Data Analyst Weiterbildung: Python bis BI

Diese Weiterbildung zum Data Analysten führt Schritt für Schritt von den Grundlagen der objektorientierten Programmierung mit Python über neuronale Netze und maschinelles Lernen bis hin zu Big-Data-Werkzeugen und Business-Intelligence-Anwendungen. Der modulare Aufbau ermöglicht es, sowohl die technischen Grundlagen der Datenanalyse als auch fortgeschrittene Algorithmen und reale BI-Szenarien praxisnah zu erlernen. Am Ende stehen ein breites, in der Praxis unmittelbar einsetzbares Werkzeugrepertoire und individuelle Projektarbeiten aus jedem der fünf Themenbereiche.

Der erste Modulblock vermittelt die Grundlagen der Programmierung mit Python als Basiswerkzeug für die gesamte Weiterbildung. Teilnehmende lernen, Daten strukturiert zu verarbeiten, zu visualisieren und erste eigenständige Analysen durchzuführen.

• Objektorientierte Programmierung mit Python
• Vektor- und Matrizenoperationen mit NumPy
• Datenmanipulation und -analyse mit Pandas
• Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
• Webscraping mit Beautiful Soup und Umgang mit Zeitreihen
• Explorative Datenanalyse (EDA) und individuelle Projektarbeit

Der zweite Modulblock führt in neuronale Netze und Deep Learning ein. Ausgehend vom einfachen Perzeptron arbeiten sich Teilnehmende zu komplexeren Netzarchitekturen für Klassifikation, Regression und Bilderkennung vor.

• Datenaufbereitung für neuronale Netze mit Scikit-learn
• Binäre Klassifikation mit dem Perceptron
• Multiklassen-Klassifikation mit Keras und mit PyTorch
• Regressionsaufgaben mit Keras und mit PyTorch
• Erklärbarkeit von neuronalen Netzen (Explainable AI)
• Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks und individuelle Projektarbeit

Der dritte Modulblock vertieft Machine Learning und klassische KI-Verfahren jenseits neuronaler Netze. Im Zentrum stehen Verfahren zur Mustererkennung, Dimensionsreduktion und Kombination mehrerer Modelle.

• Ausreißererkennung und Umgang mit unausgewogenen Datensätzen (Imbalanced Data)
• Featureauswahl und Dimensionsreduktion mit RFE und PCA
• Der Autoencoder als Verfahren zur Merkmalsextraktion
• Decision Trees sowie Clustering mit K-Means und DBSCAN
• Hierarchische Clusteranalyse und Ensemble Learning (Bagging, Stacking, Boosting)
• Grundlagen von bestärkendem Lernen und Transfer Learning sowie individuelle Projektarbeit

Der vierte Modulblock behandelt Big-Data-Werkzeuge und Datenbanktechnologien für den Umgang mit größeren und heterogenen Datenmengen. Teilnehmende lernen sowohl Low-Code-Werkzeuge als auch klassische und dokumentenorientierte Datenbanksysteme kennen.

• Erstellen von Workflows mit KNIME im Low-Code-Ansatz
• Datenaufbereitung und Datenvisualisierung mit KNIME
• SQL-Datenbanken wie MariaDB und PostgreSQL abfragen
• Dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank MongoDB einsetzen
• Grafische Datendarstellung mit MongoDB und Neo4jDB
• Datenanalyse und Visualisierung mit Orange sowie individuelle Projektarbeit

Der fünfte Modulblock widmet sich der Business Intelligence und führt die zuvor erlernten Analysekompetenzen in unternehmensnahe Auswertungsszenarien über. Von Data Warehousing bis zu fertigen Dashboards entsteht hier der direkte Praxisbezug zu realen BI-Anwendungen.

