Data Analyst Know-how für Wirtschaftsingenieure – Kurs

Dieser Kurs baut Data-Analyst-Know-how gezielt für den Einsatz im Berufsfeld des Wirtschaftsingenieurwesens auf. Teilnehmende lernen Datenbereinigung, Python mit pandas, SQL-Datenbanken und Power BI kennen — jeweils mit Blick darauf, wie sich diese Werkzeuge für wirtschaftliche Analysen, Ressourcenoptimierung und Entscheidungsfindung im Ingenieursumfeld nutzen lassen.

Modul Datenvorbereitung und -prüfung für Wirtschaftsingenieure Der erste Baustein legt die Basis für alle weiteren Analysen: Teilnehmende lernen, Rohdaten so aufzubereiten, dass sie belastbare Auswertungen zulassen.

• Techniken zur Datenbereinigung zur Sicherstellung von Qualität und Genauigkeit
• Anwendung von Datenprüfungen zur Identifikation inkonsistenter oder fehlerhafter Daten
• Umgang mit fehlenden oder widersprüchlichen Werten in wirtschaftlichen Datensätzen
• Aufbau eines wiederholbaren Prüfprozesses vor der eigentlichen Analyse
• Einordnung typischer Datenqualitätsprobleme im ingenieurnahen Berufsalltag

Modul Datenanalyse-Know-how mit Python Im zweiten Baustein steht Python als zentrales Werkzeug der Datenanalyse im Mittelpunkt.

• Einsatz von Python und Bibliotheken wie pandas für die Analyse großer Datensätze
• Erstellung von DataFrames zur Verwaltung und Manipulation von Daten
• Ableitung wirtschaftlicher Einblicke aus strukturierten Datensätzen
• Automatisierung wiederkehrender Auswertungsschritte mit Python
• Verbindung von Python-Auswertungen mit konkreten wirtschaftsingenieurwissenschaftlichen Fragestellungen

Modul SQL zur Datenverwaltung Dieser Baustein vermittelt den sicheren Umgang mit relationalen Datenbanken, die in vielen Unternehmen die Basis wirtschaftlicher Auswertungen bilden.

• Effiziente Nutzung von SQL-Abfragen zur Extraktion wirtschaftsrelevanter Daten
• Manipulation von Datenbeständen mittels SQL
• Design von Datenbanken für strukturierte, zugängliche Informationssysteme
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen für umfassendere Auswertungen
• Einordnung von SQL im Zusammenspiel mit Python- und Power-BI-Auswertungen
• Aufbau einfacher Datenbankstrukturen für wiederkehrende wirtschaftliche Auswertungen im Ingenieursalltag

Modul Power BI für datengetriebene Entscheidungsfindung Der letzte fachliche Baustein zeigt, wie sich Analyseergebnisse visuell so aufbereiten lassen, dass sie im Ingenieursalltag als Entscheidungsgrundlage dienen.

• Integration von Analyseergebnissen in Power BI
• Erstellung interaktiver Dashboards für wirtschaftliche Kennzahlen
• Visualisierung von Daten für strategische Einblicke
• Aufbereitung operativer Kennzahlen zur Prozessoptimierung
• Gestaltung verständlicher Berichte für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen
• Einbindung von Power-BI-Berichten in bestehende Entscheidungsprozesse eines technischen Unternehmensbereichs

Praxisorientierung Über die vier fachlichen Module hinweg wird das Gelernte in Best-Practice-Übungen für den Einsatz im wirtschaftsingenieurwissenschaftlichen Berufsfeld vertieft.

• Aufbau eines eigenen Datenbereinigungs-Workflows für ein Praxisbeispiel
• Erstellung eines DataFrames aus einem realitätsnahen Rohdatensatz
• Formulierung eigener SQL-Abfragen für eine Beispiel-Datenbank
• Aufbau eines kleinen Dashboards in Power BI zu einer wirtschaftlichen Fragestellung
• Verknüpfung von Python-, SQL- und Power-BI-Schritten zu einem durchgängigen Auswertungsprozess
• Optimierung eines bestehenden Auswertungsprozesses auf Ressourcenschonung
• Überprüfung eines Datensatzes auf Integrität und Sicherheit anhand industrieller Kriterien
• Diskussion typischer Fehlerquellen bei der Datenprüfung im Ingenieursalltag
• Aufbau eines Berichtsformats für operative Optimierungen
• Übung zur Interpretation von Kennzahlen aus einem Power-BI-Dashboard
• Transferaufgabe zur Anwendung der Methoden auf eine eigene berufliche Fragestellung
• Abschließende Zusammenführung aller Werkzeuge in einer kleinen Fallstudie

