Data Analytics & AI

Data Analytics & AI ist eine intensive Weiterbildung, die den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder ermöglicht. Teilnehmende lernen, komplexe Datensätze mit Python aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren, erarbeiten sich Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und erwerben praktische Cloud-Kenntnisse auf der Basis von Microsoft Azure. Der Kurs richtet sich ausdrücklich an Personen ohne tiefe Programmiererfahrung, verlangt aber hohe Lernbereitschaft und schließt mit mehreren anerkannten Zertifikaten ab.

Grundlagen der Datenanalyse mit Python Dieser Block legt das programmatische Fundament für alle weiteren Kursmodule. Zunächst werden Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen erarbeitet, bevor spezialisierte Bibliotheken für Datenmanipulation und statistische Analysen eingeführt werden. Anhand konkreter Übungsszenarien mit realen Datensätzen werden Analyseabläufe Schritt für Schritt nachvollzogen.

• Einführung in Python: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen
• Datenimport und -bereinigung mit pandas
• Statistische Kennzahlen berechnen und interpretieren
• Fehlende Werte, Ausreißer und Datenfehler behandeln
• Datenstrukturen für Analyseprojekte aufbauen
• Erste explorative Analysen und Aggregationen durchführen

Datenvisualisierung und Business Intelligence mit Tableau Dashboards und visuelle Aufbereitungen sind das zentrale Kommunikationsmittel für Data Analysts. In diesem Modul erlernen Teilnehmende, Datenquellen an Tableau anzubinden, interaktive Berichte zu erstellen und Visualisierungstypen situationsgerecht einzusetzen. Besonderes Gewicht liegt auf dem Storytelling mit Daten — wie vermittelt man Analyseresultate überzeugend an nicht-technische Stakeholder?

• Tableau-Oberfläche, Datenanbindung und Grundfunktionen
• Diagrammtypen und ihre sinnvolle Anwendung
• Dashboards und Storyboards aufbauen
• Filter, Berechnungsfelder und Level-of-Detail-Ausdrücke
• Visuelle Kommunikation von Dateninsights
• Vorbereitung auf die Tableau Desktop Specialist Prüfung

Cloud-Dateninfrastruktur mit Microsoft Azure Cloud-Kompetenzen gehören heute zum Standardprofil von Data Professionals. Dieses Modul vermittelt den Umgang mit Azure-Kerndiensten für Datenspeicherung, Datenpipelines und analytische Verarbeitung in der Cloud. Außerdem wird die Azure Fundamentals Zertifizierung (AZ-900) vorbereitet, die das grundlegende Cloud-Verständnis formal bescheinigt.

• Azure-Architektur: Ressourcen, Abonnements, Dienste
• Datenspeicherung mit Azure Blob Storage und Azure Data Lake
• Einführung in Azure Data Factory und ETL-Konzepte
• Grundlagen von Azure Synapse Analytics
• Sicherheit, Compliance und Kostenmanagement in der Cloud
• Vorbereitung auf die AZ-900 Azure Fundamentals Prüfung

Maschinelles Lernen und KI-Grundlagen Der abschließende fachliche Block führt in die Konzepte ein, die hinter modernen KI-Anwendungen stehen. Teilnehmende lernen, wie Modelle trainiert und evaluiert werden, welche Verfahren für welche Fragestellungen geeignet sind und wie KI-Ergebnisse kritisch bewertet werden. Der Fokus liegt auf einem konzeptuellen Verständnis, das praktische Entscheidungen im Datenberufsalltag unterstützt.

• Supervised Learning: Regression, Klassifikation, Entscheidungsbäume
• Unsupervised Learning: Clustering und Dimensionsreduktion
• Evaluationsmetriken für ML-Modelle
• Einführung in Deep Learning und neuronale Netze
• KI-Bias, Fairness und ethische Aspekte beim Modelleinsatz
• Reale Anwendungsfälle für KI in Unternehmen und Verwaltungen

Praxisprojekt Im abschließenden Projektmodul wenden Teilnehmende alle erlernten Kompetenzen auf einen vollständigen Analyse-Workflow an. Ein realer oder realitätsnaher Datensatz wird aufbereitet, analysiert, visualisiert und mit einem ML-Modell angereichert.

