Data Analyst: Data Cleaning & Visualization – Weiterbildung

Eine Analyse ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruht — und nur so überzeugend wie ihre Darstellung. Dieser Kurs vermittelt angehenden Data Analysts die notwendigen Techniken zur Datenbereinigung und Visualisierung, um aus unübersichtlichen Rohdaten fundierte Einblicke zu gewinnen. Im Mittelpunkt stehen die Erkennung und Verwaltung fehlender Werte und Duplikate mit pandas, die Standardisierung uneinheitlicher Datensätze sowie die Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen mit matplotlib. Praktische Übungen mit realen Datensätzen, darunter Taxidaten und eine Abwanderungsanalyse (Churn Analysis), verankern die Techniken in realistischen Analysesituationen.

Block 1 — Kerntechniken der Datenbereinigung mit pandas Der erste Baustein vermittelt die grundlegenden Techniken, mit denen sich unvollständige oder fehlerhafte Datensätze mit pandas systematisch bereinigen lassen.

• Fehlende Werte in einem Datensatz erkennen
• Strategien zum Umgang mit fehlenden Werten abwägen
• Duplikate identifizieren und gezielt entfernen
• Datentypen pro Spalte prüfen und korrigieren
• Erste Exploration eines Datensatzes mit pandas
• Typische Bereinigungsfehler und ihre Folgen für spätere Analysen

Block 2 — Standardisierung und konsistente Bereinigungsworkflows Dieser Block vertieft die Vereinheitlichung uneinheitlicher Datensätze und zeigt, wie sich Bereinigungsschritte als wiederholbarer Workflow strukturieren lassen.

• Standardisierung und Formatierung von Datensätzen
• Vereinheitlichung von Datumsangaben unterschiedlicher Formate
• Spaltenzuordnungen zwischen verschiedenen Datenquellen abgleichen
• Konsistente Bereinigungsschritte als strukturierten Workflow anlegen
• Boolesche Maskierung zur gezielten Filterung von Datensätzen
• Bereinigungsworkflows für wiederkehrende Datenquellen wiederverwendbar gestalten

Block 3 — Visualisierungsstrategien mit matplotlib und pandas Der dritte Baustein vermittelt, wie sich bereinigte Daten in aussagekräftige Diagramme überführen lassen, die Muster und Trends sichtbar machen.

• Histogramme zur Darstellung von Verteilungen erstellen
• Streudiagramme zur Untersuchung von Zusammenhängen nutzen
• Balkendiagramme für kategoriale Vergleiche einsetzen
• Boxplots zur Darstellung von Streuung und Ausreißern verwenden
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen je nach Datentyp und Fragestellung
• Visualisierungen direkt aus pandas-Datenstrukturen erzeugen

Block 4 — Vom bereinigten Datensatz zur kommunizierten Erkenntnis Der letzte Baustein führt Datenbereinigung und Visualisierung in realitätsnahen Projekten zusammen und stellt die klare Kommunikation der Ergebnisse in den Mittelpunkt.

• Datenbereinigung und Visualisierung als vollständigen Analyseprozess verbinden
• Praxisprojekt zu Taxidaten: Bereinigung, Exploration, Visualisierung
• Praxisprojekt zur Abwanderungsanalyse (Churn Analysis)
• Auswertungen in einem organisierten, nachvollziehbaren Workflow dokumentieren
• Diagramme so gestalten, dass sie ohne weitere Erklärung verständlich sind
• Ergebnisse klar und zielgruppengerecht kommunizieren

