Data Analytics: Python, SQL, Statistik & Machine Learning

Daten strukturiert zu erfassen, zu analysieren und in verständliche Erkenntnisse zu übersetzen, ist eine der gefragtesten Fähigkeiten im heutigen Arbeitsmarkt. Dieser Kurs führt von den Grundlagen der Datenerfassung über die zentralen Programmiersprachen Python und SQL bis zu Statistik, Datenvisualisierung, maschinellem Lernen und dem Einsatz moderner KI-Werkzeuge in Datenprojekten. Das Ziel ist ein vollständiges Bild der Data-Analytics-Pipeline — von der Rohdatenquelle bis zum präsentationsreifen Ergebnis.

Modul 1 — Datenquellen, Datenerfassung und Datenbankmanagement Der erste Themenblock legt das Fundament jeder Datenanalyse: den Zugriff auf Rohdaten. Teilnehmende lernen, wie sich Daten aus unterschiedlichsten Quellen — von klassischen Datenbanken bis zu APIs und Webseiten — erschließen und strukturieren lassen, bevor sie in einer geeigneten Arbeitsumgebung verwaltet werden.

• Arbeiten mit relationalen Datenbanken für strukturierte Datenerfassung
• Import und Verarbeitung von CSV-, Excel- und Textdateien
• Datenerfassung über APIs und Grundlagen des Web Scraping
• Jupyter Notebook als Analyseumgebung einrichten und nutzen
• MySQL zur Verwaltung und Abfrage größerer Datenbestände einsetzen

Modul 2 — Programmierung mit Python und SQL für Data Analytics Im zweiten Block stehen die beiden zentralen Programmiersprachen der Datenanalyse im Mittelpunkt. Python und SQL werden nicht isoliert, sondern anhand realistischer Datenabfrage- und Transformationsaufgaben vermittelt.

• SQL-Abfragen zur gezielten Datenextraktion formulieren
• Python-Grundlagen für Datenmanipulation und Skripterstellung
• Automatisierung wiederkehrender Analyseschritte mit Python
• Pandas und NumPy zur Bereinigung und Transformation von Datensätzen
• SciPy für weiterführende numerische Berechnungen einsetzen

Modul 3 — Statistik, Wahrscheinlichkeit und explorative Datenanalyse Der dritte Themenblock vermittelt das statistische Handwerkszeug, ohne das Datenanalysen beliebig bleiben. Von deskriptiver Statistik über Wahrscheinlichkeitsverteilungen bis zu Hypothesentests lernen Teilnehmende, Daten fundiert zu interpretieren.

• Beschreibende Statistik: Lagemaße, Streuungsmaße, Verteilungsformen
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren praktische Anwendung
• Hypothesentests durchführen und statistisch korrekt interpretieren
• Explorative Datenanalyse (EDA) als strukturierten Analyseprozess anwenden
• Feature Engineering zur Vorbereitung von Modellierungsschritten

Modul 4 — Datenvisualisierung und Machine Learning Der letzte inhaltliche Block verbindet die visuelle Aufbereitung von Daten mit den Grundlagen des maschinellen Lernens. Teilnehmende lernen, Ergebnisse verständlich zu kommunizieren und einfache Vorhersagemodelle selbst zu entwickeln.

• Visualisierungen mit Matplotlib, Seaborn und Plotly erstellen
• Interaktive Dashboards mit Tableau für Stakeholder-Kommunikation aufbauen
• Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression mit Scikit-Learn
• Unüberwachtes Lernen: Clustering-Verfahren und deren Anwendung
• Modellevaluierung, Optimierung und Interpretation von Ergebnismetriken

Praxisblock — Vollständige Analyse-Pipeline und moderne Arbeitsweisen Der Praxisblock verbindet alle Vormodule in einer durchgängigen Analyse-Pipeline und ergänzt sie um moderne Arbeitsweisen mit Sprachmodellen, Versionskontrolle und agilen Methoden.

