Business Intelligence & Data Science für Marketing – Kurs

Diese Weiterbildung richtet sich an Marketing-Fachkräfte, die den Schritt von der intuitiven Kampagnensteuerung hin zur datengestützten Entscheidungsfindung gehen möchten. Sie verbindet vier Bausteine zu einem zusammenhängenden Curriculum: den Umgang mit relationalen Datenbanken und SQL, Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas, eine Einführung in Data Science sowie die Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark einschließlich Supervised Learning. Am Ende steht ein trägerinternes Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen im Bereich Business Intelligence und Data Science für den Marketingkontext dokumentiert.

Der erste Modulblock führt in Auszeichnungssprache SQL und relationale Datenbanken ein. Marketing-Teams arbeiten heute mit Daten aus CRM-Systemen, Webanalyse-Tools und Kampagnenplattformen, die in relationalen Datenbanken vorgehalten werden – ein solides Verständnis der Abfragelogik ist deshalb Grundvoraussetzung für alles Weitere.

• Aufbau und Logik relationaler Datenbanken
• SQL-Grundbefehle zum Auslesen, Filtern und Sortieren von Daten
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregation und Gruppierung von Kennzahlen
• Aufbau eigener Abfragen für typische Marketingfragestellungen
• Optimierung von Abfragen im Hinblick auf Performance und Lesbarkeit

Der zweite Modulblock vermittelt Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas. Python hat sich als Standardwerkzeug für die Datenanalyse im Marketingumfeld etabliert, weil es Automatisierung und flexible Auswertung in einem Werkzeug verbindet.

• grundlegende Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
• Einlesen und Strukturieren von Datensätzen mit pandas
• Bereinigung unvollständiger oder fehlerhafter Daten
• Erstellung abgeleiteter Kennzahlen aus Rohdaten
• einfache Visualisierungen zur Veranschaulichung von Trends
• Automatisierung wiederkehrender Auswertungsschritte

Der dritte Modulblock bildet die Einführung in Data Science. Hier geht es darum, das methodische Fundament zu legen, auf dem die späteren Machine-Learning-Inhalte aufbauen.

• Abgrenzung von Data Science, Statistik und klassischer Datenanalyse
• typischer Ablauf eines Data-Science-Projekts von der Fragestellung bis zur Erkenntnis
• Grundlagen der beschreibenden Statistik für Marketingdaten
• Umgang mit Stichproben, Verzerrungen und Datenqualität
• Einordnung gängiger Werkzeuge und Bibliotheken im Data-Science-Umfeld
• Bewertung, wann eine Fragestellung datengetrieben beantwortet werden kann

Der vierte Modulblock verbindet Modellinterpretation und Big Data mit PySpark sowie eine Vertiefung in Supervised Learning. Für Marketing-Szenarien mit großen Datenmengen, etwa bei der Auswertung von Nutzerverhalten über mehrere Kanäle, reichen klassische Tabellenwerkzeuge oft nicht mehr aus.

• Grundprinzipien der verteilten Datenverarbeitung mit PySpark
• Verarbeitung großer, marketingrelevanter Datensätze
• Aufbau von Regressionsmodellen zur Prognose von Kennzahlen wie Umsatz oder Conversion
• Aufbau von Klassifikationsmodellen, etwa zur Vorhersage von Kundenabwanderung
• Bewertung von Modellgüte anhand einschlägiger Kennzahlen
• Interpretation von Modellergebnissen für Entscheidungsträger ohne Data-Science-Hintergrund
• praktische Anwendung überwachter Lernverfahren auf reale Datensätze
• Übertragung der Ergebnisse in konkrete Marketingaktivitäten

