Data Analytics: SQL & Python Grundlagenkurs

Daten liegen in den meisten Unternehmen längst vor — was fehlt, sind Menschen, die sie zuverlässig aufbereiten und in verständliche Aussagen übersetzen können. Dieser Kurs vermittelt genau diese Fähigkeit von Grund auf: Teilnehmende lernen, wie relationale Datenbanken funktionieren, wie sich mit SQL gezielt Informationen aus großen Datenmengen abfragen lassen und wie Python die automatisierte Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten übernimmt. Am Ende steht nicht nur technisches Handwerkszeug, sondern die Fähigkeit, aus rohen Datenbeständen interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen, die tatsächlich zur Entscheidungsfindung beitragen.

Modul 1 — Grundlagen der Data Analytics und relationale Datenbanken Der Einstieg schafft das begriffliche und strukturelle Fundament. Teilnehmende lernen, wie Data Analytics zur datenbasierten Entscheidungsfindung beiträgt und welche Rolle relationale Datenbanken dabei spielen. Statt abstrakter Theorie steht der professionelle Umgang mit Datenbankstrukturen im Mittelpunkt — als Grundlage für alle folgenden Analyseschritte.

• Grundbegriffe und Anwendungsfelder der Data Analytics einordnen
• Aufbau und Logik relationaler Datenbanken nachvollziehen
• Tabellen, Beziehungen und Schlüssel in Datenbankmodellen verstehen
• Professionellen Umgang mit Datenbankumgebungen einüben
• Typische Datenquellen und Datenformate im Analytics-Kontext unterscheiden

Modul 2 — SQL: Abfrage, Modellierung und Analyse großer Datenmengen Dieser Block macht SQL zum zentralen Werkzeug der Datenanalyse. Von einfachen Abfragen bis zur Verknüpfung mehrerer Tabellen lernen Teilnehmende, gezielt genau die Informationen aus einer Datenbank herauszuholen, die für eine konkrete Fragestellung relevant sind — eine Fähigkeit, die in nahezu jeder datengetriebenen Position vorausgesetzt wird.

• SQL-Grundsyntax für Abfragen, Filter und Sortierungen anwenden
• Daten aus mehreren verknüpften Tabellen zusammenführen
• Aggregationen und Gruppierungen für zusammenfassende Auswertungen nutzen
• Große Datenmengen strukturiert und performant abfragen
• SQL-Abfragen zur Modellierung wiederkehrender Analysefragen entwickeln

Modul 3 — Automatisierte Datenverarbeitung mit Python Während SQL vor allem der gezielten Abfrage dient, übernimmt Python in diesem Block die automatisierte Weiterverarbeitung. Teilnehmende lernen, wiederkehrende Datenaufgaben zu automatisieren, Rohdaten systematisch zu bereinigen und Datenstrukturen so zu transformieren, dass sie für weitere Analysen nutzbar werden.

• Python-Grundlagen für den Einsatz in der Datenverarbeitung anwenden
• Automatisierungsroutinen für wiederkehrende Datenaufgaben entwickeln
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate und Inkonsistenzen behandeln
• Datentransformation und -modellierung mit Python durchführen
• Ergebnisse der Datenverarbeitung auf Plausibilität prüfen

Modul 4 — Visualisierung und interaktive Dashboards Der letzte inhaltliche Block überführt bereinigte und modellierte Daten in verständliche visuelle Formate. Im Mittelpunkt steht die Erstellung interaktiver Dashboards, mit denen komplexe Sachverhalte auch für Personen ohne technischen Hintergrund nachvollziehbar werden.

• Grundprinzipien wirkungsvoller Datenvisualisierung anwenden
• Passende Diagrammtypen für unterschiedliche Datenarten auswählen
• Interaktive Dashboards aus aufbereiteten Datensätzen erstellen
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen verständlich strukturieren
• Dashboards und Berichte auf Klarheit und Aussagekraft hin überprüfen

Praxisblock — Vom Rohdatensatz zum interaktiven Bericht Im Praxisblock durchlaufen die Teilnehmenden den vollständigen Analytics-Workflow an einem zusammenhängenden Datensatz — von der ersten SQL-Abfrage bis zum fertigen Dashboard.

