Data Analyst-Know-how für Informatiker – Weiterbildung

Data Analyst-Know-how aufbauen und als Informatiker nutzen richtet den Blick auf die technische Seite der Datenanalyse: Wer Daten nicht nur auswerten, sondern auch verstehen möchte, wie sie gespeichert, strukturiert und verarbeitet werden, findet hier den Zugang von der Datenbank aus. Der Kurs vermittelt das Tätigkeitsfeld Data Analyst mit Python, MS SQL Server und Data Storytelling — konsequent aus der Perspektive angehender Informatiker:innen und Fachinformatiker:innen für Datenbankentwicklung.

Block 1 — Das Tätigkeitsfeld Data Analyst aus Informatik-Perspektive Ein Data Analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Dieser Kurs betrachtet genau dieses Tätigkeitsfeld von der technischen Seite: aus dem Blickwinkel von Datenbank- und Systemarchitektur statt aus rein betriebswirtschaftlicher Perspektive.

• Aufgaben eines Data Analyst im Zusammenspiel mit Datenbank- und Systemarchitektur einordnen
• Daten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, bereinigen und strukturiert bereitstellen
• Typische Schnittstellen zwischen Datenanalyse und Datenbankentwicklung erkennen
• Muster und Trends in Datensätzen systematisch identifizieren
• Die Zusammenarbeit mit Fachabteilungen aus technischer Sicht einordnen
• Effizienzsteigerung von Geschäftsprozessen durch belastbare Datengrundlagen unterstützen

Block 2 — Datenzugriff und Datenmodellierung mit MS SQL Server Wer Daten aus technischer Sicht versteht, kennt nicht nur die Abfragesprache, sondern auch die Struktur dahinter. Dieser Block vermittelt beides im Zusammenhang.

• Grundstruktur relationaler Datenbanken und Datenbankschemata nachvollziehen
• Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel sowie Beziehungen einordnen
• SQL-Abfragen mit Filtern, Sortierungen und Aggregatfunktionen formulieren
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins zusammenführen
• Datenqualität direkt auf Datenbankebene prüfen
• Abfrageergebnisse für die Weiterverarbeitung in Python exportieren

Block 3 — Python für Datenanalyse und Automatisierung Was sich nicht mehr sinnvoll in SQL abbilden lässt, übernimmt Python. Dieser Block vermittelt die Programmiersprache konsequent mit Blick auf wiederkehrende, automatisierbare Analyseaufgaben.

• Python-Grundlagen für die Verarbeitung von Datensätzen anwenden
• Daten mit gängigen Python-Bibliotheken einlesen und transformieren
• Wiederkehrende Analyseschritte als wiederverwendbares Skript aufbauen
• Berechnungen durchführen, die sich mit SQL allein nicht abbilden lassen
• Fehler in Datensätzen mit Python systematisch aufspüren
• Eigene Analyseskripte nachvollziehbar strukturieren und dokumentieren

Block 4 — Ergebnisse kommunizieren: Data Storytelling für Fachabteilungen Auch technisch fundierte Ergebnisse nützen wenig, wenn sie niemand versteht. Der letzte Baustein vermittelt, wie sich Datenbank- und Python-Arbeit für fachfremde Zielgruppen verständlich aufbereiten lässt.

• Grundprinzipien von Data Storytelling zur Kommunikation von Analyseergebnissen
• Technische Ergebnisse für nicht-technische Zielgruppen aufbereiten
• Berichte und Dashboards aus einer durchdachten Datenstruktur ableiten
• Analyseergebnisse für Entscheidungsträger präsentieren
• Rückfragen von Fachabteilungen zu Datenherkunft und -qualität beantworten
• Die eigene technische Arbeit für fachfremde Kolleginnen und Kollegen verständlich machen

Praxisblock — Von der Datenbankabfrage zum Analyseergebnis

• Ein Datenbankschema für ein Übungsszenario nachvollziehen
• Eine SQL-Abfrage zur Extraktion relevanter Daten aus mehreren Tabellen erstellen
• Die Abfrageergebnisse mit Python weiterverarbeiten und bereinigen
• Muster oder Auffälligkeiten im Datensatz identifizieren
• Eine Kennzahl oder ein Dashboard-Element aus den Ergebnissen ableiten
• Den Analyseweg von der Datenbank bis zum Ergebnis dokumentieren
• Eine kurze Data-Storytelling-Struktur für die Ergebnisse entwickeln
• Die Ergebnisse für eine fiktive Fachabteilung aufbereiten
• Typische Rückfragen zur Datenherkunft antizipieren und beantworten
• Das eigene Analyseskript für die Wiederverwendung strukturieren
• Eine kurze technische Dokumentation zum Vorgehen erstellen
• Das Projekt in einer kurzen Präsentation zusammenfassen

Wer diesen Weg von der Datenbankabfrage bis zur Präsentation einmal vollständig durchlaufen hat, versteht Datenanalyse nicht als isolierte Auswertung, sondern als Teil einer technischen Kette, die bei der Datenbank beginnt. Genau dieses Verständnis unterscheidet einen technisch fundierten Data Analyst von jemandem, der Auswertungen nur auf fertig aufbereiteten Daten durchführen kann.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Informatik entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich.

• Einsteiger/innen und Quereinsteiger/innen mit Interesse an der technischen Seite der Datenanalyse
• Fachkräfte aus angrenzenden IT-Bereichen, die sich Richtung Fachinformatik für Datenbankentwicklung weiterentwickeln möchten
• Personen, die Daten nicht nur auswerten, sondern auch ihre technische Herkunft verstehen möchten
• Angehende Data Scientists und Business-Intelligence-Analyst/innen mit Interesse an Datenbanken

Der Kurs nähert sich der Datenanalyse konsequent von der technischen Seite: Zunächst steht die Datenbank im Mittelpunkt, dann folgt Python zur Automatisierung, bevor die Ergebnisse über Data Storytelling für Fachabteilungen aufbereitet werden. Jeder Themenblock baut auf denselben Beispieldaten auf, sodass der Weg von der Datenbankabfrage bis zur Präsentation durchgängig nachvollziehbar bleibt.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Vollzeit- oder Teilzeitangaben sind im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Thema Data Analyst-Know-how aufbauen und als Informatiker nutzen ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Viele Data-Analyst-Ausbildungen behandeln Datenbanken als Blackbox: Daten kommen fertig aufbereitet an, ihre technische Herkunft bleibt außen vor. Dieser Kurs geht den umgekehrten Weg und beginnt bewusst bei der Datenbank, sodass ein Verständnis entsteht, das über die reine Anwendung von Analysewerkzeugen hinausgeht. Praktisch zahlt sich das aus, weil in kleineren Organisationen Data Analysts häufig ein Stück weit ihre eigene Datenbankadministration übernehmen müssen. Wer Schema, Schlüssel und Beziehungen versteht, ist nicht auf ein separates Datenbankteam angewiesen, um an die benötigten Daten zu kommen. Für die berufliche Entwicklung öffnet dieser technische Zugang mehrere Türen: Richtung Fachinformatik für Datenbankentwicklung, aber auch Richtung Data Scientist oder Business-Intelligence-Analyst/in, wo ein Verständnis der gesamten Datenkette von der Datenbank bis zum Bericht zunehmend gefragt ist.