Data Analytics (English)

Datenauswertung ist die Kernkompetenz, die Unternehmen heute in fast jedem operativen Bereich brauchen: Marketing-Teams analysieren Kampagnendaten, Finanzabteilungen werten Transaktionsmuster aus, und Product-Teams tracken Nutzerverhalten. Dieses englischsprachige Bootcamp vermittelt genau die Werkzeuge und Denkweise, die für diese Arbeit notwendig sind – von SQL-Abfragen über Python-basierte Datenverarbeitung bis zu professionellen Visualisierungen mit Tableau. Im Unterschied zu Data-Science-Programmen, die auf Modellbau und maschinelles Lernen ausgerichtet sind, liegt der Fokus hier auf dem sauberen, effizienten Auswerten und Darstellen von Daten. Ein Data Analyst beantwortet Fragen wie: Welche Produktkategorie wächst am stärksten? Wo verlieren wir Nutzer im Funnel? Welche Kundengruppe ist am profitabelsten? Diese Fragen zu beantworten – schnell, korrekt, und verständlich aufbereitet – ist das Ziel dieses Kurses. Der Kurs findet vollständig auf Englisch statt, weil analytische Berufsfelder zunehmend in internationalen Teams und mit englischsprachigen Toolketten arbeiten. Teilnehmende üben von Anfang an, in der Sprache zu denken, in der professionelle Datenarbeit stattfindet.

SQL und relationale Datenbanken SQL ist die Lingua Franca der Datenanalyse. Dieser Einstiegsblock behandelt SQL so gründlich, dass Teilnehmende am Ende selbstständig komplexe Abfragen auf realen Datenbanken schreiben können.

• SELECT-Abfragen und Filterung mit WHERE, HAVING und CASE
• Aggregationen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX mit GROUP BY
• JOINs: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER und CROSS JOIN
• Subqueries und Common Table Expressions (CTEs)
• Window Functions: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD für Zeitreihen
• Datenbankdesign-Grundlagen: Primärschlüssel, Fremdschlüssel, Normalformen

Python für Datenanalyse Python ergänzt SQL, wenn Daten transformiert, angereichert oder mit komplexeren Logiken verarbeitet werden müssen. Dieser Block ist speziell auf analytische Workflows zugeschnitten.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen
• Pandas: DataFrames erstellen, indizieren, filtern, zusammenführen und pivotieren
• Einlesen von Daten aus CSV, Excel, JSON und Datenbankverbindungen
• Datenbereinigung: fehlende Werte behandeln, Duplikate entfernen, Typen korrigieren
• NumPy für effiziente Berechnung auf Arrays
• Arbeiten mit Datetimes und Zeitreihen-Indizes in Pandas

String Operations und Regex Eine oft unterschätzte Kernkompetenz: Freitext, Codes, URLs und Rohdaten sind voller strukturierbarer Information – wenn man weiß, wie man sie extrahiert.

• Reguläre Ausdrücke (Regex): Grundsyntax, Quantifizierer, Zeichenklassen
• Regex in Python mit dem re-Modul und in Pandas str-Accessor
• Extraktion, Ersetzung und Validierung von Textmustern
• Praxisfälle: Log-Parsing, Bereinigung von Freitext-Spalten, Normalisierung strukturierter Zeichenketten
• String-Funktionen in SQL für serverseitige Textverarbeitung
• Umgang mit Encoding-Problemen und nicht-standardisierten Dateneingaben

Visualisierung und Tableau Daten analysieren ist eine Sache – die Erkenntnisse so kommunizieren, dass Entscheidungsträger sie verstehen und nutzen können, eine andere. Tableau ist das führende BI-Tool für interaktive Dashboards.

• Tableau Desktop-Grundlagen: Verbinden von Datenquellen, Drag-and-Drop-Interface
• Diagrammtypen: Balken, Linien, Scatter, Maps, Heatmaps und Treemaps
• Berechnete Felder und LOD-Ausdrücke (Level of Detail)
• Dashboard-Design: Filter, Parameter, Aktionen und Layout
• Storytelling mit Tableau: Präsentation eines Analysewegs als kohärente Geschichte
• Einführung in alternative Visualisierungsbibliotheken: Matplotlib und Seaborn in Python

Praxisprojekte Analytische Kompetenz wächst durch echte Projekte mit echten Fragen. Die folgenden Projekte bilden das Portfolio.

