Data Analyst: Datenanalyse an realen Fallbeispielen – Kurs

Datenanalyse lässt sich schwer abstrakt lernen - erst am konkreten Fallbeispiel wird deutlich, welche Methode zu welcher Fragestellung passt. Dieser Kurs ist deshalb konsequent um reale Fallbeispiele herum aufgebaut: Statt einzelne Techniken isoliert zu üben, durchlaufen die Teilnehmenden mehrere unterschiedliche Praxisszenarien, an denen SQL, Datenmodellierung, Power BI mit DAX, grundlegende Webtechnologien und eine Einführung in maschinelles Lernen jeweils neu angewendet werden. Dieser Wechsel zwischen verschiedenen Fällen unterscheidet den Kurs von Kursen mit nur einem durchgehenden Beispiel und schärft den Blick dafür, dass dieselbe Methode je nach Fragestellung unterschiedlich eingesetzt werden muss.

Der erste Themenblock behandelt die Kernkompetenzen der Datenanalyse anhand eines ersten realen Fallbeispiels aus dem Unternehmensalltag.

• Identifikation von Mustern und Trends im ersten Fallbeispiel
• Einsatz statistischer Methoden und explorativer Techniken
• Ableitung erster Erkenntnisse zur Optimierung von Prozessen und Strategien
• Einordnung, welche Analysemethode für welche Art von Fragestellung passt
• Dokumentation der Vorgehensweise für die Übertragung auf weitere Fälle
• Rückschau, was dieses Fallbeispiel von einem generischen Lehrbuchbeispiel unterscheidet

Der zweite Themenblock vertieft SQL und Datenmodellierung anhand eines zweiten, andersartigen Fallbeispiels mit größerem Datenvolumen.

• Effiziente Verarbeitung großer Datenbestände mit optimierten SQL-Abfragen
• Einsatz von Joins und Aggregationen zur Extraktion relevanter Informationen
• Strukturierte Datenmodellierung für ein komplexeres Fallbeispiel
• Aufbau optimierter Datenflüsse für systematische Analysen
• Vergleich der SQL-Strategie mit dem Vorgehen im ersten Fallbeispiel
• Einordnung, wann sich ein Modellierungsansatz auf neue Fälle übertragen lässt

Der dritte Themenblock behandelt Visualisierung und erweiterte Techniken anhand eines dritten Fallbeispiels mit Fokus auf Geschäftsberichte.

• Erstellung interaktiver Dashboards mit Power BI für reale Geschäftsdaten
• Gezielter Einsatz von DAX-Funktionen für fallspezifische Kennzahlen
• Grundlagen der Webprogrammierung für den flexiblen Zugriff auf Berichte
• Bereitstellung von Analyseergebnissen mobil und plattformübergreifend
• Anpassung der Visualisierung an die Besonderheiten des jeweiligen Falls
• Einordnung, welche Darstellungsform für welches Fallbeispiel am besten passt

Der vierte Themenblock führt maschinelles Lernen anhand eines vierten Fallbeispiels ein, in dem klassische Analyse an ihre Grenzen stößt.

• Einführung in überwachtes Lernen zur Verbesserung von Prognosen
• Einführung in unüberwachtes Lernen zur frühzeitigen Mustererkennung
• Training einfacher Modelle auf Daten des vierten Fallbeispiels
• Einordnung, wann klassische Analyse ausreicht und wann ML sinnvoll wird
• Vergleich der Ergebnisse aus maschinellem Lernen mit der klassischen Analyse
• Kritische Einordnung der Vorhersagegüte im gewählten Fallbeispiel

Im Praxisteil werden alle vier Fallbeispiele noch einmal im Zusammenhang durchlaufen und um ein fünftes, selbstständig bearbeitetes Fallbeispiel ergänzt.