Der Kurs ist bewusst so aufgebaut, dass er nicht allgemeines Data-Analyst-Wissen vermittelt, sondern dessen Anwendung im wirtschaftsingenieurwissenschaftlichen Kontext in den Vordergrund stellt. Wer aus einer technischen oder ingenieurnahen Vorbildung kommt, lernt hier, Daten als zusätzliches Werkzeug für wirtschaftliche Entscheidungen zu nutzen, ohne dafür ein eigenständiges Informatik- oder Statistikstudium zu benötigen.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende sowie Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Wirtschaftsingenieurwesen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Personen, die Daten aufbereiten, auswerten und in verständliche Ergebnisse überführen möchten
• Fachkräfte mit technischem oder kaufmännischem Hintergrund, die sich Data-Analyst-Kompetenzen aneignen wollen
• Berufstätige, die wirtschaftliche Fragestellungen zunehmend datenbasiert bearbeiten müssen
• Quereinsteigende ohne tiefe Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik

Der Kurs führt Sie Schritt für Schritt von der Datenbereinigung über Python und SQL bis zu Power-BI-Dashboards und verknüpft dabei jedes Werkzeug unmittelbar mit wirtschaftsingenieurwissenschaftlichen Beispielen. Diese durchgängige Praxisausrichtung unterscheidet den Kurs von allgemeinen Data-Analyst-Weiterbildungen, die technische Werkzeuge losgelöst von einem konkreten Berufsfeld vermitteln.

Der Kurs gliedert sich in die vier fachlichen Bausteine Datenvorbereitung, Python, SQL und Power BI, ergänzt um Best-Practice-Übungen für Wirtschaftsingenieure. Der zeitliche Umfang richtet sich nach der individuellen Kursbuchung und ist so aufgebaut, dass die Werkzeuge aufeinander aufbauend erlernt werden.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, in der die erworbenen Data-Analyst-Kompetenzen für den wirtschaftsingenieurwissenschaftlichen Einsatzbereich nachgewiesen werden.

Wirtschaftsingenieurwesen verlangt zunehmend, technische und betriebswirtschaftliche Fragestellungen datenbasiert zu beantworten — genau diese Lücke schließt der Kurs, indem er Data-Analyst-Werkzeuge nicht abstrakt, sondern mit direktem Bezug zum Ingenieursalltag vermittelt. Im Berufsalltag profitieren Sie davon, dass Sie Rohdaten selbstständig prüfen, mit Python und SQL auswerten und die Ergebnisse in Power BI so aufbereiten können, dass sie als Entscheidungsgrundlage für Kolleginnen und Kollegen sowie Führungskräfte dienen. Das macht Sie zur Ansprechperson, wenn in einem wirtschaftsingenieurwissenschaftlichen Umfeld Daten strukturiert ausgewertet werden müssen. Statt technische Werkzeuge nur isoliert zu beherrschen, können Sie den gesamten Weg von der Rohdatenprüfung bis zum fertigen Dashboard eigenständig durchlaufen, was Sie unabhängiger von spezialisierten Data-Teams macht. Langfristig positioniert Sie diese Kombination für Rollen an der Schnittstelle von Ingenieurwesen und Datenanalyse, etwa als Wirtschaftsingenieurin oder Wirtschaftsingenieur mit Data-Analytics-Schwerpunkt. Diese Doppelqualifikation wird in produzierenden und technisch geprägten Unternehmen zunehmend gesucht, da dort wirtschaftliche Entscheidungen immer enger mit belastbaren Daten verknüpft werden. Wer sowohl die ingenieurwissenschaftliche Fachsprache als auch die Werkzeuge der Datenanalyse beherrscht, übernimmt in solchen Unternehmen häufig eine vermittelnde Rolle zwischen technischen Abteilungen und datengetriebenen Entscheidungsprozessen.