Data Analytics mit Python für Digital Analysts – Kurs

Ein Data Analyst sammelt nicht nur Daten und wertet sie aus — die eigentliche Arbeit beginnt oft erst danach: Ergebnisse müssen verständlich aufbereitet und Entscheidungsträgern so präsentiert werden, dass sie tatsächlich zu Entscheidungen führen. Dieser Kurs begleitet genau diesen vollständigen Weg: von der Datensammlung und -bereinigung mit Python über das Erkennen von Mustern und Trends bis zur überzeugenden Präsentation der Ergebnisse als Data Story. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, Programmierkenntnisse werden im Kurs aufgebaut.

Block 1 — Das Tätigkeitsfeld Data Analyst und Digital Analyst Bevor es an die Technik geht, klärt dieser Block, welche Aufgaben ein Data bzw. Digital Analyst im Unternehmen tatsächlich übernimmt und wie diese Rolle mit anderen Abteilungen zusammenarbeitet.

• Typische Aufgaben zwischen Datensammlung, -bereinigung und -interpretation
• Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachabteilungen im Unternehmen
• Rolle datenbasierter Einblicke bei Geschäftsentscheidungen
• Unterschied zwischen Datenaufbereitung, Analyse und Präsentation
• Typischer Ablauf eines Analyseprojekts im Arbeitsalltag
• Bedeutung von Python und Data Storytelling für die tägliche Arbeit

Block 2 — Daten sammeln und aufbereiten mit Python Dieser Block vermittelt die technischen Grundlagen, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und für die weitere Analyse nutzbar zu machen.

• Grundlagen von Python für datenbezogene Aufgaben
• Daten aus unterschiedlichen Formaten und Quellen einlesen
• Fehlende und fehlerhafte Werte in Datensätzen erkennen
• Daten bereinigen und in eine konsistente Struktur bringen
• Grundlegende Datenstrukturen für die Analyse organisieren
• Erste einfache Auswertungen an aufbereiteten Daten durchführen

Block 3 — Muster und Trends mit SQL und Python erkennen Aufbauend auf sauberen Daten zeigt dieser Block, wie sich relevante Informationen gezielt extrahieren und Muster in Datenbeständen erkennen lassen.

• SQL-Grundlagen zur gezielten Extraktion relevanter Daten
• Filtern und Gruppieren von Daten für spezifische Fragestellungen
• Muster und Trends in Datenreihen identifizieren
• Auffälligkeiten und Abweichungen in Datenbeständen erkennen
• Einfache statistische Kennzahlen zur Einordnung von Ergebnissen
• Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Kennzahlen erkennen

Block 4 — Data Storytelling: Ergebnisse für Entscheidungsträger aufbereiten Der letzte inhaltliche Block widmet sich der Frage, wie aus Analyseergebnissen eine überzeugende, verständliche Data Story wird.

• Berichte und Dashboards zur Darstellung von Analyseergebnissen erstellen
• Zentrale Erkenntnisse aus einer Analyse klar herausarbeiten
• Ergebnisse zu einer nachvollziehbaren Data Story zusammenführen
• Visualisierungen gezielt für unterschiedliche Zielgruppen anpassen
• Präsentationen von Analyseergebnissen für Entscheidungsträger vorbereiten
• Rückfragen aus Fachabteilungen zu Analyseergebnissen souverän beantworten

Praxisblock — Vom Rohdatensatz zur Data Story

• Einen realitätsnahen Rohdatensatz aus mehreren Quellen zusammenstellen
• Den Datensatz mit Python bereinigen und strukturieren
• Relevante Daten mit SQL-Abfragen gezielt extrahieren
• Muster und Trends im aufbereiteten Datensatz identifizieren
• Auffälligkeiten im Datensatz fachlich einordnen
• Ein Dashboard zur Darstellung der zentralen Ergebnisse aufbauen
• Die wichtigsten Erkenntnisse zu einer Data Story zusammenführen
• Eine kurze Präsentation der Ergebnisse für eine fiktive Geschäftsleitung vorbereiten
• Mögliche Rückfragen zu den Ergebnissen antizipieren und beantworten
• Den vollständigen Analyseprozess in einem nachvollziehbaren Dokument festhalten
• Eine Handlungsempfehlung auf Basis der gefundenen Muster formulieren
• Feedback zur eigenen Präsentation einholen und einarbeiten

Der Kurs behandelt Python und SQL bewusst nicht als Selbstzweck, sondern als Werkzeuge auf dem Weg zu einer überzeugenden Data Story: Technische Fertigkeit allein reicht in der Praxis selten aus, wenn Ergebnisse am Ende nicht verständlich bei den richtigen Entscheidungsträgern ankommen. Am Ende des Kurses steht deshalb nicht nur technisches Können, sondern die Fähigkeit, einen vollständigen Weg von der ersten Datensammlung bis zur überzeugenden Präsentation eigenständig zu gehen — genau das Profil, das im Tätigkeitsfeld Digital Analyst gefragt ist.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Digital Analyst entwickeln möchten.

• Einsteiger:innen ohne Vorerfahrung in Datenanalyse oder Programmierung
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Programmierung, Automatisierung oder Softwareentwicklung
• Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die datenbezogene Aufgaben übernehmen möchten
• Personen, die Analyseergebnisse künftig auch selbst vor Entscheidungsträgern präsentieren möchten

Der Kurs verbindet technische Übungen zu Python und SQL mit Einheiten zur verständlichen Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen. Jeder Analyseschritt wird an einem durchgehenden Beispieldatensatz erprobt, sodass am Ende ein vollständiger Weg von der Rohdatensammlung bis zur Präsentation vor Entscheidungsträgern nachvollzogen wurde.

Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gebuchten Termin und der gewählten Terminvariante und ist im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Data Analytics mit Python für die Tätigkeit als Digital Analyst bestätigt.

Viele Datenanalyse-Kurse enden bei der technischen Auswertung — dieser Kurs geht bewusst einen Schritt weiter und nimmt die Präsentation der Ergebnisse als gleichwertigen Teil der Arbeit eines Data Analysts ernst, weil Analysen ohne verständliche Vermittlung im Unternehmensalltag oft folgenlos bleiben. Wer Python, SQL und Data Storytelling gemeinsam beherrscht, kann den gesamten Weg von der Datensammlung bis zur Entscheidungsvorlage selbst verantworten, statt nur einzelne Teilschritte beizutragen — ein Profil, das in Unternehmen mit wachsendem Bedarf an datenbasierten Entscheidungen zunehmend gefragt ist. Da der Kurs ausdrücklich keine Programmiervorkenntnisse voraussetzt, eignet er sich auch als erster fundierter Schritt für einen Quereinstieg in datennahe Tätigkeiten — mit einer Grundlage, die sich anschließend in Richtung tieferer technischer Spezialisierung oder Richtung Business Intelligence und Fachbereichsarbeit weiterentwickeln lässt. Gerade der wiederholte Wechsel zwischen technischer Aufbereitung und verständlicher Vermittlung im Praxisblock spiegelt den realen Arbeitsalltag eines Digital Analysts wider, in dem beide Fähigkeiten selten getrennt voneinander gefragt sind.