Data Analyst: Methoden für große Datenmengen – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt Methoden, mit denen sich große und komplexe Datenmengen effizient verarbeiten und analysieren lassen. Im Zentrum stehen maschinelles Lernen zur automatisierten Mustererkennung, statistische Datenanalyse, leistungsfähige SQL-Abfragen, Datenmodellierung für skalierbare Prozesse sowie Power BI zur verständlichen Visualisierung umfangreicher Datenbestände.

Modul Maschinelles Lernen für große Datenmengen Der erste Baustein widmet sich dem maschinellen Lernen als zentralem Werkzeug für automatisierte Mustererkennung in umfangreichen Datenbeständen.

• Training von Modellen für überwachtes Lernen anhand gekennzeichneter Daten
• Training von Modellen für unüberwachtes Lernen zur Erkennung unbekannter Strukturen
• Automatisierte Mustererkennung als Grundlage datengetriebener Entscheidungen
• Einordnung, wann maschinelles Lernen gegenüber klassischer Analyse sinnvoll ist
• Bewertung der Vorhersagequalität trainierter Modelle

Modul Statistische Datenanalyse Dieser Baustein vertieft klassische Analysemethoden, mit denen sich Muster und Trends auch ohne maschinelles Lernen aus großen Datensätzen herausarbeiten lassen.

• Einsatz statistischer Methoden zur Erkennung von Mustern und Trends
• Explorative Analysetechniken für umfangreiche Datensätze
• Ableitung präziser Einblicke aus großen Datenbeständen
• Entwicklung datenbasierter Geschäftsstrategien aus den Analyseergebnissen
• Einordnung statistischer Kennzahlen für die Praxis

Modul SQL für große Datenbestände Im Zentrum dieses Bausteins steht die leistungsstarke Abfrage und Verarbeitung großer Datenbestände mittels SQL.

• Einsatz optimierter Joins zur Verknüpfung umfangreicher Tabellen
• Aggregationen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Indexierungen zur Beschleunigung von Abfragen auf großen Datenbeständen
• Extraktion, Strukturierung und Aufbereitung relevanter Informationen für Analysen
• Vermeidung typischer Performance-Probleme bei sehr großen Tabellen
• Einordnung, wann sich eine Umstrukturierung von Abfragen bei wachsendem Datenvolumen lohnt

Modul Power BI und Datenmodellierung Der letzte fachliche Baustein verbindet die visuelle Aufbereitung in Power BI mit einer soliden Datenmodellierung im Hintergrund.

• Erstellung interaktiver Dashboards mit DAX-Funktionen
• Visuelle Darstellung großer und komplexer Datenmengen
• Aufbau optimierter Datenmodelle für skalierbare analytische Prozesse
• Gestaltung effektiver Datenflüsse zur zuverlässigen Verarbeitung großer Datenmengen
• Grundkenntnisse in Webprogrammierung zur benutzerfreundlichen Bereitstellung von Analyseergebnissen
• Abstimmung von Datenmodell und Dashboard-Struktur, damit Berichte auch bei steigendem Datenvolumen performant bleiben

Praxisorientierung Über die vier fachlichen Module hinweg werden die Methoden anhand realitätsnaher, umfangreicher Datensätze eingeübt.

• Training eines einfachen Modells für überwachtes Lernen an einem Beispieldatensatz
• Anwendung unüberwachter Lernverfahren zur Segmentierung eines großen Datensatzes
• Explorative Analyse eines umfangreichen Datensatzes mit statistischen Kennzahlen
• Formulierung optimierter SQL-Abfragen mit Joins, Aggregationen und Indizes
• Aufbau eines skalierbaren Datenmodells für ein Praxisbeispiel
• Erstellung eines interaktiven Power-BI-Dashboards mit DAX-Berechnungen
• Visualisierung eines mehrdimensionalen Datensatzes für unterschiedliche Zielgruppen
• Aufbau eines effektiven Datenflusses von der Rohdatenquelle bis zum Dashboard
• Vergleich von maschinellem Lernen und klassischer Statistik an einem gemeinsamen Datensatz
• Optimierung eines bestehenden Datenmodells auf Skalierbarkeit
• Bereitstellung eines Analyseergebnisses über eine einfache webbasierte Oberfläche
• Abschließende Zusammenführung von maschinellem Lernen, SQL, Power BI und Datenmodellierung in einer Fallstudie

