Data Analyst for Explorers: Python & SQL – Kurs

"Data Analyst for Explorers" setzt bei den grundlegenden Werkzeugen der modernen Datenanalyse an: Python mit pandas und matplotlib, SQL, APIs und kollaborative Workflows mit Git und Kanban. Statt Datenanalyse abstrakt zu behandeln, arbeiten Teilnehmende von Beginn an mit echten Datensätzen – etwa aus dem Taxi-Verkehr oder zur Kundenabwanderung – und lernen dabei, analytische Fragestellungen zu formulieren, Daten aufzubereiten und Ergebnisse nachvollziehbar zu dokumentieren. Der Kurs richtet sich an alle, die Datenanalyse praktisch von Grund auf lernen möchten, statt nur mit vorgefertigten Dashboards zu arbeiten.

Das erste Modul vermittelt analytisches Denken als Grundlage der Datenanalyse und zeigt, wie sich Muster, Trends und Auffälligkeiten in Datensätzen mit pandas und matplotlib systematisch aufspüren lassen.

• Grundprinzipien analytischen Denkens für die Datenanalyse
• Mustererkennung mit pandas und matplotlib
• Explorative Techniken wie Aggregation und Gruppierung
• Visualisierung mit Histogrammen, Streudiagrammen und Boxplots
• Formulierung analytischer Fragestellungen
• Untersuchung strukturierter Daten anhand konkreter Fragestellungen

Das zweite Modul widmet sich der Datenaufbereitung mit pandas und zeigt, wie sich Analyseprozesse durch saubere Vorbereitung der Daten spürbar beschleunigen lassen.

• Einlesen unterschiedlicher Dateiformate mit pandas
• Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen
• Aufbereitung von Datums- und Zeitformaten
• Einsatz boolescher Filterung zur gezielten Datenauswahl
• Verknüpfung mehrerer Tabellen (Merging) für zusammengeführte Analysen
• Steigerung der Analyseeffizienz durch strukturierte Datenaufbereitung

Das dritte Modul erweitert die Analyse um strukturierte, wiederholbare Workflows mit SQL, APIs und Web-Daten, damit Analysen nicht nur einmalig, sondern nachvollziehbar reproduzierbar sind.

• Grundlagen von SQL für strukturierte Datenabfragen
• Einbindung von APIs als Datenquelle
• Extraktion von Daten aus Web-Quellen
• Aufbau nachvollziehbarer, wiederholbarer Analyseworkflows
• Dokumentation von Datenherkunft und Verarbeitungsschritten
• Kombination mehrerer Datenquellen zu einem konsistenten Datensatz

Das vierte Modul überträgt die erlernten Werkzeuge auf reale Praxisprojekte und zeigt, wie Datenanalyse im Team mit strukturierten Workflows organisiert wird.

• Praxisprojekt zur Analyse von Taxi-Fahrtdaten
• Praxisprojekt zur Auswertung von Kundenabwanderung (Churn Rate)
• Arbeit mit realen Datensätzen aus Quellen wie Kaggle
• Einordnung von Lizenzfragen bei der Nutzung offener Datensätze
• Versionsverwaltung von Analyseprojekten mit Git
• Teamorganisation von Datenprojekten mit Kanban-Boards

Der Praxisblock führt die vier Module zu einem vollständigen Analyseprojekt zusammen.

