Data-Analyst-Know-how für Ingenieure – Weiterbildung

Gute Datenanalysen scheitern in der Praxis oft nicht an der Methodik, sondern an der Kommunikation der Ergebnisse. Dieser Kurs baut Data-Analyst-Know-how gezielt für den Einsatz im ingenieurwissenschaftlichen Alltag auf: von der Datenabfrage in MS SQL Server über die Auswertung mit Python bis zum Data Storytelling, mit dem sich auch komplexe technische Zusammenhänge für fachfremde Entscheidungsträger verständlich aufbereiten lassen.

Block 1 — Das Aufgabenfeld eines Data Analyst verstehen Der Einstieg klärt, was einen Data Analyst von anderen datennahen Rollen unterscheidet und welche Aufgaben typischerweise anfallen.

• Kernaufgaben eines Data Analyst wie Sammeln, Bereinigen und Interpretieren von Daten kennenlernen
• Abgrenzung zu verwandten Rollen wie Data Engineer oder Data Scientist nachvollziehen
• Typische Datenquellen in Unternehmen und technischen Betrieben kennenlernen
• Zusammenarbeit mit Fachabteilungen zur Lieferung datenbasierter Einblicke einordnen
• Den Beitrag von Datenanalysen zur Effizienz von Geschäfts- und Betriebsprozessen verstehen
• Erste Kriterien zur Einschätzung der Datenqualität anwenden

Block 2 — Datenabfrage mit MS SQL Server Der zweite Block vermittelt den praktischen Umgang mit MS SQL Server als zentrale Datenquelle für Analysen.

• Grundlegende SQL-Abfragen in MS SQL Server formulieren
• Relationale Datenbankstrukturen für Auswertungen lesen und verstehen
• Filterungen, Aggregationen und Gruppierungen in SQL Server einsetzen
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins zusammenführen
• Abfrageergebnisse für die Weiterverarbeitung in Python exportieren
• Typische Datenqualitätsprobleme direkt in SQL Server erkennen

Block 3 — Datenanalyse und -aufbereitung mit Python Der dritte Block überführt die aus SQL Server gewonnenen Daten in eine für Analysen geeignete Form.

• Daten mit Python bereinigen und für Auswertungen vorbereiten
• Muster und Trends in technischen und betrieblichen Datensätzen identifizieren
• Statistische Grundauswertungen mit Python durchführen
• Ergebnisse mit Python visualisieren, um sie verständlich darzustellen
• Wiederkehrende Auswertungen als wiederverwendbare Python-Skripte anlegen
• Analyseergebnisse für die weitere Kommunikation strukturieren

Block 4 — Data Storytelling für technische und betriebliche Ergebnisse Der vierte Block zeigt, wie sich Analyseergebnisse überzeugend und verständlich vermitteln lassen – gerade für Zielgruppen ohne tiefes Datenverständnis.

• Grundprinzipien von Data Storytelling für Berichte und Präsentationen anwenden
• Komplexe technische Zusammenhänge in eine nachvollziehbare Erzählung überführen
• Berichte und Dashboards zielgruppengerecht für Entscheidungsträger aufbereiten
• Wesentliche Erkenntnisse von Nebensächlichkeiten visuell abgrenzen
• Ergebnisse in Präsentationen für interdisziplinäre Teams aufbereiten
• Rückfragen aus Fachabteilungen zu Analyseergebnissen souverän beantworten

Praxisblock — Von der SQL-Abfrage zur überzeugenden Datengeschichte

• Eine Fragestellung mit technischem oder betrieblichem Bezug formulieren
• Eine SQL-Abfrage zur Extraktion relevanter Daten aus MS SQL Server erstellen
• Die Abfrageergebnisse nach Python übertragen und bereinigen
• Muster oder Trends im aufbereiteten Datensatz identifizieren
• Eine Visualisierung zur Darstellung der wichtigsten Erkenntnisse erstellen
• Ein einfaches Dashboard mit den zentralen Ergebnissen aufbauen
• Eine Data-Storytelling-Struktur für die Präsentation der Ergebnisse entwickeln
• Eine kurze Präsentation für eine fachfremde Zielgruppe vorbereiten
• Die Ergebnisse in einem simulierten Fachgespräch vorstellen
• Rückfragen zur Datenbasis und Methodik beantworten
• Eine schriftliche Zusammenfassung der Analyse verfassen
• Das gesamte Vorgehen von der Abfrage bis zur Präsentation dokumentieren

Wer diesen Kurs abschließt, kann Daten nicht nur analysieren, sondern die Ergebnisse auch verständlich vermitteln – eine Kombination aus technischem Handwerkszeug und Kommunikationsfähigkeit, die besonders im ingenieurwissenschaftlichen Umfeld gefragt ist, wo Analyseergebnisse oft für fachfremde Entscheidungsträger aufbereitet werden müssen. Die Verbindung aus MS SQL Server, Python und Data Storytelling deckt dabei den vollständigen Weg von der Rohdatenquelle bis zur überzeugend vermittelten Erkenntnis ab – ein Weg, der in der Praxis oft an einzelnen Stationen abbricht, wenn etwa gute Analysen an schlechter Kommunikation scheitern.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Ingenieur/in entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Ingenieurinnen und Ingenieure, die Datenanalyse-Kompetenzen in ihren fachlichen Hintergrund integrieren möchten
• Quereinsteiger/innen mit technischem oder betriebswirtschaftlichem Interesse
• Mitarbeitende, die Analyseergebnisse künftig überzeugender kommunizieren möchten
• Personen, die lernen möchten, Daten aufzubereiten, auszuwerten und in verständliche Ergebnisse zu überführen

Der Kurs orientiert sich am tatsächlichen Arbeitsablauf eines Data Analyst: von der SQL-Abfrage über die Python-Auswertung bis zur überzeugenden Präsentation der Ergebnisse. Praxisübungen an technischen und betrieblichen Beispieldatensätzen wechseln sich mit kurzen Einheiten zu Storytelling-Techniken ab.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Angaben sind im Buchungsprozess einsehbar. Da drei aufeinander aufbauende Themenfelder – Datenbank, Programmierung und Kommunikation – abgedeckt werden, empfiehlt sich eine zusammenhängende Bearbeitung.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Nachweis der Data-Analyst-Kompetenzen.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er Data-Analyst-Kompetenzen nicht abstrakt, sondern mit Blick auf die Anwendung im ingenieurwissenschaftlichen Alltag vermittelt: Technische und betriebliche Datensätze stehen im Mittelpunkt der Übungen, nicht austauschbare Beispieldaten ohne fachlichen Bezug. Gerade in technischen Berufen, in denen Analyseergebnisse häufig an Entscheidungsträger ohne tiefen Dateneinblick kommuniziert werden müssen, ist die Kombination aus SQL-Server-Kenntnissen, Python-Auswertung und Data Storytelling besonders wertvoll: Sie verhindert, dass fundierte Analysen an einer unverständlichen Präsentation scheitern. Für die eigene berufliche Entwicklung erweitert der Kurs das fachliche Profil um eine gefragte Zusatzkompetenz: Ingenieurinnen und Ingenieure, die zusätzlich Daten selbstständig analysieren und überzeugend vermitteln können, übernehmen in interdisziplinären Projekten häufig eine Schlüsselrolle zwischen Fachabteilung und Datenanalyse.