• Wiederholte Bearbeitung der Kernschritte aus allen vier vorherigen Fallbeispielen
• Auswahl eines fünften, eigenständigen Fallbeispiels durch die Teilnehmenden
• Formulierung passender SQL-Abfragen für das selbst gewählte Fallbeispiel
• Aufbau eines geeigneten Datenmodells für den neuen Fall
• Erstellung eines Power-BI-Dashboards für das selbst gewählte Fallbeispiel
• Einordnung, ob sich für diesen Fall auch maschinelles Lernen eignen würde
• Vergleich des eigenen Vorgehens mit den vier vorangegangenen Fallbeispielen
• Identifikation von Gemeinsamkeiten und Unterschieden zwischen allen fünf Fällen
• Ableitung allgemeiner Grundsätze für die Wahl der passenden Analysemethode
• Präsentation des selbst gewählten Fallbeispiels samt Vorgehensweise
• Diskussion alternativer Lösungswege für dasselbe Fallbeispiel
• Zusammenfassung der eigenen Lernkurve über alle fünf Fallbeispiele hinweg

Die vier Themenblöcke bauen bewusst nicht linear auf einem einzigen Beispiel auf, sondern auf einer wachsenden Sammlung unterschiedlicher Fallbeispiele: Jedes neue Beispiel zwingt dazu, bereits gelernte Methoden neu einzuordnen, statt sie ungeprüft zu wiederholen. Dieser fallbasierte Aufbau unterscheidet den Kurs von Kursen mit nur einem durchgehenden Projektbeispiel: Wer mehrere unterschiedliche Fälle durchlaufen hat, überträgt SQL, Datenmodellierung, Power BI und erste ML-Ansätze deutlich sicherer auf neue, im Kurs nicht behandelte Situationen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich in Richtung Data Analyst:in entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten und dabei besonders von praxisnahem, fallbasiertem Lernen profitieren. Da mehrere unterschiedliche Fallbeispiele durchlaufen werden, eignet sich der Kurs sowohl für den Einstieg als auch für die Vertiefung vorhandener Grundkenntnisse.

• Einsteiger:innen, die Datenanalyse anhand realer Fallbeispiele statt abstrakter Theorie lernen möchten
• Quereinsteiger:innen, die ihr Verständnis an unterschiedlichen Praxisszenarien schärfen wollen
• Fachkräfte, die SQL, Power BI und erste ML-Ansätze anwendungsnah verbinden möchten
• Personen, die lernen möchten, Daten aufzubereiten, auszuwerten und verständlich darzustellen
• Mitarbeitende, die künftig unterschiedliche Analysefälle im eigenen Unternehmen bearbeiten sollen

Der Kurs ist konsequent fallbasiert aufgebaut: Statt eines einzigen durchgehenden Beispiels bearbeiten die Teilnehmenden mehrere unterschiedliche reale Fallbeispiele, an denen SQL, Datenmodellierung, Power BI und maschinelles Lernen jeweils neu angewendet werden. Im Praxisteil wählen die Teilnehmenden zusätzlich ein eigenes, fünftes Fallbeispiel, um das Gelernte selbstständig auf eine neue Situation zu übertragen.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke Kernkompetenzen, SQL und Datenmodellierung, Visualisierung sowie maschinelles Lernen, die jeweils an einem eigenen Fallbeispiel behandelt werden, ergänzt um einen Praxisteil mit einem selbst gewählten fünften Fallbeispiel. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass SQL, Datenmodellierung, Power BI und erste ML-Ansätze auf unterschiedliche, realitätsnahe Fallbeispiele angewendet werden können.

Wer Datenanalyse nur an einem einzigen Beispiel lernt, überträgt das Gelernte im Berufsalltag oft nur schwer auf neue Situationen. Dieser Kurs setzt deshalb bewusst auf mehrere unterschiedliche Fallbeispiele, damit die Teilnehmenden erleben, wie sich dieselbe Methode je nach Fragestellung unterschiedlich einsetzen lässt. Für angehende Data Analyst:innen ist das ein spürbarer Vorteil: Im Berufsalltag wiederholt sich selten exakt derselbe Analysefall, sondern es tauchen immer wieder neue, leicht abweichende Fragestellungen auf. Wer im Kurs bereits mehrere unterschiedliche Fälle durchlaufen hat, findet sich in neuen, unbekannten Situationen schneller zurecht als jemand, der nur ein einziges Beispiel kennt. Da SQL, Power BI und die Grundlagen des maschinellen Lernens branchenübergreifend eingesetzt werden, lässt sich das im Kurs erworbene, fallbasierte Vorgehen auf sehr unterschiedliche Unternehmen und Datensituationen übertragen.