Data Analytics: Strukturierte & unstrukturierte Daten – Kurs

Nicht alle Daten liegen ordentlich in Tabellen vor - viele Analyseaufgaben erfordern den Umgang mit strukturierten wie unstrukturierten Quellen gleichermaßen. Dieser Kurs stellt genau diese Zweiteilung in den Mittelpunkt: SQL-Abfragen und Datenbankmodellierung für strukturierte Daten auf der einen Seite, Python-gestützte Aufbereitung, statistische Analysen und die Anbindung an moderne Web-Technologien für weniger geordnete oder in Echtzeit anfallende Daten auf der anderen. Am Ende steht die Fähigkeit, beide Datenwelten in einem gemeinsamen, datengetriebenen Prozessmanagement zusammenzuführen.

Das erste Modul widmet sich der Erstellung professioneller Dashboards und Berichte als Bindeglied zwischen Rohdaten unterschiedlichster Herkunft und verständlichen Entscheidungsgrundlagen.

• Erstellung professioneller Dashboards für heterogene Datenquellen
• Interaktive Visualisierungen zur verständlichen Darstellung komplexer Datensätze
• Automatisierte Berichte zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
• Gestaltung von Berichten für Zielgruppen mit unterschiedlichem Vorwissen
• Kombination strukturierter und unstrukturierter Datenquellen in einem Bericht
• Anpassung von Visualisierungen an unterschiedliche Datenformate

Im zweiten Modul steht die strukturierte Seite der Datenwelt im Fokus: SQL-Abfragen und Datenbankmodellierung für gezielte, performante Analysen.

• Entwicklung effizienter SQL-Abfragen zur Analyse strukturierter Daten
• Optimierung von Datenbankmodellen für leistungsfähige Abfragen
• Formulierung von Abfragen über mehrere strukturierte Tabellen hinweg
• Modellierung von Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datentabellen
• Vorbereitung strukturierter Daten für die weiterführende Analyse
• Abgleich strukturierter Daten mit unstrukturierten Zusatzinformationen

Das dritte Modul behandelt das Erheben, Verarbeiten und Analysieren von Daten unterschiedlichster Herkunft, mit besonderem Blick auf weniger geordnete Quellen.

• Integration von Daten aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Quellen
• Bereinigung heterogener Daten für weiterführende Analysen
• Erkennung von Mustern und Trends in gemischten Datenbeständen
• Umgang mit unvollständigen oder uneinheitlich formatierten Datensätzen
• Vorbereitung unstrukturierter Textdaten für die statistische Auswertung
• Datenbasierte Optimierungen aus den gewonnenen Erkenntnissen ableiten

Im vierten Modul kommt Python als Werkzeug für statistische Analysen und die gezielte Aufbereitung unstrukturierter Daten hinzu.

• Datenaufbereitung und Bereinigung mit Python für präzisere Ergebnisse
• Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Trends und Zusammenhängen
• Systematische Analyse unstrukturierter Textdaten mit Python
• Verknüpfung von Python-basierten Auswertungen mit SQL-Ergebnissen
• Aufbau wiederverwendbarer Python-Routinen für wiederkehrende Analysen
• Anbindung von Schnittstellen zu modernen Web-Technologien für Echtzeitdaten

Der Praxisblock führt strukturierte und unstrukturierte Datenwelten zu einem gemeinsamen, datengetriebenen Prozessmanagement zusammen.

• Aufbau eines Analyseprojekts mit strukturierten und unstrukturierten Datenquellen
• Formulierung von SQL-Abfragen für den strukturierten Projektanteil
• Python-basierte Bereinigung eines unstrukturierten Beispieldatensatzes
• Statistische Auswertung von Trends im kombinierten Datenbestand
• Anbindung einer Web-Schnittstelle zur Auswertung von Echtzeitdaten
• Entwicklung einer Datenstrategie für die kombinierte Datenverarbeitung
• Aufbau eines automatisierten Berichts aus beiden Datenwelten
• Visualisierung der Ergebnisse in einem gemeinsamen Dashboard
• Ableitung datenbasierter Optimierungsvorschläge für Geschäftsprozesse
• Steuerung eines Beispielprozesses anhand der gewonnenen Datenstrategie
• Abgleich, an welcher Stelle strukturierte und an welcher unstrukturierte Methoden vorzuziehen sind
• Dokumentation der methodischen Entscheidungen im Projektverlauf
• Präsentation der kombinierten Analyseergebnisse für Entscheidungsträger