• Explorative Analyse eines Taxi-Fahrtdatensatzes mit pandas und matplotlib
• Aufbereitung eines Datensatzes mit fehlenden Werten und uneinheitlichen Datumsformaten
• Formulierung und Beantwortung einer eigenen analytischen Fragestellung
• Anwendung boolescher Filterung auf einen umfangreichen Datensatz
• Verknüpfung zweier Tabellen zu einem gemeinsamen Analysedatensatz
• Formulierung einer SQL-Abfrage zur Beantwortung einer Geschäftsfrage
• Einbindung einer API als zusätzliche Datenquelle
• Durchführung einer vollständigen Churn-Rate-Analyse für ein Beispielunternehmen
• Nutzung eines Kaggle-Datensatzes unter Berücksichtigung der Lizenzbedingungen
• Dokumentation eines Analyseprojekts mit Git-Versionsverwaltung
• Organisation eines Teamprojekts mit einem Kanban-Board
• Präsentation eines vollständigen Analyseprojekts von der Fragestellung bis zum Ergebnis

Die vier Module folgen dem tatsächlichen Arbeitsablauf eines Data Analysts: von der ersten explorativen Fragestellung über die saubere Datenaufbereitung und den Aufbau strukturierter Datenquellen bis zum vollständigen, im Team organisierten Praxisprojekt. Dadurch lernen Teilnehmende Datenanalyse nicht als isolierte Technik, sondern als nachvollziehbaren Prozess. Am Ende des Kurses können Teilnehmende eigenständig mit pandas, SQL und APIs arbeiten, reale Datensätze analysieren und ihre Ergebnisse in einem strukturierten, im Team nachvollziehbaren Workflow dokumentieren.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die Datenanalyse praktisch und werkzeugorientiert erlernen möchten, sowie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in modernen Datenanalyse-Werkzeugen weiterbilden wollen. Da der Kurs mit realen Datensätzen und praxisnahen Projekten arbeitet, eignet er sich besonders für Personen, die lieber an konkreten Beispielen als an rein theoretischen Übungen lernen.

• Arbeitssuchende, die sich in Richtung Datenanalyse neu orientieren möchten
• Quereinsteigende und Wiedereinsteigende mit Interesse an Python-basierter Datenanalyse
• Mitarbeitende, die pandas, SQL und APIs für den Arbeitsalltag erlernen möchten
• Unternehmen, die ihre Belegschaft in praxisnaher Datenanalyse weiterbilden wollen
• Personen, die Datenanalyseprojekte künftig im Team organisieren möchten

Der Unterricht findet im Hybrid-Format statt und verbindet kurze konzeptionelle Einführungen mit sofortiger praktischer Anwendung an realen Datensätzen. Jedes Werkzeug – von pandas über SQL bis zu Git und Kanban – wird direkt an einem Praxisprojekt erprobt, sodass Teilnehmende von Anfang an mit echten Daten statt mit künstlichen Übungsbeispielen arbeiten.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in einem zusammenhängenden Curriculum vier Themenfelder ab: analytisches Denken, Datenaufbereitung mit pandas, strukturierte Datenquellen sowie praxisnahe Projektarbeit im Team.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenanalyse mit pandas, SQL und kollaborativen Workflows, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass Datenanalyse von Anfang an werkzeugorientiert und an echten Datensätzen vermittelt wird, statt sich auf abstrakte Theorie zu beschränken. Wer mit Taxi-Fahrtdaten oder Kundenabwanderungsraten arbeitet, versteht schneller, wie sich Analyseergebnisse in reale Geschäftsfragen übersetzen lassen, als bei rein akademischen Übungsbeispielen. Die Kombination aus pandas-basierter Datenaufbereitung, SQL-Abfragen, API-Anbindung und kollaborativen Werkzeugen wie Git und Kanban bildet zudem den tatsächlichen Werkzeugkasten ab, mit dem Data Analysts im Berufsalltag arbeiten. Diese Vielseitigkeit unterscheidet den Kurs von Angeboten, die sich auf ein einzelnes Werkzeug wie Power BI oder Excel beschränken. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet dieser Kurs Perspektiven als Data Analyst, Junior Data Analyst oder Business Analyst in Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen zunehmend selbst mit Python-Werkzeugen statt ausschließlich mit fertigen BI-Tools treffen. Die Fähigkeit, Datenprojekte eigenständig von der Fragestellung bis zur dokumentierten Lösung zu begleiten, ist in datengetriebenen Teams besonders gefragt.