Der Kurs unterscheidet sich von allgemeinen Data-Analyst-Einführungen dadurch, dass er konsequent auf große und komplexe Datenmengen ausgerichtet ist: Statt kleiner Beispieltabellen stehen Skalierbarkeit, Performance-Optimierung bei SQL-Abfragen und robuste Datenmodelle im Vordergrund. Wer bereits mit kleineren Datensätzen gearbeitet hat, lernt hier gezielt, welche Methoden bei wachsendem Datenvolumen tragfähig bleiben.

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

• Personen, die Daten aufbereiten, auswerten und in verständliche Ergebnisse überführen möchten
• Fachkräfte, die bereits mit kleineren Datenmengen arbeiten und auf große, komplexe Datenbestände skalieren möchten
• Berufstätige mit Interesse an maschinellem Lernen als Ergänzung zur klassischen Datenanalyse
• Quereinsteigende ohne tiefe Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik

Der Kurs findet im Hybrid-Format in Vollzeit statt und verbindet dabei Präsenz- und Onlinephasen, in denen maschinelles Lernen, statistische Analyse, SQL und Power BI nacheinander an wachsenden Datenmengen erprobt werden. Der Vollzeit-Rhythmus ermöglicht es, die vier fachlichen Bausteine in kompakter Abfolge zu durchlaufen und direkt an umfangreichen Übungsdatensätzen zu vertiefen.

Der Kurs ist in die Bausteine maschinelles Lernen, statistische Datenanalyse, SQL sowie Power BI und Datenmodellierung gegliedert und wird in Vollzeit als Hybrid Learning durchgeführt. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach der individuellen Kursbuchung.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, in der die erworbenen Kenntnisse zu maschinellem Lernen, SQL, Datenmodellierung und Power BI nachgewiesen werden.

Viele Data-Analyst-Einführungen arbeiten mit überschaubaren Beispieldaten — in der Praxis wachsen Datenmengen jedoch schnell über diesen Rahmen hinaus. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er maschinelles Lernen, SQL und Datenmodellierung von Beginn an auf große, komplexe Datenbestände ausrichtet. Im Berufsalltag profitieren Sie davon, dass Sie nicht nur wissen, wie eine SQL-Abfrage grundsätzlich funktioniert, sondern auch, wie sie bei sehr großen Tabellen performant bleibt, und wie sich Datenmodelle so gestalten lassen, dass sie mit wachsendem Datenvolumen tragfähig bleiben. Ergänzt um maschinelles Lernen zur automatisierten Mustererkennung entsteht ein Werkzeugkasten, der über einfache Auswertungen hinausgeht. Gerade der Wechsel zwischen statistischer Analyse und maschinellem Lernen hilft dabei, für jede Fragestellung die passende Methode auszuwählen, statt jedes Problem mit demselben Werkzeug zu bearbeiten. Langfristig positioniert Sie diese Kombination für Rollen, in denen Sie regelmäßig mit umfangreichen, wachsenden Datenbeständen arbeiten, etwa in Unternehmen mit stark datengetriebenen Prozessen. Die Verbindung aus maschinellem Lernen, performanter SQL-Nutzung und skalierbarer Datenmodellierung unterscheidet Sie von Data Analysts, die ausschließlich mit kleineren, statischen Datensätzen vertraut sind. Diese Fähigkeit, Analyseprozesse von Anfang an auf Wachstum auszulegen, wird umso wertvoller, je mehr ein Unternehmen seine Datenbestände über die Zeit ausbaut.