Data Analytics and Visualization – Weiterbildung

Data Analytics and Visualization vermittelt das vollständige Handwerkszeug moderner Datenarbeit: von der Datengewinnung und statistischen Auswertung über strukturierte Datenbankabfragen bis hin zur visuellen Aufbereitung von Ergebnissen in interaktiven Dashboards. Der Kurs verbindet Python-basierte Analyse mit relationalen Datenbanken, Google Spreadsheets und dem Visualisierungswerkzeug Tableau. Durch 15 Assignments, 4 thematische Projekte und ein abschließendes Capstone-Projekt entsteht ein belastbares, praxisnah dokumentiertes Portfolio.

Datenanalyse mit Python bildet das Fundament des Kurses. Python ist die meistgenutzte Programmiersprache im Datenbereich, und dieser Block legt das technische Rüstzeug dafür: Datenstrukturen, Kontrollfluss, Funktionen und objektorientierte Grundlagen werden eingeführt, bevor die eigentliche Analysebibliothek Pandas im Mittelpunkt steht.

• Grundlagen der Programmiersprache Python für die Datenarbeit
• Datenimport aus CSV, JSON und API-Quellen mit Pandas
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate, Typkonvertierungen
• Aggregationen, Gruppierungen und zusammenführende Operationen (merge/join)
• NumPy für numerische Berechnungen und Array-Operationen
• Automatisierung wiederkehrender Analyseschritte mit Skripten

Statistik und quantitative Methoden vertieft das Verständnis dafür, was Zahlen wirklich aussagen. Neben deskriptiven Kenngrößen werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen und einfache Hypothesentests behandelt, sodass Analyseergebnisse methodisch korrekt eingeordnet werden können.

• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Quartile
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Bedeutung für reale Datensätze
• Korrelationsanalyse und Kausalitätsfallen
• Ausreißererkennung und robuste Kenngrößen
• Einfache Inferenzstatistik und Signifikanztests im Überblick
• Statistische Modelle mit Python-Bibliotheken (scipy, statsmodels Grundlagen)

Relationale Datenbanken und SQL schließt die Lücke zwischen Rohdaten im Dateisystem und strukturierten Unternehmensdatenbanken. SQL ist nach wie vor die lingua franca der Datenabfrage, und dieser Block baut die Kompetenz vom einfachen SELECT bis zu verschachtelten Unterabfragen auf.

• Konzepte relationaler Datenbanken: Tabellen, Schlüssel, Beziehungen
• Grundlegende SQL-Abfragen: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT
• Aggregatfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX mit GROUP BY und HAVING
• Joins: INNER, LEFT, RIGHT und FULL OUTER JOIN
• Unterabfragen und Common Table Expressions (CTE)
• Datenmanipulation: INSERT, UPDATE, DELETE und einfache DDL-Grundlagen

Datenvisualisierung mit Python und Tableau bringt Ergebnisse auf den Punkt. Dieser Block behandelt zuerst die Python-seitige Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn, bevor Tableau als eigenständiges BI-Werkzeug eingeführt wird. Beide Ansätze verfolgen denselben Grundsatz: Die richtige Darstellungsform entscheidet, ob Erkenntnisse ankommen.

• Diagrammtypen mit Matplotlib: Linien-, Balken-, Streudiagramme, Histogramme
• Statistische Grafiken mit Seaborn: Heatmaps, Pair-Plots, Box-Plots
• Dashboards mit Tableau: Verbindungsaufbau, Datenquellenmanagement, Kalkulationen
• Interaktive Filter, Parameter und Actions in Tableau-Arbeitsmappen
• Google Spreadsheets als kollaboratives Analyse- und Reporting-Werkzeug
• Git-basierte Versionierung von Notebooks und Skripten

Praxisprojekte und Capstone umfassen den zentralen Bewertungsteil des Kurses. In 15 progressiv aufbauenden Assignments wird der Stoff unmittelbar nach jeder Lerneinheit angewandt. Vier eigenständige Projekte decken je einen der Hauptbereiche ab: explorative Python-Analyse, SQL-getriebene Berichtsabfrage, Tableau-Dashboard und kombiniertes Google-Spreadsheets-Reporting. Das Capstone-Projekt integriert alle Module: ein echter oder realistisch simulierter Datensatz wird vollständig von der Rohdatenaufnahme über die statistische Bestandsaufnahme bis zum finalen interaktiven Dashboard bearbeitet.