• Business Intelligence mit Power BI, KNIME und Tableau
• Data Warehousing und Vergleich von ETL- und ELT-Ansätzen
• ETL-Prozesse mit KNIME, SSIS und Pentaho umsetzen
• Dimensionale Modellierung und Datentransformation mit Power BI und Tableau
• Definition und Auswertung von Key Performance Indicators (KPIs)
• Aufbau von Dashboards in Business-Intelligence-Umgebungen und individuelle Projektarbeit

Jeder der fünf Modulblöcke schließt mit einer individuellen Projektarbeit ab, in der Teilnehmende das erlernte Werkzeug an einem eigenen Datensatz oder einer eigenen Fragestellung anwenden. Dieses durchgängige Prinzip stellt sicher, dass theoretisches Wissen unmittelbar in praktische Fertigkeiten überführt wird. Insgesamt erarbeiten sich die Teilnehmenden damit sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Abfragesprachen, Grundlagen künstlicher Intelligenz und Datenbanksysteme sowie reale Business-Intelligence-Anwendungsfälle – ein Kompetenzprofil, das die gesamte Bandbreite moderner Datenanalyse abdeckt, von der ersten Zeile Python-Code bis zum fertigen Management-Dashboard.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium oder einer vergleichbaren Qualifikation, die sich umfassend im Bereich Datenanalyse, maschinellem Lernen und Business Intelligence weiterbilden möchten. Interessierte klären ihre individuellen Teilnahmevoraussetzungen und Eignung vorab in einem telefonischen Gespräch mit dem Kursanbieter.

• Personen mit Studienabschluss, die in die Datenanalyse einsteigen möchten
• Fachkräfte mit erster Erfahrung in einer objektorientierten Programmiersprache
• Interessierte an Machine Learning und neuronalen Netzen
• Personen mit Interesse an Wissenschaft, Technik und Informationsmanagement
• Angehende Business-Intelligence- und Big-Data-Spezialist:innen

Die fünf Modulblöcke bauen inhaltlich aufeinander auf, beginnend bei den Python-Grundlagen bis hin zu Business-Intelligence-Anwendungen. Jeder Block kombiniert Theorievermittlung mit praktischen Übungen an konkreten Datensätzen und schließt mit einer individuellen Projektarbeit ab, in der die Teilnehmenden das Gelernte selbstständig anwenden. Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt und ermöglicht so eine ortsunabhängige Teilnahme in Vollzeit.

Die Weiterbildung wird in Vollzeit im virtuellen Klassenzimmer durchgeführt. Aufgrund der fünf umfangreichen Modulblöcke von Python-Grundlagen bis Business Intelligence handelt es sich um eine inhaltlich sehr breite Qualifizierung, deren genauer zeitlicher Rahmen im Vorfeld mit dem Kursanbieter abgestimmt wird.

Die Weiterbildung schließt mit dem Nachweis „Data Analyst" des Kursanbieters ab. Es handelt sich um einen trägerinternen Abschluss, der die vollständige Teilnahme an allen fünf Modulblöcken sowie den zugehörigen individuellen Projektarbeiten dokumentiert.

Data Analysten gehören zu den gefragtesten Profilen der digitalen Wirtschaft, da praktisch jede Branche zunehmend datengetrieben arbeitet. Diese Weiterbildung deckt die gesamte Bandbreite dieses Berufsbilds ab: von der Python-Programmierung über neuronale Netze und klassisches Machine Learning bis zu Big-Data-Werkzeugen und Business-Intelligence-Dashboards. Diese Breite unterscheidet sie von schmaleren Einzelkursen, die nur einen Ausschnitt dieser Kompetenzen vermitteln. Durch die konsequente Projektarbeit in jedem Modulblock entsteht ein Portfolio aus fünf eigenständigen Arbeiten, das die praktische Anwendungsfähigkeit über das gesamte Spektrum der Datenanalyse belegt – ein wichtiges Argument bei Bewerbungen, da Arbeitgeber zunehmend Nachweise für praktische Umsetzungsfähigkeit statt reiner Theoriekenntnisse erwarten. Absolvierende können nach dieser Weiterbildung in sehr unterschiedlichen Rollen tätig werden, von der klassischen Datenanalyse über Machine-Learning-Engineering bis zur Business-Intelligence-Beratung, und sich je nach Interesse und Marktnachfrage in eine dieser Richtungen weiter spezialisieren.