• Eigenständige Datenrecherche und -beschaffung
• Explorative Datenanalyse und Hypothesenbildung
• Modellauswahl, Training und Evaluierung
• Visualisierung der Ergebnisse in einem Tableau-Dashboard
• Präsentation der Analyseergebnisse vor der Gruppe
• Dokumentation und Reflexion des Projektverlaufs
• Einarbeitung von Feedback und Iteration
• Vorbereitung der Projektergebnisse für das Portfolio
• Abgabe und Abschlussgespräch
• Eigenständige Fehlerdiagnose in Datenpipelines
• Verknüpfung von Python-Analyse und Azure-Datendiensten
• Kritische Bewertung der eingesetzten ML-Methoden

Dieser intensive Praxisabschnitt ist zentral für den Kompetenzaufbau. Erst die eigenständige Arbeit mit echten Datensätzen und unklaren Ausgangslagen schult das analytische Denken, das im Berufsalltag entscheidend ist. Gleichzeitig entsteht ein konkretes Portfolio-Stück, das Arbeitgebern zeigt, wie methodisch und professionell Teilnehmende mit Datenaufgaben umgehen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die einen strukturierten Quereinstieg in datengetriebene Berufsfelder anstreben. Keine Programmierkenntnisse sind vorausgesetzt, aber die Bereitschaft, intensiv zu lernen und viel Eigeninitiative zu zeigen, ist unverzichtbar.

• Quereinsteiger aus kaufmännischen, wirtschaftlichen oder technischen Berufen
• Personen, die sich zum Data Analyst, Data Scientist oder Cloud Data Engineer weiterentwickeln möchten
• Berufsrückkehrer mit analytischem Hintergrund
• IT-nahe Fachkräfte ohne spezifische Data-Kenntnisse
• Berufseinsteiger mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium, die datenbasiert arbeiten wollen

Der Kurs kombiniert theoretische Einführungen mit umfangreichem Hands-on-Training an realen Datensätzen. Lehreinheiten wechseln sich mit betreuten Übungsphasen ab, in denen Teilnehmende praktische Aufgaben selbstständig bearbeiten und bei Bedarf Unterstützung erhalten. Das Lerntempo ist intensiv; ein Full-Time-Commitment wird erwartet. Online-Phasen ermöglichen flexibles Arbeiten, setzen aber Eigenorganisation voraus. Im Verlauf des Kurses steht zunehmend eigenverantwortliches Projektarbeiten im Vordergrund.

Es handelt sich um eine Vollzeit-Weiterbildung über mehrere Monate. Der genaue Zeitrahmen variiert je nach Anbieter und gewähltem Format; typischerweise sind es rund 20 bis 24 Wochen intensive Vollzeitschulung. Dieser Aufwand ist notwendig, um den Stoff von Python über Tableau bis hin zu Azure und Machine Learning in der erforderlichen Tiefe zu erarbeiten und die Zertifizierungsprüfungen erfolgreich abzulegen.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das den Abschluss der Weiterbildung dokumentiert. Darüber hinaus werden Teilnehmende auf drei anerkannte Zertifizierungsprüfungen vorbereitet: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900), Python Entry-Level Programmer sowie Tableau Desktop Specialist. Diese Zertifikate werden von den jeweiligen Herstellern und Verbänden ausgestellt und sind in der Branche bekannt. Das Ablegen der externen Prüfungen erfolgt bei zugelassenen Testcentern.

Der kombinierte Kompetenzaufbau in Datenanalyse, Cloud-Technologie und maschinellem Lernen ist genau das Profil, das Unternehmen heute suchen: jemanden, der nicht nur Daten interpretieren, sondern sie auch technisch aufbereiten, in Cloud-Umgebungen handhaben und mit KI-Methoden anreichern kann. Dieses Kompetenzdreieck unterscheidet Absolventen dieses Kurses von klassischen Excel-Analysten ebenso wie von reinen Informatikern ohne Domänenwissen. Die Kombination aus drei externen Zertifikaten bietet einen messbaren Vorteil bei der Bewerbung. Azure Fundamentals, Python Entry-Level und Tableau Desktop Specialist sind jeweils von namhaften Institutionen ausgestellt und signalisieren Arbeitgebern eine verifizierte Kompetenz, nicht nur eine Kursabsolventenrolle. Gerade in einem Bereich, in dem Eigendeklaration verbreitet ist, schafft das eine klare Differenzierung. Wer diesen Kurs abschließt, hat einen vollständigen Analyse-Workflow von der Rohdatenquelle bis zum interaktiven Dashboard und dem ersten ML-Modell selbst durchlaufen und in einem Projekt dokumentiert. Dieser nachweisbare, praktische Erfahrungsschatz bildet die beste Grundlage für erste Positionen als Data Analyst, Junior Data Scientist oder Cloud Data Engineer.