Data Analytics and Visualization

Dieser Kurs legt den Schwerpunkt auf Datenvisualisierung und die Fähigkeit, Analysen so aufzubereiten, dass sie Entscheidungen wirklich beeinflussen. Mit Python als analytischem Hauptwerkzeug, Tableau als Visualisierungsplattform und SQL als Datenbanksprache wird eine Breite abgedeckt, die über einzelne Tools hinausgeht. Der hohe Praxisanteil — 15 Assignments, 4 eigenständige Projekte und ein abschließendes Capstone-Projekt — ist das Kernelement des Formats: Hier geht es nicht ums Zuschauen, sondern ums Machen.

Datenanalyse mit Python und statistischen Methoden Python ist das dominierende Werkzeug in der professionellen Datenanalyse. Dieser Block führt von der Grundstruktur der Sprache zu den relevanten Analyse-Bibliotheken und zeigt, wie statistische Konzepte direkt in Code umgesetzt werden.

• Python-Grundlagen für Datenanalyse: Datenstrukturen, Schleifen, Funktionen
• Pandas: DataFrames laden, filtern, transformieren und aggregieren
• Statistische Grundlagen: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Korrelation
• Hypothesenformulierung und datenbasierte Interpretation
• Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern
• Reproduzierbare Analyse-Notebooks mit Jupyter aufbauen

Datenvisualisierung mit Python und Tableau Visualisierungen entscheiden darüber, ob eine Analyse Wirkung erzielt. Dieser Abschnitt vermittelt beide Seiten: die programmatische Kontrolle mit Python-Bibliotheken und die interaktive Gestaltung in Tableau.

• Matplotlib: Grundstruktur von Plots, Achsen, Legenden, Farben
• Seaborn: statistische Visualisierungen und Distributions-Plots
• Gestaltungsprinzipien: welche Diagrammform für welche Datenstruktur
• Tableau Desktop: Datenquellen einbinden, erste Worksheets und Dashboards
• Interaktive Filter, Parameter und Aktionen in Tableau
• Storytelling mit Daten: eine Analyse in einer kohärenten Präsentation erzählen

Relationale Datenbanken und SQL Analysen beginnen oft mit dem Zugriff auf strukturierte Datenbanken. Dieser Block baut SQL-Kenntnisse von der Grundabfrage bis zu komplexeren Verknüpfungen auf.

• SELECT, WHERE, ORDER BY: grundlegende Abfragestruktur
• Aggregationen mit GROUP BY, HAVING und Fensterfunktionen
• JOINs: INNER, LEFT, RIGHT — Tabellen sinnvoll verknüpfen
• Subqueries und Common Table Expressions (CTEs)
• Datenbankdesign verstehen: Primärschlüssel, Fremdschlüssel, Normalformen
• Export von SQL-Ergebnissen zur Weiterverarbeitung in Python oder Tableau

Google Spreadsheets für kollaborative Datenarbeit Nicht jede Analyse braucht Python. Google Spreadsheets sind im Team-Alltag verbreitet und bieten für viele Aufgaben eine direkte, unkomplizierte Lösung.

• Spreadsheet-Grundlagen: Formeln, Zellenreferenzen, benannte Bereiche
• Pivot-Tabellen und Filterfunktionen in Google Sheets
• Daten teilen und gemeinsam bearbeiten im Team
• Integration mit anderen Google-Diensten und Datenquellen
• Vergleich: wann Spreadsheets ausreichen, wann Python sinnvoller ist
• Einfache Automatisierungen mit Google Apps Script

Praxisprojekte und Capstone Der Kurs lebt von seiner Praxisdichte. Die Assignments decken gezielt unterschiedliche Analysetypen ab; die vier Projekte vertiefen je einen Kernbereich.

