Data Analytics & AI (English)

Dieser Kurs findet vollständig auf Englisch statt – sowohl Unterricht als auch Kursmaterialien. Das ist kein Zufall, sondern Absicht: Die internationale Daten- und KI-Branche kommuniziert auf Englisch, Bibliotheksdokumentationen sind englisch, Konferenzen laufen englisch, und viele Arbeitgeber erwarten, dass Data Analysts in englischsprachigen Teams und mit englischen Tools sicher umgehen können. Wer diesen Kurs absolviert, trainiert damit nicht nur die inhaltlichen Fähigkeiten, sondern auch die Sprachkompetenz im Fachkontext – eine doppelte Qualifikation. Inhaltlich vermittelt der Kurs das vollständige Handwerkszeug moderner Datenanalyse: von SQL und Python über statistische Methoden bis hin zu maschinellem Lernen und dem Einsatz von KI-Werkzeugen in der Datenauswertung. Ziel ist die eigenständige Durchführung datengetriebener Analysen, die Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen und die Kommunikation von Erkenntnissen an nicht-technische Stakeholder.

Modul 1 – SQL und relationale Datenbanken Relationale Datenbanken sind die dominierende Form der strukturierten Datenspeicherung in Unternehmen. SQL ist die universelle Sprache, um auf diese Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und Berichte zu erstellen. Dieses Modul vermittelt SQL von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Abfragetechniken.

• Grundlagen relationaler Datenbanken: Tabellen, Beziehungen, Schlüssel und Indizes
• Datenabfragen: SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY
• Joins: INNER JOIN, LEFT/RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN und deren Anwendungsfälle
• Aggregationsfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• Subqueries, Common Table Expressions (CTEs) und Fensterfunktionen
• Datenbankdesign: Normalisierungsformen (1NF, 2NF, 3NF) und Entity-Relationship-Diagramme
• DDL: CREATE, ALTER, DROP für Tabellen und Indizes
• DML: INSERT, UPDATE, DELETE mit Transaktionskontrolle
• Einführung in Cloud-Datenbanklösungen (z. B. BigQuery, Amazon RDS konzeptionell)
• SQL für Analyse: Pivotierung, Rangfolgeberechnungen und Moving Averages

Modul 2 – Python für Datenanalyse Python hat sich als Standardwerkzeug der Datenanalyse etabliert. Das Modul vermittelt sowohl Python-Grundlagen als auch den Einsatz der wichtigsten Datenanalyse-Bibliotheken.

• Python-Grundlagen: Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Klassen
• NumPy: Array-Operationen, Broadcasting und mathematische Funktionen
• Pandas: DataFrames erstellen, filtern, transformieren und aggregieren
• Datenbereinigung: fehlende Werte behandeln, Duplikate entfernen, Datentypen korrigieren
• Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn: Balkendiagramme, Liniendiagramme, Heatmaps, Scatterplots
• Interaktive Visualisierungen: Einführung in Plotly und Dashboard-Konzepte
• ETL in Python: Daten aus CSV, APIs und Datenbanken laden, transformieren und speichern
• Jupyter Notebooks als Analyse- und Präsentationsformat

Modul 3 – Statistik, maschinelles Lernen und KI Statistische Methoden liefern die theoretische Basis für datengetriebene Entscheidungen; maschinelle Lernalgorithmen automatisieren die Mustererkennung in großen Datensätzen; KI-Werkzeuge erweitern den Analysten-Werkzeugkasten um generative und prädiktive Fähigkeiten.

• Deskriptive Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Verteilungsformen, Korrelationskoeffizient
• Inferenzielle Statistik: Hypothesentests, p-Werte, Konfidenzintervalle, Chi-Quadrat-Test
• Grundlagen maschinellen Lernens: Supervised vs. Unsupervised Learning, Overfitting, Cross-Validation
• Regressionsmodelle: Lineare Regression, polynomiale Regression und Regularisierung
• Klassifikationsalgorithmen: Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest
• Clustering: K-Means, DBSCAN und deren Anwendung auf reale Datensätze
• Einführung in KI-Werkzeuge für Datenanalyse: LLMs zur Datenbeschreibung, automatisierte EDA-Tools
• Modellauswertung: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrix

