Data-Analyst-Wissen für Medieninformatiker – Weiterbildung

Data Analyst-Know-how aufbauen und als Medieninformatiker nutzen überträgt dasselbe Data-Analyst-Tätigkeitsfeld auf einen Bereich, in dem Daten eine besondere Form annehmen: Nutzungszahlen, Content-Performance und Interaktionsdaten digitaler Medien. Der Kurs vermittelt Python, MS SQL Server und Data Storytelling konsequent mit Blick auf Medien- und Nutzungsdaten und richtet sich an angehende Medieninformatiker:innen, die technisches Datenverständnis mit einem Gespür für mediale Kommunikation verbinden möchten.

Block 1 — Das Tätigkeitsfeld Data Analyst im Medienkontext Ein Data Analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Im Medienkontext sind das vor allem Nutzungs- und Interaktionsdaten: Wer klickt was, wie lange, auf welchem Weg?

• Aufgaben eines Data Analyst auf Nutzungs- und Interaktionsdaten digitaler Medien übertragen
• Typische Datenquellen aus Content- und Mediensystemen einordnen
• Nutzungsdaten sammeln, bereinigen und strukturiert bereitstellen
• Muster und Trends im Nutzungsverhalten systematisch identifizieren
• Die Zusammenarbeit mit Redaktions- und Produktteams einordnen
• Effizienzpotenziale datenbasierter Content-Entscheidungen erkennen

Block 2 — Medien- und Nutzungsdaten mit MS SQL Server verwalten Content-Metadaten und Nutzungsstatistiken müssen erst strukturiert abgelegt werden, bevor sich Fragen dazu beantworten lassen. Dieser Block vermittelt MS SQL Server konsequent an Beispielen aus dem Medienbereich.

• Grundstruktur relationaler Datenbanken am Beispiel von Content- und Nutzungsdaten nachvollziehen
• Content-Metadaten und Nutzungsstatistiken in Tabellen strukturieren
• SQL-Abfragen zur Verknüpfung von Inhalte- und Nutzungsdaten formulieren
• Zeiträume und Nutzungsverläufe über SQL-Abfragen auswerten
• Datenqualität in Mediendatenbeständen prüfen
• Abfrageergebnisse für die Weiterverarbeitung in Python exportieren

Block 3 — Python für die Analyse von Medien- und Nutzungsdaten Reichweite, Verweildauer und Interaktionsrate lassen sich selten mit einer einzigen Abfrage berechnen. Python übernimmt hier die Aufbereitung und Automatisierung wiederkehrender Auswertungen.

• Python-Grundlagen zur Verarbeitung von Nutzungs- und Interaktionsdaten anwenden
• Daten aus mehreren Medien- oder Content-Quellen zusammenführen
• Wiederkehrende Auswertungen zu Content-Performance automatisieren
• Kennzahlen wie Reichweite, Verweildauer oder Interaktionsrate berechnen
• Auffälligkeiten in Nutzungsverläufen systematisch aufspüren
• Eigene Analyseskripte für Medienprojekte nachvollziehbar dokumentieren

Block 4 — Data Storytelling für mediale und visuelle Kommunikation Im Medienbereich zählt nicht nur die richtige Zahl, sondern wie sie erzählt wird. Der letzte Baustein verbindet Data-Storytelling-Prinzipien gezielt mit medialer, visueller Aufbereitung.

• Grundprinzipien von Data Storytelling mit medialer Gestaltung verbinden
• Analyseergebnisse zu Content-Performance verständlich und visuell aufbereiten
• Berichte und Dashboards für Redaktions- und Produktteams konzipieren
• Ergebnisse für Entscheidungsträger in Medienprojekten präsentieren
• Rückfragen zu Datenherkunft und -qualität in Medienprojekten beantworten
• Nutzungsdaten in verständliche, medial aufbereitete Geschichten überführen