• SQL-Analyse einer E-Commerce-Datenbank (Umsatz, Kundensegmente, Produktperformance)
• Datenbereinigungsprojekt mit einem bewusst verunreinigten Datensatz
• Regex-Challenge: strukturierte Extraktion aus Freitext-Daten
• Python-Analyse mit Pandas: Zeitreihenauswertung und Trendidentifikation
• Tableau-Dashboard für eine operative Geschäftsfrage
• End-to-End-Analyse von der Rohdatenquelle bis zur Präsentation
• Gruppe Data Challenge mit gemeinsamem Datensatz und konkurrierenden Analyseansätzen
• Peer-Review-Runde zu SQL-Abfragen und Python-Code
• Abschlussprojekt: vollständige Analyse einer selbst gewählten Datenfrage
• Schriftliche Dokumentation der Methodik auf Englisch
• Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe auf Englisch
• Kritische Reflexion: welche Fragen lässt der Datensatz nicht beantworten?

Das Portfolio aus diesen Projekten gibt Bewerbern konkrete Beispiele, die im Vorstellungsgespräch direkt besprochen werden können. Data-Analyst-Interviews enthalten häufig praktische Aufgaben; wer bereits mehrere Analysezyklen durchlaufen hat, ist deutlich besser vorbereitet.

Das Bootcamp richtet sich an Personen, die analytisch denken und in Datenarbeit einsteigen wollen – mit dem Ziel, Entscheidungen mit Daten zu untermauern, nicht Modelle zu bauen.

• Berufswechsler aus kaufmännischen, betriebswirtschaftlichen oder verwaltenden Berufen
• Personen aus Marketing, Vertrieb oder Operations, die datengetriebener arbeiten wollen
• Hochschulabsolventen mit analytischem Studium (BWL, VWL, Psychologie), die Python und SQL lernen wollen
• IT-Profis aus Support oder Administration ohne tiefe Programmier- oder Analyse-Erfahrung
• Personen, die gezielt auf englischsprachige Arbeitsumfelder vorbereitet sein wollen

Der Unterricht in diesem Kurs ist stärker auf explorative Analyse ausgerichtet als auf abstraktes Konzept-Lernen. Trainer arbeiten mit echten Datensätzen live vor der Gruppe und stellen dabei die Fragen, die ein Analyst in der Praxis stellt: Was ist hier seltsam? Was fehlt? Was sagt mir das? Teilnehmende ahmen diesen Prozess nach und entwickeln dadurch analytischen Instinkt. Tableau-Sessions sind stark interaktiv: gemeinsames Bauen von Dashboards, gegenseitiges Feedback und Diskussion über Design-Entscheidungen. Die Arbeitssprache Englisch wird konsequent beibehalten, um die Berufssimulation vollständig zu halten.

Das Bootcamp läuft als Vollzeit-Intensivprogramm. Je nach Anbieter und Format sind 15 bis 20 Wochen typisch; die tägliche Lernzeit entspricht einem Vollzeittag inklusive Projektarbeit am Abend. Der Kurs ist fokussierter als Softwareentwicklungs-Bootcamps, aber die Intensität ist vergleichbar.

Absolventen erhalten ein trägerinternes Zertifikat der Coding School, das den Abschluss des Programms dokumentiert. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, aber das Zertifikat in Kombination mit dem Analyse-Portfolio ist in der Branche anerkannt. Tableau-Kenntnisse sind durch das aktuelle Marktgewicht von Tableau in BI-Teams ein direkt verwertbarer Nachweis; eine gesonderte Tableau-Zertifizierung kann nach Abschluss ergänzt werden.

Data Analysts sind in deutschen Unternehmen aller Größenordnungen gefragt: von der Marketingagentur, die Kampagnen optimiert, über den Online-Händler, der Einkaufsverhalten auswertet, bis zum Krankenhaus, das Patientendaten für Qualitätssteuerung analysiert. Das Berufsbild ist breiter verankert als Data Scientist, weil es weniger Vorkenntnisse in Mathematik erfordert und stärker auf Kommunikation und Visualisierung ausgerichtet ist. Der Einstieg ist für Quereinsteiger realistischer und oft schneller möglich. Die englischsprachige Ausrichtung dieses Kurses öffnet den Zugang zu internationalen Teams und Unternehmen, die auf Englisch arbeiten. Wer seinen Analyse-Output – SQL-Queries, Dashboards, Berichte – durchgehend auf Englisch dokumentiert hat, bringt diese Kompetenz vom ersten Tag im Job mit. Tableau als Tool ist in mittelständischen und großen Unternehmen stark verbreitet; die Kombination SQL und Python und Tableau deckt die meisten Stellenanzeigen für Junior-Data-Analyst-Positionen ab. Ein oft übersehener Aspekt: Regex und String-Operationen trennen starke von durchschnittlichen Analysten. Wer Freitext bereinigen, Produktcodes normalisieren oder Logdateien parsen kann, löst Probleme, an denen andere stecken bleiben. Dieser Kurs nimmt String-Verarbeitung ernst genug, um ihr einen eigenen Block zu widmen – ein Qualitätsmerkmal, das sich im Joballtag auszahlt.