Data Analytics mit Python: SQL bis Visualisierung – Kurs

Dieser Kurs verbindet zwei Werkzeuge, die in der Datenanalyse selten getrennt vorkommen: SQL zur Extraktion aus relationalen Datenbanken und Python zur weiterführenden Auswertung. Teilnehmende lernen den vollständigen Weg eines Datensatzes kennen – von der gezielten Abfrage in der Datenbank über die Aufbereitung mit pandas bis zur Visualisierung in Matplotlib oder Power BI. Der Schwerpunkt liegt darauf, SQL und Python nicht als zwei isolierte Fächer zu behandeln, sondern als aufeinander aufbauende Schritte eines durchgängigen Analyseprozesses.

Der Kurs ist in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die den Weg der Daten von der Datenbank bis zur fertigen Visualisierung nachzeichnen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Softwareentwicklung, Automatisierung, IT oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Vorkenntnisse in SQL oder Python sind nicht zwingend erforderlich, da beide Werkzeuge von Grund auf vermittelt werden.

• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Analyst oder BI Analyst
• Quereinsteiger:innen, die einen praxisnahen Einstieg in Datenbankabfragen und Python suchen
• Fachkräfte, die bestehende Excel- oder Reporting-Aufgaben auf SQL und Python umstellen möchten
• Personen, die den gesamten Weg von der Datenextraktion bis zur Visualisierung verstehen wollen

Der Kurs verbindet die Vermittlung von SQL- und Python-Grundlagen mit praktischen Übungen an durchgängigen Beispieldatensätzen, sodass jeder Analyseschritt direkt am eigenen Bildschirm nachvollzogen werden kann. Er wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit angeboten, wodurch sich Präsenz- und Onlinephasen zu einem zusammenhängenden Lernablauf verbinden lassen. Die praktische Arbeit an der SQL-Python-Pipeline steht dabei im Vordergrund, ergänzt um kurze theoretische Einführungen zu den jeweiligen Werkzeugen.

Da der Kurs zwei technische Werkzeuge – SQL und Python – von den Grundlagen bis zur praktischen Anwendung vermittelt, ist der Umfang entsprechend breit angelegt. Die Vollzeitgestaltung im Hybrid-Format ermöglicht eine zügige Bearbeitung der Inhalte, wobei sich die konkrete Dauer nach dem individuellen Lerntempo und dem Umfang der praktischen Übungen richtet.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zum Thema Data Analytics mit Schwerpunkt Python ab; je nach Anbieter ist dies mit einer Abschlussprüfung verbunden. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, wohl aber eine Bescheinigung der erworbenen SQL- und Python-Kenntnisse für die Datenanalyse.

In vielen Unternehmen liegen Daten zunächst in relationalen Datenbanken, während die eigentliche Analyse in Python-Umgebungen stattfindet. Wer nur eines der beiden Werkzeuge beherrscht, steht regelmäßig vor einem Bruch im Arbeitsablauf: entweder fehlt die Fähigkeit, die passenden Daten gezielt aus der Datenbank zu holen, oder es fehlt das Werkzeug, um sie anschließend tiefergehend auszuwerten und darzustellen. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke, indem er SQL und Python nicht getrennt, sondern als zusammenhängenden Prozess vermittelt. Teilnehmende lernen, eine Datenpipeline von der Abfrage bis zur Visualisierung selbst zu gestalten, statt an der Schnittstelle zwischen Datenbank und Analysewerkzeug auf fremde Unterstützung angewiesen zu sein. Für den Berufsalltag als Data Analyst oder BI Analyst bedeutet das eine spürbar größere Eigenständigkeit: Wer SQL-Abfragen selbst formulieren, die Ergebnisse in Python weiterverarbeiten und am Ende in einem Dashboard oder Bericht darstellen kann, deckt einen typischen Analyseprozess von Anfang bis Ende ab, statt nur einzelne Teilschritte zu übernehmen.

Der Einstieg vermittelt die Abfragesprache SQL als Werkzeug, um Daten gezielt aus relationalen Datenbanken zu holen.

• Aufbau relationaler Datenbanken und Grundlogik von SQL-Abfragen
• Selektion, Filterung und Sortierung von Datensätzen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregation von Daten für erste Kennzahlen
• Formulierung von Abfragen mit Blick auf die spätere Weiterverarbeitung in Python

Der zweite Block zeigt, wie beide Werkzeuge zu einer durchgängigen Datenpipeline zusammengeführt werden.

• Vorverarbeitung von Daten direkt in SQL vor dem Export nach Python
• Aufbau von Datenpipelines, die SQL-Abfragen und Python-Skripte verbinden
• Automatisierte Übergabe von Abfrageergebnissen an Python-Umgebungen
• Effiziente Gestaltung wiederkehrender Extraktions- und Verarbeitungsschritte
• Vermeidung redundanter Verarbeitungsschritte zwischen Datenbank und Analyseumgebung

Im dritten Block steht die inhaltliche Auswertung der zuvor extrahierten Daten im Mittelpunkt.

• Einlesen und Strukturieren von Datensätzen mit pandas
• Bereinigung von Datensätzen, etwa beim Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Werten
• Transformation und Aggregation von Daten für unterschiedliche Fragestellungen
• Automatisierung wiederkehrender Bereinigungs- und Transformationsschritte über Funktionen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb von Python

Der letzte inhaltliche Block widmet sich der verständlichen Aufbereitung der Analyseergebnisse.

• Erstellung von Diagrammen und Grafiken mit Matplotlib
• Aufbau von Dashboards und Berichten in Power BI
• Auswahl geeigneter Visualisierungsformen je nach Fragestellung
• Gestaltung interaktiver Berichte für unterschiedliche Zielgruppen
• Verbindung von Visualisierung und zugrunde liegenden Daten für nachvollziehbare Auswertungen

Praxisteil: Vom Datenbankzugriff zur fertigen Auswertung Im praktischen Teil durchlaufen Teilnehmende den gesamten Analyseprozess anhand eines eigenen Beispieldatensatzes.

• Formulierung eigener SQL-Abfragen zu einer gewählten Fragestellung
• Export der Abfrageergebnisse in eine Python-Umgebung
• Bereinigung und Strukturierung der Daten mit pandas
• Aufbau einfacher Datenpipelines für wiederkehrende Analyseschritte
• Anwendung von Funktionen zur automatisierten Datenaufbereitung
• Prüfung der Datenqualität anhand systematischer Validierungsschritte
• Identifikation und Behebung von Inkonsistenzen im Datensatz
• Erstellung erster Visualisierungen mit Matplotlib
• Aufbau eines einfachen Berichts oder Dashboards in Power BI
• Optimierung der Verarbeitungsschritte im Hinblick auf Ressourcenschonung
• Dokumentation des gesamten Ablaufs von der Abfrage bis zur Visualisierung
• Präsentation der Ergebnisse anhand des selbst erstellten Berichts

Der rote Faden des Kurses ist die durchgängige Kette von der Datenbank bis zum Chart: Jede Abfrage, jede Bereinigung und jede Visualisierung wird im Zusammenhang mit den vorangegangenen Schritten betrachtet, nicht als isolierte Übung. Dadurch entsteht ein Verständnis dafür, an welcher Stelle im Prozess sich Fehler einschleichen können und wie sich die einzelnen Werkzeuge sinnvoll ergänzen.