Im Zusammenspiel der vier Blöcke entsteht ein Kompetenzprofil, das SQL-Datenzugriff, Python-gestützte Analyse, Data-Science-Methodik und Machine-Learning-Anwendung miteinander verzahnt. Die Kursinhalte bauen aufeinander auf: Wer zunächst lernt, Daten strukturiert abzufragen, kann diese im zweiten Schritt mit Python bereinigen und auswerten, um darauf aufbauend Data-Science-Konzepte und schließlich Supervised-Learning-Modelle anzuwenden. Durchgängig wird Wert auf den Praxisbezug zum Marketing gelegt. Beispiele und Übungen orientieren sich an Fragestellungen, wie sie im Kampagnen-, Kunden- und Content-Marketing typischerweise auftreten, etwa bei der Analyse von Kundensegmenten, der Prognose von Kampagnenerfolg oder der Auswertung von Klickpfaden.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen aus dem Marketingumfeld, die sich in Richtung datengestützter Analyse weiterentwickeln möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Angesprochen sind sowohl Berufstätige, die bereits im Marketing arbeiten und ihre analytischen Fähigkeiten ausbauen wollen, als auch Quereinsteigende, die einen fundierten Einstieg in Business Intelligence und Data Science suchen.

• Marketing-Fachkräfte mit Interesse an Datenanalyse
• Personen, die von klassischen Marketingaufgaben in analytische Rollen wechseln möchten
• Quereinsteigende mit technischem Grundinteresse
• Mitarbeitende, die Kampagnen- und Kundendaten künftig selbst auswerten sollen
• Berufstätige, die sich Richtung Data Analyst oder Business Intelligence Analyst orientieren

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Format statt und kombiniert Präsenz- beziehungsweise Online-Unterricht mit eigenständiger Vertiefung der Lerninhalte. Theoretische Grundlagen werden im Gruppenunterricht erarbeitet, praktische Übungen an konkreten Datensätzen schließen sich unmittelbar an, sodass Konzepte direkt angewendet und nicht nur passiv aufgenommen werden. Die Kombination aus angeleitetem Unterricht und eigenständigem Üben ermöglicht es, unterschiedliche Vorerfahrungen der Teilnehmenden auszugleichen und im individuellen Tempo an Übungsaufgaben weiterzuarbeiten.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise ist auch eine Teilzeitvariante verfügbar. Der modulare Aufbau aus vier inhaltlichen Blöcken – SQL/Datenbanken, Python/pandas, Data-Science-Grundlagen sowie PySpark/Supervised Learning – ermöglicht einen strukturierten Kompetenzaufbau vom Datenzugriff bis zur Modellanwendung. Die konkrete Wochenstundenzahl richtet sich nach der gewählten Vollzeit- oder Teilzeitform.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zu Business Intelligence und Data Science für Marketing Experten ab, teils ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Bildungsanbieters und nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder ein Herstellerzertifikat. Sie dokumentiert, dass die vier Kursbausteine erfolgreich durchlaufen wurden, und kann als Nachweis der erworbenen Kompetenzen in Bewerbungsprozessen für analytische Marketingrollen dienen.

Wer im Marketing arbeitet, trifft zunehmend Entscheidungen auf Basis von Daten – sei es bei der Budgetverteilung zwischen Kanälen, der Segmentierung von Zielgruppen oder der Prognose von Kampagnenerfolg. Diese Weiterbildung vermittelt das methodische und technische Rüstzeug, um solche Entscheidungen selbst datengestützt vorzubereiten, statt sich allein auf vorgefertigte Dashboards oder externe Analystinnen und Analysten zu verlassen. Der Aufbau vom SQL-Datenzugriff über Python-gestützte Analyse bis hin zu Data-Science-Methoden und Supervised-Learning-Modellen erlaubt es, Kompetenzen dort einzusetzen, wo sie im Marketingalltag gebraucht werden: bei der Aufbereitung von Rohdaten, der Interpretation von Kennzahlen und der Einordnung von Modellergebnissen für Entscheidungsträger. Damit schließt der Kurs eine Lücke zwischen klassischen Marketingkompetenzen und den technischen Fähigkeiten, die für Rollen wie Marketing Data Analyst oder Business Intelligence Analyst zunehmend erwartet werden. Langfristig eröffnet die Kombination aus Marketingverständnis und Data-Science-Kompetenz Perspektiven über die reine Kampagnensteuerung hinaus – etwa in Richtung Data Analyst, Business Intelligence Analyst oder allgemeiner datengetriebener Rollen an der Schnittstelle zwischen Marketing und Analytik.