• Rohdaten aus einer relationalen Datenbank per SQL extrahieren
• Mehrere Datentabellen für eine übergreifende Analyse verknüpfen
• Datensatz mit Python bereinigen und für die Weiterverarbeitung transformieren
• Kennzahlen und Auswertungen aus dem bereinigten Datensatz berechnen
• Ergebnisse in einem interaktiven Dashboard visuell aufbereiten
• Dashboard um Filter- und Interaktionsmöglichkeiten erweitern
• Bericht mit den zentralen Erkenntnissen der Analyse verfassen
• Analyseergebnisse in einer kurzen Präsentation vorstellen
• Feedback zur Verständlichkeit von Dashboard und Bericht einholen und einarbeiten
• Gesamten Workflow von der Abfrage bis zum Bericht dokumentieren
• Typische Fehlerquellen im Analyseprozess einordnen
• Übertragbarkeit des Workflows auf andere Datensätze einschätzen

Der Kurs verbindet SQL und Python bewusst nicht als zwei getrennte Technologien, sondern als aufeinander abgestimmten Werkzeugkasten: SQL für die gezielte Abfrage direkt an der Datenquelle, Python für die flexible Weiterverarbeitung und Automatisierung. Diese Kombination entspricht dem tatsächlichen Arbeitsalltag in datengetriebenen Positionen. Am Ende der Qualifizierung steht die Fähigkeit, einen vollständigen Analyseprozess eigenständig zu gestalten — von der Rohdatenabfrage über die Bereinigung bis zur verständlichen Visualisierung, die auch fachfremden Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern die zentralen Erkenntnisse vermittelt.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Data Analytics weiterqualifizieren möchten. Ebenso geeignet ist er für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in diesem Themenfeld weiterbilden wollen.

• Arbeitssuchende mit Interesse an einer Tätigkeit im Datenbereich
• Quereinsteigende aus fachfremden Berufen mit Affinität zu Zahlen und Strukturen
• Wiedereinsteigende, die ihre digitalen Kompetenzen aktualisieren möchten
• Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens Data-Analytics-Kompetenzen aufbauen
• Personen mit erster Excel- oder Reporting-Erfahrung, die diese systematisch vertiefen wollen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt und kombiniert angeleitete Lerneinheiten mit praktischer Arbeit an SQL-Abfragen und Python-Skripten. Die vier inhaltlichen Module bauen konsequent aufeinander auf: von den Datenbankgrundlagen über SQL und Python bis zur Visualisierung, sodass jeder Schritt unmittelbar auf den vorherigen aufsetzt und im abschließenden Praxisblock zusammengeführt wird.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und ist auf die vier aufeinander aufbauenden Themenblöcke sowie den abschließenden Praxisblock ausgelegt. Konkrete Start- und Endtermine sowie die genaue Gesamtdauer werden mit dem Anbieter abgestimmt.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen in SQL, Python und Datenvisualisierung dokumentiert. Es handelt sich um einen qualifizierten Nachweis des Kursanbieters, nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder eine herstellerseitige Zertifizierung.

Datenkompetenz gehört mittlerweile zu den gefragtesten Fähigkeiten quer durch alle Branchen — nicht nur in klassischen IT-Abteilungen, sondern überall dort, wo Entscheidungen zunehmend auf Datenbasis getroffen werden. Wer SQL und Python sicher beherrscht, kann Rohdaten eigenständig in belastbare Aussagen verwandeln, statt auf fertige Auswertungen anderer angewiesen zu sein. Der besondere Wert dieses Kurses liegt in der Verbindung der beiden zentralen Werkzeuge der Datenanalyse: SQL für die präzise Abfrage direkt an der Quelle, Python für die flexible Weiterverarbeitung und Automatisierung. Wer beide Technologien beherrscht, ist nicht auf vorgefertigte Reporting-Tools angewiesen, sondern kann Analyseprozesse von Grund auf selbst gestalten und bei Bedarf automatisieren. Für den Berufseinstieg oder die berufliche Neuausrichtung bedeutet das eine Qualifikation, die in datengetriebenen Positionen branchenübergreifend gefragt ist — von klassischen Analyse- und Reporting-Rollen bis zu Positionen, in denen Datenkompetenz eine zunehmend selbstverständliche Zusatzqualifikation zum eigentlichen Fachgebiet darstellt.