Praxisblock — Von Rohdaten zu kommunizierten Erkenntnissen

• Einen unbereinigten Beispieldatensatz mit pandas einlesen
• Fehlende Werte und Duplikate im Datensatz identifizieren und bereinigen
• Datumsangaben und Spaltennamen standardisieren
• Eine boolesche Maskierung zur gezielten Filterung anwenden
• Einen Bereinigungsworkflow als wiederverwendbare Funktion strukturieren
• Ein Histogramm zur Verteilung einer zentralen Kennzahl erstellen
• Ein Streudiagramm zur Untersuchung eines vermuteten Zusammenhangs erstellen
• Ein Taxidaten-Projekt von der Bereinigung bis zur Visualisierung durchführen
• Eine Abwanderungsanalyse (Churn Analysis) an einem Beispieldatensatz umsetzen
• Auffällige Muster oder Ausreißer in den Visualisierungen benennen
• Eine kurze, klar strukturierte Zusammenfassung der Erkenntnisse verfassen
• Die eigene Analyse im Kurs vorstellen und Rückmeldungen einarbeiten

Wer diesen Kurs abschließt, hat zweimal den vollständigen Weg von unübersichtlichen Rohdaten zu kommunizierten Erkenntnissen durchlaufen — einmal anhand von Taxidaten, einmal anhand einer Abwanderungsanalyse — und damit ein realistisches Bild der täglichen Arbeit eines Data Analyst gewonnen. Gerade die Verbindung aus pandas-basierter Bereinigung und matplotlib-Visualisierung bildet das Handwerkszeug ab, das in vielen Data-Analytics-Teams tatsächlich täglich zum Einsatz kommt, statt nur isolierte Einzeltechniken zu vermitteln. Wer einmal selbst erlebt hat, wie stark ein unbereinigter Datensatz die Ergebnisse einer Visualisierung verfälschen kann, entwickelt ein gesundes Misstrauen gegenüber vermeintlich fertigen Auswertungen — eine Haltung, die für die Qualität späterer Analysen entscheidend ist. Auch der bewusste Umgang mit Ausreißern und ungewöhnlichen Werten wird durchgehend mitgedacht: Statt auffällige Datenpunkte einfach zu entfernen, lernen Teilnehmende, zwischen echten Fehlern und inhaltlich relevanten Extremwerten zu unterscheiden, die für die jeweilige Fragestellung durchaus bedeutsam sein können.

Angesprochen sind Arbeitsuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in Datenbereinigung und Visualisierung weiterbilden wollen.

• Angehende Data Analysts ohne bisherige pandas-Erfahrung
• Fachkräfte, die Rohdaten regelmäßig für Auswertungen aufbereiten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Datenvisualisierung
• Personen, die reale Analyseprojekte als Vorbereitung auf eine Bewerbung suchen

Datenbereinigung und Visualisierung werden zunächst anhand kleinerer Übungsdatensätze eingeführt und anschließend in zwei vollständigen Praxisprojekten angewendet: einer Analyse von Taxidaten und einer Abwanderungsanalyse. Theoretische Inhalte wechseln sich durchgehend mit praktischen Übungen in pandas und matplotlib ab.

Anbieter und gewählte Terminvariante bestimmen, ob Vollzeit oder Teilzeit gilt und wie lange der Kurs dauert; Details dazu liefert der Buchungsprozess. Da zwei vollständige Praxisprojekte bearbeitet werden, sollte für deren sorgfältige Umsetzung genug Zeit eingeplant sein.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die den erfolgreichen Abschluss der Inhalte zu Datenbereinigung und Visualisierung bestätigt.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in den beiden vollständigen Praxisprojekten: Statt Techniken nur isoliert zu üben, durchlaufen Teilnehmende den gesamten Weg von Rohdaten bis zur kommunizierten Erkenntnis zweimal an unterschiedlichen, realitätsnahen Fragestellungen. Diese Praxisnähe zahlt sich besonders in Bewerbungssituationen aus, in denen konkrete Projekterfahrung mit gängigen Werkzeugen wie pandas und matplotlib oft mehr zählt als reines Theoriewissen. Für den weiteren beruflichen Weg schafft der Kurs eine Grundlage für mehrere Richtungen: den Einstieg als Data Analyst, die Vertiefung in Richtung Datenvisualisierung oder den Ausbau von Analysekompetenz im eigenen Fachbereich, gestützt auf zwei abgeschlossene Projekte, die sich auch außerhalb des Kurses vorzeigen lassen.