• End-to-End-Datenpipeline von der Rohdatenquelle bis zum Report aufbauen
• ETL-Prozess für ein Beispieldatenset entwerfen und umsetzen
• Explorative Datenanalyse für einen realistischen Datensatz durchführen
• Klassifikationsmodell trainieren und anhand von Metriken bewerten
• Clustering-Analyse auf einem unstrukturierten Datensatz anwenden
• Dashboard zur Kommunikation von Analyseergebnissen an Stakeholder erstellen
• Large Language Model über eine API in einen Analyse-Workflow einbinden
• Cloud-Deployment eines einfachen Analyse-Workflows nachvollziehen
• Versionskontrolle eines Analyseprojekts mit Git und GitHub einrichten
• Zusammenarbeit im Team mit Gitflow und agilen Methoden wie Scrum üben
• Modularen, sauberen Code nach Clean-Code-Prinzipien refactoren
• Grenzen und Verzerrungen (Bias) moderner Sprachmodelle kritisch einordnen

Das Curriculum ist bewusst als durchgehende Pipeline aufgebaut: Jede Phase — von der Datenquelle bis zum fertigen Dashboard oder Modell — baut auf der vorherigen auf, sodass am Ende ein vollständiges Verständnis des gesamten Data-Analytics-Prozesses steht, nicht nur isoliertes Werkzeugwissen.

Die Weiterbildung richtet sich an ein breites Spektrum von Personen, die Data-Analytics-Kompetenzen unabhängig von ihrem bisherigen beruflichen Hintergrund aufbauen möchten.

• Quereinsteiger/-innen ohne IT- oder Tech-Hintergrund
• IT-Fachkräfte, die sich Richtung Datenanalyse weiterentwickeln möchten
• Freiberufler/-innen und Selbstständige mit Ziel IT-Bereich
• Fachkräfte aus Projektmanagement, Vertrieb, Ingenieurwesen oder Finanzen, die IT-Kenntnisse ergänzen möchten
• Akademiker/-innen, die neue Skills mit ihrer bisherigen Tätigkeit kombinieren wollen

Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer in Vollzeitform statt und verbindet Theorieeinheiten durchgehend mit praktischer Arbeit in Jupyter Notebook, SQL-Umgebungen und Visualisierungstools. Die Pipeline-Struktur des Curriculums sorgt dafür, dass jedes neu erlernte Werkzeug unmittelbar im Kontext der vorherigen Schritte angewendet wird, statt isoliert geübt zu werden. Teamarbeit mit Git und agilen Methoden wird als fester Bestandteil des Arbeitsalltags in Datenprojekten vermittelt.

Der Kurs findet in Vollzeit statt und deckt die vollständige Bandbreite der Data-Analytics-Pipeline von der Datenerfassung bis zu Machine-Learning-Grundlagen ab. Der genaue zeitliche Gesamtumfang richtet sich nach dem gewählten Kursformat und wird beim Kursanbieter erfragt.

Am Ende der Weiterbildung erhalten Teilnehmende ein internes Zertifikat, das den erfolgreichen Kursabschluss dokumentiert. Eine staatlich geregelte Abschlussbezeichnung ist mit dem Kurs nicht verbunden; der Fokus liegt auf dem praktischen Kompetenznachweis über die bearbeiteten Projekte und Übungen.

Data Analytics gehört zu den Bereichen, in denen der Übergang von der Theorie zur praktischen Anwendung besonders entscheidend ist. Dieser Kurs verzichtet deshalb bewusst auf isoliertes Werkzeugwissen und vermittelt stattdessen die gesamte Pipeline von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Dashboard oder Vorhersagemodell als zusammenhängenden Prozess. Die Integration moderner Themen wie Large Language Models und verantwortungsvoller KI-Nutzung setzt den Kurs von klassischen, rein statistisch orientierten Data-Analytics-Ausbildungen ab. Wer den Kurs abschließt, versteht nicht nur klassische Analysewerkzeuge, sondern auch, wie sich moderne Sprachmodelle sinnvoll und kritisch durchdacht in Datenprojekte einbinden lassen. Für Quereinsteiger/-innen ist besonders wertvoll, dass keine Vorkenntnisse in Programmierung vorausgesetzt werden, während gleichzeitig ein fachlich anspruchsvolles Niveau erreicht wird. Das macht den Kurs zu einem realistischen Sprungbrett für einen Neueinstieg in datengetriebene Berufsfelder, unabhängig davon, aus welcher Branche die Teilnehmenden ursprünglich kommen.