• Assignment-Serie: 15 aufbauende Aufgaben zu allen Modulen
• Projekt 1: explorative Datenanalyse eines realen Datensatzes mit Python
• Projekt 2: SQL-basierte Auswertung einer relationalen Datenbank
• Projekt 3: interaktives Tableau-Dashboard zu einer frei gewählten Fragestellung
• Projekt 4: kombinierter Workflow aus SQL, Python und Visualisierung
• Capstone-Projekt: vollständige Analysekette von der Rohdatenquelle bis zur präsentierten Erkenntnis
• Peer-Feedback zu Projektergebnissen und Code-Qualität
• Dokumentation der eigenen Lösungswege als Teil des Portfolios
• Präsentation des Capstone-Projekts vor einer kleinen Gruppe
• Abschlussbewertung der eingereichten Projekte
• Kombination aller Toolkenntnisse in einem abschließenden Integrationsprojekt
• Erarbeitung eines nachweisbaren, portfoliotauglichen Kompetenzprofils

Dieser Kurs richtet sich an Personen mit IT-Grundkenntnissen, die eine strukturierte Weiterbildung im Bereich Datenanalyse und Visualisierung anstreben — mit dem Ziel, professionell in diesem Feld tätig zu werden.

• IT-Fachleute, die ihre bisherigen Kenntnisse in Richtung Datenanalyse erweitern wollen
• Berufseinsteiger mit Python- oder SQL-Basiswissen und analytischem Interesse
• Personen, die in Richtung Data Analyst, Business Analyst oder Data Consultant wechseln wollen
• Hochschulabsolventen mit quantitativem Hintergrund, die praxisorientierte Toolkenntnisse suchen
• Berufstätige mit ersten Berührungspunkten mit Daten, die sich systematisch qualifizieren möchten

Das Format folgt dem Combined-Learning-Prinzip und kombiniert Live-Unterricht in Vollzeit mit selbstorganisierten Übungs- und Projektphasen. Der hohe Anteil an Assignments und eigenständigen Projekten ist bewusst gewählt: Datenanalyse lernt man durch Tun, nicht durch Beobachten. Feedback auf eingereichte Arbeiten ist Teil des Lernprozesses. Die Kombination aus Python-Code, SQL-Abfragen und Tableau-Dashboards in verschiedenen Projektaufgaben sorgt dafür, dass Teilnehmende den Gesamtzusammenhang von Daten-Workflows verstehen.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt. Die genaue Kursdauer variiert je nach aktuellem Programm — aktuelle Termine und die exakte Stundenzahl finden sich beim jeweiligen Kursanbieter.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss ein trägerinternes Zertifikat als Teilnahmebescheinigung. Da das Programm keine externe Zertifizierungsprüfung bei einem Herstellerverband enthält, steht das Praxisportfolio — insbesondere das Capstone-Projekt — im Vordergrund als Kompetenznachweis. Die im Kurs erarbeiteten Projekte und Assignments bilden eine dokumentierte Arbeitshistorie, die im Bewerbungskontext als eigenständiges Qualifikationssignal wirkt.

Die Kombination aus Python, Tableau und SQL deckt das Werkzeugspektrum ab, das in Stellenanzeigen für Data-Analyst-Rollen am häufigsten verlangt wird. Wer alle drei beherrscht, ist auf keinen einzelnen Technologiestack angewiesen und kann sich an unterschiedliche Teamkontexte anpassen — ob das Team auf Python-heavy-Workflows oder auf BI-Tools wie Tableau setzt. Der ausgeprägte Projektanteil mit 15 Assignments, vier Projekten und einem Capstone unterscheidet diesen Kurs von reinen Lehrgangsformaten. Das Ergebnis ist kein Zertifikat allein, sondern eine nachweisbare Arbeitshistorie in Form echter Analysen. Das ist in einem Beruf, in dem Portfolios im Vorstellungsgespräch entscheidend sind, ein handfester Vorteil. Visualisierungskompetenz — die Fähigkeit, Daten so aufzubereiten, dass Entscheider handeln — ist in vielen Data-Analyst-Rollen das eigentliche Engpasswissen. Technische Auswertungen gibt es genug; die Übertragung in klare, überzeugende Darstellungen ist seltener. Dieser Kurs legt auf genau diesen Schritt einen eigenständigen Schwerpunkt und schließt damit eine Lücke, die rein technisch orientierte Kurse häufig offen lassen.