• 15 eigenständige Assignments mit unmittelbarem Feedback
• Projekt 1: explorative Datenanalyse mit Python und Pandas
• Projekt 2: SQL-Abfragedesign für ein relationales Schema
• Projekt 3: Tableau-Dashboard mit Interaktionselementen
• Projekt 4: kollaboratives Reporting mit Google Spreadsheets
• Capstone: vollständiger Analysekreislauf über alle Werkzeuge
• Präsentation und kritische Einordnung der eigenen Ergebnisse
• Peer-Review ausgewählter Analysen im Gruppensetting
• Dokumentation in Git: Commit-Verlauf, README, Notebook-Struktur
• Fehlersuche und Debugging in Python-Skripten unter Zeitdruck
• Qualitätssicherung von SQL-Abfragen auf Korrektheit und Lesbarkeit
• Datenbereinigungsstrategie für einen unstrukturierten Rohdatensatz
• Dashboard-Präsentation vor einer fachlichen Zielgruppe simulieren

Das Projektformat schafft reale Arbeitsbedingungen: Fragestellungen sind offen formuliert, Lösungswege sind nicht vorgegeben, und Ergebnisse müssen begründet werden. Dieses Vorgehen spiegelt den Alltag von Data Analysts wider, die selten mit perfekten Daten und klaren Aufgabenstellungen konfrontiert werden. Die Portfolio-Orientierung des Kurses ist kein Selbstzweck. Arbeitgeber im Datenbereich erwarten zunehmend, dass Kandidatinnen und Kandidaten konkrete Analysearbeiten vorweisen können. Das Capstone-Projekt und die vier Einzelprojekte bilden einen direkt verwendbaren Nachweis der erworbenen Kompetenzen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bereits grundlegende IT-Kenntnisse mitbringen und diese gezielt in Richtung Datenanalyse ausbauen möchten –

• Berufseinsteiger mit Python- oder SQL-Grundkenntnissen, die in die Datenarbeit wechseln möchten
• IT-Fachleute, die ihre bestehenden Kompetenzen um strukturierte Datenanalyse und Visualisierung erweitern wollen
• Berufspraktiker aus kaufmännischen oder technischen Bereichen mit Interesse an datengetriebenen Entscheidungsprozessen
• Personen, die ein belastbares Portfolio für Datenpositionen aufbauen möchten
• Quereinsteiger mit nachgewiesenen analytischen Fähigkeiten und solider IT-Basis

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format als Vollzeitkurs. Theoretische Einheiten und konzeptuelle Erklärungen werden unmittelbar mit praktischen Coding-Aufgaben verbunden. Durch die 15 Assignments entsteht eine kontinuierliche Übungsroutine, die das Vergessen aktiv entgegenwirkt. Lernende arbeiten mit echten Werkzeugen in realen Umgebungen statt mit abgeschotteten Lernsimulationen. Vier separate Projekte geben Raum für eigenständige Problemlösung ohne fertige Musterlösung; das Capstone-Projekt fasst alle Stränge zusammen.

Der Kurs ist als Vollzeitkurs konzipiert. Die Gesamtdauer richtet sich nach der individuellen Kursplanung; typischerweise umfassen Kurse dieses Formats mehrere Wochen strukturierten Unterrichts plus eigenständiger Übungszeit. 15 Assignments, 4 Projekte und das Capstone sind fester Bestandteil des Umfangs. Genaue Stundenzahlen und Termine sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Nach Abschluss aller Module, Assignments und Projekte wird ein trägerinternes Zertifikat ausgestellt, das die erworbenen Kompetenzen in Python-Datenanalyse, SQL, Tableau und Datenvisualisierung dokumentiert. Es handelt sich nicht um ein staatlich anerkanntes Examen oder eine herstellerseitige Zertifizierung; das Zertifikat bescheinigt die erfolgreiche Teilnahme und das praktische Kompetenzniveau.

Data-Analyse-Kompetenz ist in nahezu jeder Branche gefragt: von E-Commerce und Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen und Logistik bis hin zu Behörden und NGOs. Wer strukturierte Daten lesen, auswerten und verständlich aufbereiten kann, schafft eine Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen – das ist ein Wettbewerbsvorteil, der in Stellenausschreibungen explizit gefordert wird. Die Kombination aus Python, SQL und Tableau deckt den Werkzeugkasten ab, den die meisten Analytics-Positionen erwarten. Pandas und NumPy sind industriestandard in der explorativen Analyse; SQL ist unverzichtbar für den Datenbankzugriff; Tableau gehört zu den meistgenutzten BI-Visualisierungsplattformen. Wer alle drei beherrscht, ist einsatzbereit für eine breite Palette von Datenpositionen ohne aufwändige Einarbeitung beim Arbeitgeber. Das Portfolio aus 4 Projekten und dem Capstone ist im Bewerbungsprozess unmittelbar verwertbar. Arbeitgeber können so direkt die Arbeitsweise und das Qualitätsniveau einschätzen – ein konkreter Nachweis, der rein theoretische Zertifikate in der Regel übertrifft. Absolventinnen und Absolventen, die den Kurs mit vollständigem Portfolio abschließen, treten den Einstieg in Datenpositionen deutlich besser vorbereitet an als Personen ohne nachweisbare Praxisprojekte.