Praxis-Block: Realweltprojekte und Anwendungsszenarien

• SQL-Analyse: Umsatzauswertung eines fiktiven E-Commerce-Datensatzes mit Fensterfunktionen
• Python-Bereinigungsprojekt: Bereinigung und Normalisierung eines Real-World-CSV-Datensatzes
• Visualisierungsprojekt: Erstellung eines mehrseitigen Analyse-Reports in Python/Matplotlib
• Statistik-Workshop: Hypothesentest für einen A/B-Test-Datensatz in Python
• Machine-Learning-Projekt: Trainieren eines Klassifikationsmodells auf einem öffentlichen Datensatz
• KI-Integrationsprojekt: Automatisierte Datenbeschreibung und Berichterstellung mit LLM-Werkzeugen
• BI-Tool-Demo: Grundlegende Dashboards in einem BI-Tool (z. B. Tableau oder Power BI)
• Team-Analyseprojekt: Vollständige Datenanalyse von Rohdaten bis zur englischsprachigen Präsentation
• Datenbankdesign: Entwurf eines Datenbankschemas für ein Business-Analyseszenario
• Cloud-Abfrageprojekt: SQL-Abfragen in einer Cloud-Datenbankumgebung
• Ethik und Datenschutz: Analyse eines Falls mit problematischer Datenweitergabe und Empfehlung
• Abschlussprojekt: Eigenständige Analyse eines selbst gewählten Datensatzes mit Präsentation der Ergebnisse auf Englisch

Dieser englischsprachige Kurs richtet sich an Personen, die in datengetriebenen Rollen arbeiten möchten und die Bereitschaft mitbringen, in einem internationalen Lernumfeld auf Englisch zu arbeiten.

• Berufswechsler aus kaufmännischen, technischen oder naturwissenschaftlichen Berufen, die Datenanalyse als neues Berufsfeld erschließen möchten
• Fachkräfte mit bestehender Datenerfahrung (z. B. Excel-Analysen), die auf Python und SQL aufsteigen wollen
• Personen, die gezielt für international ausgerichtete Unternehmen oder Startups qualifizieren möchten
• Interessierte an KI-gestützter Datenanalyse, die moderne Werkzeuge praxisnah kennenlernen wollen
• Bewerber auf Rollen als Data Analyst, Business Intelligence Analyst oder Junior Data Scientist

Der Kurs wird vollständig auf Englisch unterrichtet, was den Einstieg in die internationale Datenwelt von Anfang an simuliert. Projektorientiertes Lernen ist das Grundprinzip: Statt isolierter Übungsaufgaben werden reale Datensätze und Geschäftsszenarien analysiert, sodass Teilnehmende am Ende des Kurses ein Portfolio mit abgeschlossenen Projekten vorweisen können. Live-Coding-Sessions, Peer-Reviews und englischsprachige Präsentationen schulen sowohl die technische als auch die kommunikative Seite des Data-Analyst-Berufs.

Die WBS Coding School bietet diesen Kurs als Intensivweiterbildung an. Der genaue zeitliche Umfang und die Kursdauer sind bei der WBS Coding School direkt zu erfragen; Vollzeitformate sind üblich, da die inhaltliche Dichte eine intensive Lernzeit erfordert.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat der WBS Coding School ab. Dieses Zertifikat bestätigt die erfolgreiche Teilnahme und den Abschluss des Data Analytics & AI-Programms. Externe Herstellerzertifizierungen (z. B. Microsoft, Google) sind nicht Bestandteil dieses Lehrgangs, können aber anschließend separat angestrebt werden. Der Lehrgang ist bei AZAV-zertifizierten Trägern förderfähig über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit.

Data Analysts gehören zu den meistgesuchten Berufsbildern auf dem deutschen und internationalen Arbeitsmarkt. Besonders gefragt sind Fachkräfte, die sowohl technische Werkzeuge (SQL, Python, ML) beherrschen als auch in der Lage sind, Erkenntnisse verständlich zu präsentieren – und das möglichst auf Englisch. Dieser Kurs bereitet genau auf dieses Profil vor: nicht durch theoretisches Lehren von Algorithmen, sondern durch das Durchführen echter Datenprojekte in einer englischsprachigen Lernumgebung. Das enthaltene KI-Element ist besonders zukunftsrelevant. KI-Werkzeuge verändern die Datenanalyse fundamental: Automatisierte EDA, LLM-gestützte Datenbeschreibungen und KI-gestützte Anomalieerkennung sind bereits Bestandteil moderner Analyst-Workflows. Wer diese Werkzeuge kennt und kritisch einzusetzen weiß, ist dem Markt gegenüber herkömmlichen SQL/Excel-Analysten klar im Vorteil. Der englischsprachige Unterrichtsrahmen ist ein Alleinstellungsmerkmal, das über den Kursinhalt hinaus wirkt: Absolventinnen und Absolventen können sich nach dem Kurs nicht nur inhaltlich, sondern auch sprachlich als international einsetzbar positionieren. Das öffnet Türen zu internationalen Unternehmen, Startups und Remote-Data-Teams, die auf Englisch kommunizieren.