Data Analytics mit Python für Informatiker – Kurs

Dieser Kurs vermittelt spezialisierte Kenntnisse in der Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI, um aus Rohdaten belastbare Erkenntnisse für unternehmerische Entscheidungen abzuleiten. Ausgehend von der Datenextraktion mit SQL über die strukturierte Aufbereitung mit Python und pandas bis zur Visualisierung in Power BI durchlaufen Teilnehmende den vollständigen Weg vom Rohdatensatz zum aussagekräftigen Bericht. Der Kurs richtet sich gezielt an Personen, die sich in Richtung Informatik weiterentwickeln möchten, und verbindet dabei analytisches Denken mit konkreten Werkzeugen der Datenverarbeitung. Statt Python, SQL und Power BI als getrennte Werkzeuge zu behandeln, zeigt der Kurs durchgängig, wie die drei Bausteine in einem gemeinsamen Arbeitsablauf ineinandergreifen.

Modul 1 – Datenanalyse für Informatiker:innen Der erste Block führt in fortschrittliche Analysetechniken ein, mit denen sich aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse ableiten lassen. Der Fokus liegt darauf, Datenmuster zu erkennen und für strategische Entscheidungen nutzbar zu machen.

• Einordnung von Data Analytics als Grundlage informatiknaher Entscheidungsprozesse
• Auswahl geeigneter Analysetechniken je nach Datenlage
• Erkennung von Mustern und Trends in Rohdaten
• Visualisierung erster Analyseergebnisse
• Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen aus Datenanalysen
• Abgrenzung von Data Analytics zu klassischer Softwareentwicklung

Modul 2 – SQL zur Datenintegration Der zweite Block vertieft den Einsatz von SQL, um Daten effizient aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und für die weitere Verarbeitung nutzbar zu machen.

• Effiziente Datenextraktion aus relationalen Datenbanken
• Verwaltung mehrerer Datenquellen mit SQL
• Vorbereitung und Transformation von Daten für nachfolgende Analysen
• Verknüpfung von Tabellen über Joins
• Aggregation und Filterung großer Datenmengen
• Übergabe SQL-basierter Ergebnisse an Python-Umgebungen

Modul 3 – Python und pandas für Datenanalysen Der dritte Block vermittelt den praktischen Umgang mit Python und der Bibliothek pandas, dem zentralen Werkzeug für die Datenanalyse in diesem Kurs.

• Erstellung und Verwaltung von DataFrames für große Datensätze
• Datenbereinigung mit pandas-Funktionen
• Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Werten
• Gruppierung und Aggregation von Daten in pandas
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb von Python
• Effizienzsteigerung bei wiederkehrenden Analyseschritten

Modul 4 – Power BI für Berichterstellung Der vierte Block überträgt die Analyseergebnisse aus Python in Power BI, um sie als interaktive Dashboards und Berichte nutzbar zu machen.

• Integration von Python-Analyseergebnissen in Power BI
• Aufbau interaktiver Dashboards für Unternehmensanalysen
• Gestaltung aussagekräftiger Visualisierungen
• Automatisierung wiederkehrender Berichte
• Anpassung von Berichten an unterschiedliche Zielgruppen
• Bereitstellung von Dashboards für datenbasierte Entscheidungsgrundlagen

Praxisteil – Vom Rohdatensatz zum interaktiven Bericht

• Extraktion eines Beispieldatensatzes mit SQL-Abfragen
• Bereinigung der Rohdaten in einem pandas-DataFrame
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einem konsistenten Datensatz
• Durchführung einer explorativen Analyse zur Mustererkennung
• Anwendung statistischer Grundverfahren auf den Beispieldatensatz
• Optimierung einer SQL-Abfrage auf Performance
• Aufbau eines ersten Power-BI-Dashboards aus den Analyseergebnissen
• Gestaltung interaktiver Filter und Kennzahlen im Dashboard
• Automatisierung eines wiederkehrenden Berichts
• Dokumentation der Datenqualität und offener Fragen
• Präsentation der Ergebnisse für eine fiktive Fachabteilung
• Überarbeitung des Dashboards anhand von Feedback

Die vier Module folgen dem natürlichen Weg eines Datenprojekts: von der ersten Analyseidee über die SQL-basierte Datenintegration und die Aufbereitung mit Python und pandas bis zur Visualisierung in Power BI. Der Praxisteil führt diesen Weg an einem durchgehenden Beispieldatensatz zusammen, sodass Teilnehmende am Ende nicht nur einzelne Werkzeuge kennen, sondern eine vollständige Analysepipeline von der Rohdaten-Extraktion bis zum präsentierbaren Dashboard selbst durchlaufen haben.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Informatik weiterentwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Gemeinsam ist ihnen der Wunsch, den Umgang mit Daten nicht nur oberflächlich, sondern anhand eines vollständigen Analyseablaufs zu erlernen.

• Personen mit Interesse an Python-Anwendungen und datenbezogenen Aufgaben
• Quereinsteiger:innen ohne bisherige Programmiererfahrung
• Fachkräfte, die SQL- und Power-BI-Kenntnisse gezielt ergänzen möchten
• Mitarbeitende, die künftig datenbasierte Entscheidungen mit vorbereiten sollen

Die vier Themenblöcke folgen dem Weg eines realen Datenprojekts und werden durchgängig am selben Beispieldatensatz erarbeitet, sodass SQL-Abfrage, Python-Auswertung und Power-BI-Dashboard nicht isoliert, sondern im Zusammenhang geübt werden.

Der Kurs umfasst vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – Datenanalyse-Grundlagen, SQL-Datenintegration, Python und pandas sowie Power BI – ergänzt um einen umfangreichen Praxisteil mit einer durchgehenden Beispielanalyse.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Data Analytics mit Python, SQL und Power BI bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist nicht Teil dieses Kurses.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der praxisnahen Verzahnung dreier Werkzeuge, die in Informatik-nahen Rollen selten isoliert vorkommen: SQL für die Datenbeschaffung, Python und pandas für die eigentliche Analyse sowie Power BI für die verständliche Aufbereitung der Ergebnisse. Viele Einsteigerkurse behandeln Python-Grundlagen ohne Bezug zu Datenbanken oder Visualisierung. Hier lernen Teilnehmende von Beginn an, wie Daten aus einer SQL-Datenbank kommen, in Python analysiert werden und am Ende als Dashboard bei denjenigen ankommen, die Entscheidungen treffen müssen – ein Ablauf, der dem realen Alltag in datengetriebenen IT-Rollen deutlich näherkommt als isolierte Einzelthemen. Wer diesen vollständigen Weg einmal selbst durchlaufen hat, kann Datenanalyseprojekte realistischer einschätzen und die eigene Rolle darin – ob eher datenbankseitig, analytisch oder visualisierend – gezielter weiterentwickeln. Gerade für den Einstieg in die Informatik ist dieser Praxisbezug wertvoll: Statt sich zunächst monatelang in Programmiertheorie einzuarbeiten, arbeiten Teilnehmende von der ersten Woche an mit echten Datenstrukturen und sehen unmittelbar, welchen Unterschied eine saubere SQL-Abfrage oder eine gut aufgebaute pandas-Funktion für die Qualität der späteren Auswertung macht.