Data Analytics mit Python für Wirtschaftsinformatik – Kurs

Data Scientists gewinnen aus großen, oft unstrukturierten Datenmengen geschäftsrelevante Erkenntnisse – eine Aufgabe, die fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Programmierung und maschinellem Lernen verlangt. Diese Weiterbildung vermittelt Data Analytics mit Python speziell für den Kontext der Wirtschaftsinformatik: von der Mustererkennung in Datenbeständen über die Aufbereitung unstrukturierter Daten bis zum Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Automatisierung von Auswertungen. Teilnehmende lernen, mit Python und angebundenen Datenbanken wie MS SQL Server zu arbeiten, Muster in Daten zu erkennen und die Ergebnisse für Unternehmensprozesse nutzbar zu machen.

Der erste Baustein vermittelt, welche Rolle Datenanalyse im Kontext der Wirtschaftsinformatik spielt, und schafft die begriffliche Grundlage für die folgenden technischen Bausteine.

• Aufgaben und Tätigkeitsbereiche von Data Scientists in Unternehmen
• Abgrenzung von Datenanalyse, Data Science und Business Intelligence
• Typische Datenquellen in wirtschaftsinformatischen Fragestellungen
• Grundprinzipien der Mustererkennung in Datenbeständen
• Bedeutung von Datenqualität für belastbare Analyseergebnisse
• Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Fachabteilungen

Der zweite Baustein vermittelt den praktischen Umgang mit Python für datenanalytische Aufgaben und die Anbindung relationaler Datenbanken wie MS SQL Server.

• Grundlagen von Python für datenbezogene Aufgaben
• Einlesen und Verarbeiten strukturierter und unstrukturierter Daten
• Anbindung von Python an MS SQL Server
• Abfrage und Transformation von Daten aus relationalen Datenbanken
• Bereinigung und Vorverarbeitung von Datensätzen
• Automatisierung wiederkehrender Datenverarbeitungsschritte

Der dritte Baustein führt in Grundlagen des maschinellen Lernens ein und zeigt, wie sich KI-Algorithmen für die automatisierte Auswertung von Daten einsetzen lassen.

• Grundbegriffe des maschinellen Lernens
• Unterscheidung überwachter und unüberwachter Lernverfahren
• Einsatz von KI-Algorithmen zur Mustererkennung
• Automatisierung von Auswertungen mit Machine-Learning-Modellen
• Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit von Modellergebnissen
• Grenzen und typische Fehlerquellen automatisierter Verfahren

Der vierte Baustein überträgt die technischen Fähigkeiten auf den unternehmerischen Kontext und zeigt, wie sich Analyseergebnisse in konkrete Prozessverbesserungen übersetzen lassen.

• Identifikation datengetriebener Verbesserungspotenziale in Prozessen
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für Fachabteilungen
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Umsetzung von Erkenntnissen
• Kommunikation komplexer Analyseergebnisse an Nicht-Fachpublikum
• Dokumentation datenanalytischer Vorgehensweisen
• Ethische und datenschutzrechtliche Aspekte automatisierter Datenanalyse

Ein Praxisblock führt Python, Datenbankanbindung und Machine Learning in konkreten Übungen zusammen.

• Einlesen eines unstrukturierten Beispieldatensatzes mit Python
• Anbindung eines Beispieldatensatzes an MS SQL Server
• Bereinigung und Vorverarbeitung eines Datensatzes mit Auffälligkeiten
• Anwendung eines Mustererkennungsverfahrens auf einen Beispieldatensatz
• Training eines einfachen Machine-Learning-Modells
• Bewertung der Ergebnisqualität eines trainierten Modells
• Automatisierung eines wiederkehrenden Auswertungsschritts
• Identifikation eines Verbesserungspotenzials in einem Beispielprozess
• Aufbereitung eines Analyseergebnisses für eine fiktive Fachabteilung
• Präsentation eines Analyseergebnisses vor einem Nicht-Fachpublikum
• Diskussion von Grenzen und Fehlerquellen eines Analyseverfahrens
• Präsentation eines vollständigen Datenanalyseprojekts vor der Gruppe

Die vier Bausteine sind so aufgebaut, dass aus dem Verständnis der Rolle von Data Scientists zunächst die technische Fähigkeit entsteht, Daten mit Python zu verarbeiten, die im dritten Baustein um Machine-Learning-Verfahren erweitert und im vierten Baustein in den unternehmerischen Kontext übertragen wird. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende Datenbestände mit Python analysieren, Machine-Learning-Verfahren zur Mustererkennung einsetzen und die Ergebnisse für konkrete Unternehmensprozesse nutzbar machen.

Die Weiterbildung richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Wirtschaftsinformatik weiterentwickeln oder datenbezogene Aufgaben praxisnah kennenlernen möchten.

• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Scientist oder Datenanalyst:in
• Quereinsteigende mit kaufmännischem oder technischem Hintergrund und Interesse an Daten
• Fachkräfte, die Python für Datenanalyse und Prozessverbesserung einsetzen möchten
• Personen, die Grundlagen des maschinellen Lernens praxisnah erlernen möchten

Der Kurs verbindet die fachliche Einordnung der Data-Scientist-Rolle mit direkter praktischer Arbeit an Python-Skripten, Datenbankabfragen und Machine-Learning-Modellen. Jeder Baustein arbeitet an einem durchgehenden Beispieldatensatz, sodass Teilnehmende den gesamten Weg von der Rohdatenverarbeitung bis zum trainierten Modell nachvollziehen und selbst umsetzen, statt einzelne Techniken nur isoliert an kleinen Übungsbeispielen kennenzulernen.

Die Weiterbildung deckt die vier Bausteine Grundlagen, Python-Datenanalyse, Machine Learning und Prozessverbesserung in einem zusammenhängenden Curriculum ab. Der zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter und individuellem Vorwissen der Teilnehmenden.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zu Data Analytics mit Python für Wirtschaftsinformatiker ab. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenanalyse, Programmierung und maschinellem Lernen, nicht um eine staatliche Prüfung oder Hochschulqualifikation, die jedoch als praxisnaher Einstiegsnachweis in datenanalytische Tätigkeiten dient.

Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt in der Verbindung von Programmierkenntnissen mit einem klaren Bezug zu unternehmerischen Fragestellungen. Wer Python nur als Programmiersprache lernt, ohne den Weg zur konkreten Prozessverbesserung zu kennen, bleibt in der Praxis oft bei technischen Fingerübungen stehen, die im Unternehmensalltag niemanden wirklich weiterbringen. Die Einbindung von Machine-Learning- und KI-Algorithmen unterscheidet diese Weiterbildung von reinen Excel- oder BI-Kursen: Statt Daten nur zu visualisieren, lernen Teilnehmende, Muster automatisiert zu erkennen und Auswertungen zu automatisieren, die manuell kaum zu leisten wären. Gerade bei großen, heterogenen Datenbeständen macht dieser Unterschied den entscheidenden Vorsprung gegenüber rein deskriptiven Auswertungen aus. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Weiterbildung Perspektiven als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder Datenanalyst:in in wirtschaftsinformatisch geprägten Rollen. Besonders gefragt ist die Fähigkeit, aus großen Datenmengen automatisiert Muster zu erkennen und diese in konkrete Verbesserungen für Unternehmensprozesse zu übersetzen, statt Analyseergebnisse folgenlos in einem Bericht abzulegen.