Praxisblock — Von Nutzungsdaten zur medialen Analyse-Story

• Ein Datenbankschema für Content- und Nutzungsdaten nachvollziehen
• Eine SQL-Abfrage zur Verknüpfung von Content- und Nutzungsdaten erstellen
• Die Abfrageergebnisse mit Python weiterverarbeiten und bereinigen
• Kennzahlen wie Reichweite oder Verweildauer aus den Daten berechnen
• Muster im Nutzungsverhalten identifizieren und einordnen
• Eine kurze Data-Storytelling-Struktur für die Ergebnisse entwickeln
• Die Ergebnisse visuell für ein Redaktions- oder Produktteam aufbereiten
• Eine Kennzahlen-Übersicht oder ein Dashboard-Element skizzieren
• Die Ergebnisse in einer kurzen, medial aufbereiteten Präsentation zusammenfassen
• Typische Rückfragen zu Datenherkunft und -qualität antizipieren
• Das eigene Analyseskript für die Wiederverwendung strukturieren
• Das Vorgehen von der Datenbankabfrage bis zur Story dokumentieren

Am Ende steht nicht nur eine Auswertung, sondern eine Geschichte, die Nutzungsdaten für Redaktions- oder Produktteams greifbar macht — genau die Verbindung, die im Medienbereich häufig fehlt. Diese Verbindung aus technischem Datenverständnis und medialer Erzählweise unterscheidet den Kurs von einem allgemeinen Data-Analyst-Angebot, das Medien- und Nutzungsdaten nur am Rande behandelt.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Medieninformatik entwickeln oder entsprechende Aufgaben im Bereich Daten und digitale Medien übernehmen möchten.

• Einsteiger/innen und Quereinsteiger/innen mit Interesse an Daten im Medien- und Digitalbereich
• Angehende Medieninformatiker/innen, die Datenanalyse-Kompetenz ergänzen möchten
• Personen aus Redaktion oder Content-Produktion mit Interesse an Nutzungsdaten
• Fachkräfte, die Content-Entscheidungen stärker datenbasiert treffen möchten

Der Kurs überträgt das allgemeine Data-Analyst-Tätigkeitsfeld konsequent auf Medien- und Nutzungsdaten: Datenbankstruktur, Python-Auswertung und Data Storytelling werden jeweils an Beispielen aus dem Content- und Medienbereich erarbeitet statt an abstrakten oder rein betriebswirtschaftlichen Datensätzen. Theorie- und Praxisphasen wechseln sich durchgehend ab.

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 Medieninformatiker nutzen ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Der Medienbereich wird zunehmend datengetrieben — von Streaming-Reichweiten über digitale Publishing-Kennzahlen bis zu Plattform-Interaktionsdaten. Viele medientechnisch versierte Fachkräfte verfügen jedoch nicht über eine solide Grundlage in Datenanalyse, während viele Data Analysts wiederum wenig Gespür für mediale Aufbereitung mitbringen. Genau diese Lücke schließt der Kurs, indem er Data-Analyst-Kompetenz konsequent an Medien- und Nutzungsdaten vermittelt statt an abstrakten Übungsbeispielen. Praktisch bedeutet das: Entscheidungen darüber, welcher Content produziert, beworben oder überarbeitet wird, lassen sich auf belastbare Nutzungsdaten statt auf reines Bauchgefühl stützen. Wer medientechnisches Verständnis mit Datenanalyse verbindet, wird an der Schnittstelle zwischen Redaktion, Produkt und Technik zu einer gefragten Ansprechperson, weil dort sonst häufig entweder das technische Datenverständnis oder das Gespür für mediale Wirkung fehlt. Für die berufliche Entwicklung öffnet der Kurs zwei Richtungen: eine Spezialisierung innerhalb der Medieninformatik mit Schwerpunkt Datenanalyse oder ein Wechsel in Data-Analyst- oder Business-Intelligence-Rollen speziell innerhalb von Medien- und Content-Organisationen. In beiden Fällen zahlt sich aus, dass Datenbankwissen, Python und Data Storytelling im Kurs nicht getrennt, sondern durchgehend am selben Medienbeispiel erarbeitet wurden.