Dashboards & Prädiktive Analysen als Data Scientist – Kurs

Diese Weiterbildung vermittelt, wie aus großen Datensätzen aussagekräftige Dashboards und vorausschauende Analysen entstehen. Teilnehmende lernen, mit statistischen und explorativen Methoden Muster in Daten zu erkennen, diese Ergebnisse mit Power BI in interaktiven Dashboards aufzubereiten und mithilfe von Datenmodellierung sowie prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen fundierte Prognosen abzuleiten. Im Mittelpunkt steht der gesamte Weg von der explorativen Datenanalyse bis zur adressatengerechten Präsentation datengestützter Erkenntnisse.

Das erste Modul vermittelt die methodischen Grundlagen, um große Datensätze systematisch zu untersuchen und relevante Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

• Statistische Grundbegriffe für die Datenanalyse
• Explorative Techniken zur Untersuchung großer Datensätze
• Erkennung von Mustern, Trends und Auffälligkeiten in Daten
• Vorbereitung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen
• Einordnung von Datenqualität als Voraussetzung belastbarer Analysen
• Auswahl geeigneter statistischer Verfahren je nach Fragestellung

Das zweite Modul widmet sich der visuellen Aufbereitung analytischer Ergebnisse und zeigt, wie sich komplexe Datenzusammenhänge in Power BI verständlich darstellen lassen.

• Aufbau interaktiver Dashboards in Power BI
• Adressatengerechte Aufbereitung von Analyseergebnissen
• Auswahl geeigneter Diagramm- und Visualisierungstypen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Dashboards
• Gestaltung von Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen
• Professionelle Präsentation datengestützter Erkenntnisse

Das dritte Modul behandelt die Datenmodellierung als Bindeglied zwischen Rohdaten und belastbaren Vorhersagen.

• Entwicklung leistungsfähiger Modelle zur Strukturierung von Daten
• Effiziente Verarbeitung umfangreicher Datenbestände
• Ableitung fundierter Vorhersagen aus bestehenden Datenmodellen
• Modellierung von Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datentabellen
• Qualitätssicherung bei der Modellierung von Datenstrukturen
• Anpassung von Datenmodellen an wechselnde Fragestellungen

Das vierte Modul führt in prädiktive Analytik und maschinelles Lernen ein und zeigt, wie sich daraus zukunftsorientierte Prognosen für unternehmerische Entscheidungen ableiten lassen.

• Grundprinzipien statistischer Algorithmen zur Prognose
• Einsatz maschinellen Lernens für vorausschauende Analysen
• Optimierung datengetriebener Analysen für strategische Fragestellungen
• Bewertung der Prognosequalität von Vorhersagemodellen
• Einordnung von Grenzen und Unsicherheiten prädiktiver Modelle
• Kommunikation von Prognoseergebnissen an Entscheidungsträger

Der Praxisblock durchläuft den vollständigen Analyseprozess von der Exploration bis zur Prognose.

• Explorative Analyse eines Beispieldatensatzes zur Mustererkennung
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für eine nicht-technische Zielgruppe
• Erstellung eines interaktiven Power-BI-Dashboards für ein Beispielunternehmen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen in einem gemeinsamen Datenmodell
• Entwicklung eines Datenmodells zur Strukturierung eines umfangreichen Datensatzes
• Ableitung einer Vorhersage auf Basis eines selbst erstellten Datenmodells
• Anwendung eines statistischen Prognoseverfahrens auf Beispieldaten
• Einsatz eines einfachen Modells des maschinellen Lernens für eine Prognoseaufgabe
• Bewertung der Vorhersagequalität eines erstellten Modells
• Gestaltung eines Dashboards zur Darstellung von Prognoseergebnissen
• Präsentation eines vollständigen Analyseprojekts von explorativer Analyse bis Prognose
• Diskussion der Grenzen eines eigenen Prognosemodells im Gruppenfeedback

Die vier Module folgen dem natürlichen Ablauf eines Datenprojekts: von der explorativen Analyse über die visuelle Aufbereitung und Datenmodellierung bis zur prädiktiven Analyse mit maschinellem Lernen. Dadurch entsteht ein durchgängiges Verständnis dafür, wie aus Rohdaten am Ende belastbare, visuell aufbereitete Prognosen werden. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende ein Datenprojekt eigenständig von der ersten explorativen Analyse bis zum fertigen, interaktiven Dashboard mit prädiktiven Elementen begleiten.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen aus unterschiedlichen beruflichen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT sowie an analytischem Arbeiten mitbringen. Sie eignet sich sowohl für den Einstieg in datenanalytische Tätigkeiten als auch für Berufserfahrene, die ihr Aufgabenfeld um Dashboard-Erstellung und prädiktive Analysen erweitern möchten.

• Mitarbeitende aus verschiedenen Fachbereichen mit Interesse an Datenanalyse
• Personen, die eine Tätigkeit als Data Scientistin oder Data Analystin anstreben
• Berufserfahrene mit Interesse an IT und Programmierung, die sich neu orientieren möchten
• Mitarbeitende, die Power-BI-Dashboards eigenständig aufbauen möchten
• Personen mit Interesse an prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen

Der Unterricht verbindet methodische Grundlagen der Statistik mit der praktischen Arbeit an Power-BI-Dashboards und Vorhersagemodellen. Jedes Themenfeld wird zunächst konzeptionell eingeführt und anschließend direkt an Beispieldatensätzen erprobt, sodass explorative Analyse, Visualisierung und prädiktive Modellierung nicht getrennt, sondern als zusammenhängender Analyseprozess erlebt werden.

Die Weiterbildung deckt vier aufeinander aufbauende Themenfelder ab – explorative Datenanalyse, Dashboard-Erstellung, Datenmodellierung und prädiktive Analytik – und ist entsprechend als mehrwöchiges Curriculum mit hohem Praxisanteil angelegt.

Je nach Anbieter schließt die Weiterbildung mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in explorativer Datenanalyse, Dashboard-Erstellung und prädiktiver Analytik, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.

Der Mehrwert dieser Weiterbildung liegt in der Verbindung von statistischem Grundverständnis, visueller Aufbereitung und prädiktiver Modellierung zu einem durchgängigen Analyseprozess. Wer nur Dashboards gestalten kann, ohne die zugrunde liegenden Daten statistisch einordnen zu können, liefert häufig hübsche, aber wenig belastbare Visualisierungen – und wer nur Prognosemodelle entwickelt, ohne sie verständlich zu kommunizieren, erreicht Entscheidungsträger oft nicht. Durch die Kombination aus explorativer Analyse, Power-BI-Dashboards und prädiktiver Analytik lernen Teilnehmende, den gesamten Weg von der Rohdaten-Exploration bis zur adressatengerechten Prognose-Präsentation selbst zu gestalten. Das macht sie zu vielseitigen Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartnern in Teams, die sonst häufig auf mehrere Spezialistinnen und Spezialisten für Analyse, Visualisierung und Modellierung angewiesen wären. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Qualifizierung Perspektiven als Data Scientistin, Data Analystin oder Business Analystin in Unternehmen, die ihre Entscheidungen zunehmend datenbasiert treffen wollen. Die Fähigkeit, Dashboards und prädiktive Analysen eigenständig von der Datenexploration bis zur Präsentation zu verantworten, ist in vielen Branchen gefragt, die erst am Anfang ihrer datengetriebenen Transformation stehen.