Der Kurs unterscheidet konsequent zwischen zwei Datenwelten, die in vielen Unternehmen nebeneinander bestehen: klar strukturierte Tabellendaten, wie sie klassische Datenbanken liefern, und weniger geordnete oder in Echtzeit anfallende Daten, wie sie über Web-Schnittstellen oder Textquellen entstehen. Beide Welten erfordern unterschiedliche Werkzeuge - SQL und Datenbankmodellierung auf der einen, Python-gestützte Aufbereitung auf der anderen Seite. Wer nur eines der beiden Werkzeuge beherrscht, stößt in der Praxis schnell an Grenzen, sobald ein Analyseauftrag beide Datentypen gleichzeitig umfasst. Im Praxisprojekt zeigt sich, wie diese beiden methodischen Stränge zusammengeführt werden können, um ein datengetriebenes Prozessmanagement zu ermöglichen, das nicht an den Grenzen einzelner Datenformate haltmacht. Die Teilnehmenden erfahren dabei auch, dass die Entscheidung für den einen oder anderen Ansatz nicht willkürlich getroffen wird, sondern sich aus der Beschaffenheit der jeweiligen Datenquelle ergibt.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden im Umgang mit heterogenen Datenquellen gezielt weiterbilden wollen.

• Arbeitssuchende mit Interesse an strukturierten und unstrukturierten Datenquellen
• Quereinsteigende, die sich in Richtung Data Analytics orientieren möchten
• Wiedereinsteigende, die ihre methodischen Kenntnisse erweitern wollen
• Fachkräfte, die Python und SQL gemeinsam in der Analysepraxis einsetzen möchten
• Unternehmen, die Teams im Umgang mit heterogenen Datenbeständen weiterbilden wollen

Der Kurs verzahnt strukturierte und unstrukturierte Datenarbeit von Beginn an, statt beide Themenfelder getrennt abzuhandeln: Auf eine SQL-Übung an Tabellendaten folgt häufig eine Python-Übung an unstrukturierten Beispieldaten, sodass die methodische Verwandtschaft und der jeweilige Werkzeugwechsel unmittelbar erfahrbar werden. Der Unterricht findet als Hybrid Learning in Vollzeit statt und kombiniert damit Präsenz- und Online-Anteile mit einem durchgehenden zeitlichen Fokus auf den Kursinhalt.

Der Kurs deckt in Vollzeit sowohl die strukturierte als auch die unstrukturierte Seite der Datenanalyse ab und ist im Hybrid-Format organisiert. Der Umfang ist so bemessen, dass SQL, Python-gestützte Aufbereitung und die Anbindung an Web-Technologien im abschließenden Praxisprojekt gemeinsam angewendet werden können.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Methodenkenntnisse für strukturierte und unstrukturierte Daten dokumentiert. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der Teilnahme, nicht um eine staatliche oder akademische Prüfung.

Wer diesen Kurs abschließt, kann Datenanalyse nicht nur auf ordentlich strukturierte Tabellen anwenden, sondern auch auf die unübersichtlicheren, oft in Echtzeit anfallenden Datenquellen, mit denen viele Unternehmen zunehmend arbeiten. Diese methodische Bandbreite unterscheidet den Kurs von reinen SQL- oder reinen Python-Formaten. Besonders wertvoll ist die bewusste Gegenüberstellung beider Datenwelten im Praxisprojekt: Die Teilnehmenden erleben unmittelbar, wann SQL und Datenbankmodellierung das passende Werkzeug sind und wann Python-gestützte Aufbereitung und Web-Schnittstellen zur Echtzeitauswertung gebraucht werden. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet dieser Kurs Perspektiven in Richtung Data Analyst, Data Scientist oder Business-Intelligence-Positionen, die gezielt mit heterogenen Datenlandschaften arbeiten. Die Fähigkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten methodisch sauber zu verbinden, wird in datenintensiven Branchen zunehmend zur Kernqualifikation, da immer mehr Auswertungen Textquellen, Web-Daten und klassische Tabellen gleichzeitig einbeziehen müssen.