Data Analytics: Requirements & Use Cases – Weiterbildung

Dieser Kurs setzt vor der eigentlichen technischen Datenauswertung an: Bevor überhaupt eine Abfrage geschrieben oder ein Diagramm erstellt wird, steht die Frage im Mittelpunkt, welche Datenanforderungen ein konkretes geschäftliches Szenario eigentlich hat. Es geht um das Definieren klarer Anforderungen, das Abstimmen von Analysemethoden auf reale Fragestellungen und die Überführung von Daten in verwertbare Use Cases – ein Requirements-Engineering-Ansatz für die Datenanalyse, ergänzt um den praktischen Einsatz von pandas, SQL und matplotlib.

Der erste Themenblock behandelt die Definition klarer Datenanforderungen als Ausgangspunkt jeder Analyse. Bevor Werkzeuge wie SQL oder pandas überhaupt zum Einsatz kommen, lernen Teilnehmende, ein geschäftliches Szenario in konkrete Datenanforderungen zu übersetzen.

• Systematische Erfassung geschäftsrelevanter Fragestellungen
• Übersetzung eines Szenarios in konkrete Datenanforderungen
• Unterscheidung zwischen tatsächlichem Informationsbedarf und verfügbaren Daten
• Strukturierte Arbeitsabläufe zur Bearbeitung geschäftsrelevanter Szenarien
• Frühzeitige Identifikation fehlender oder unzureichender Datengrundlagen
• Dokumentation von Anforderungen für den weiteren Analyseprozess

Der zweite Themenblock widmet sich der Abstimmung von Datenvorbereitungs- und Analysemethoden auf konkrete analytische Ziele. Im Zentrum steht die Frage, welche Methode zu welcher Anforderung passt, statt Werkzeuge unabhängig vom Ziel einzusetzen.

• Auswahl geeigneter Datenvorbereitungsmethoden je nach Anforderung
• Abstimmung von Analysemethoden auf definierte analytische Ziele
• Einsatz von pandas zur strukturierten Datenverarbeitung
• Einsatz von SQL zur gezielten Datenabfrage entlang definierter Anforderungen
• Kombination mehrerer Datenquellen im Hinblick auf eine konkrete Fragestellung
• Vermeidung von Analysen, die an der eigentlichen Anforderung vorbeigehen

Der dritte Themenblock behandelt die Arbeit mit realen Datensätzen zur Bereinigung, Kombination und Analyse. Aufbauend auf den zuvor definierten Anforderungen wird hier die technische Umsetzung mit pandas, SQL und matplotlib vertieft.

• Bereinigung realer, unvollständiger Datensätze
• Kombination mehrerer Datenquellen zu einem konsistenten Datensatz
• Visualisierung von Zwischenergebnissen mit matplotlib
• Anwendung analytischen Denkens zur Formulierung präziser Fragestellungen
• Interpretation von Analyseergebnissen im Hinblick auf die ursprüngliche Anforderung
• Iterative Anpassung der Analyse bei unklaren Zwischenergebnissen

Der vierte Themenblock führt die zuvor erarbeiteten Anforderungen in geführten Projekten zu vollständigen Use Cases zusammen. Hier zeigt sich der besondere Charakter dieses Kurses: Jede Analyse wird konsequent von der ursprünglichen Anforderung her gedacht, nicht vom verfügbaren Werkzeug.

• Aufbau praktischer Fähigkeiten durch geführte Projekte mit klar definierten Anforderungen
• Bereitstellung von Erkenntnissen, die auf die Bedürfnisse der Stakeholder abgestimmt sind
• Übungsprojekt: Definition von Anforderungen, Datenaufbereitung und Analyse in einem durchgängigen Ablauf
• Formulierung eines Use Case von der Ausgangsfrage bis zur Handlungsempfehlung
• Bewertung, ob eine Analyse die ursprüngliche Anforderung tatsächlich erfüllt
• Erste Erfahrungen in der Umwandlung von Daten in verwertbare Ergebnisse
• Präsentation eines Use Case anhand konkreter Datenergebnisse
• Diskussion unterschiedlicher Stakeholder-Perspektiven auf dieselbe Datengrundlage
• Anpassung eines Use Case bei veränderten Anforderungen
• Rückschau, welche Datenanforderungen sich im Projektverlauf als unzureichend erwiesen haben
• Zusammenfassung des gesamten Ablaufs von der Anforderung bis zum Use Case
• Abschließende Bewertung der eigenen Use-Case-Ergebnisse im Hinblick auf ihre Verwertbarkeit

Der methodische Schwerpunkt dieses Kurses liegt konsequent vor der eigentlichen technischen Analyse: Statt direkt mit SQL-Abfragen oder Visualisierungen zu beginnen, wird zunächst geklärt, welche Anforderungen ein Szenario überhaupt hat und welche Daten- und Analysemethoden dazu passen. Diese Requirements-Perspektive unterscheidet den Kurs deutlich von rein werkzeugorientierten Einführungen in Datenanalyse. Am Ende verfügen die Teilnehmenden über die Fähigkeit, ein geschäftliches Szenario eigenständig in klare Datenanforderungen zu übersetzen, passende Analysemethoden auszuwählen und die Ergebnisse als verwertbaren, auf Stakeholder-Bedürfnisse abgestimmten Use Case darzustellen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die verstehen möchten, wie Daten die Entscheidungsfindung in der Praxis unterstützen, und die dafür einen strukturierten Ansatz zur Planung und Umsetzung von Data-Analytics-Projekten erlernen möchten. Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Personen, die lernen möchten, geschäftliche Fragestellungen in Datenanforderungen zu übersetzen
• angehende Data Analysts mit Interesse an einem strukturierten, anforderungsgetriebenen Vorgehen
• Mitarbeitende, die Analyseprojekte künftig selbst mitplanen und nicht nur ausführen möchten
• Personen mit Interesse daran, Analyseergebnisse gezielt auf Stakeholder-Bedürfnisse zuzuschneiden
• Quereinsteigende, die Data-Analytics-Projekte von der Anforderung bis zum Ergebnis verstehen möchten

Der Kurs kehrt die übliche Reihenfolge vieler Datenanalyse-Kurse bewusst um: Statt mit einem Werkzeug zu beginnen, startet jede Übungseinheit mit der Klärung einer konkreten Anforderung, bevor die passende Methode ausgewählt und angewendet wird. Diese anforderungsgetriebene Vorgehensweise wird in geführten Projekten mit realen Datensätzen erprobt, sodass Teilnehmende den gesamten Weg von der ersten Fragestellung bis zum fertigen Use Case nachvollziehen.

Der Kurs ist modular in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von der Anforderungsdefinition bis zum vollständigen Use Case reichen. Der zeitliche Rahmen richtet sich nach individuellen Vorkenntnissen der Teilnehmenden, wobei der anforderungsgetriebene Aufbau in jedem Fall eine durchgängige Bearbeitung der Themenblöcke in ihrer Reihenfolge voraussetzt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Data Analytics: Requirements, Models and Use Cases ab, das die vollständige Teilnahme sowie die Bearbeitung der geführten Use-Case-Projekte dokumentiert. Es handelt sich um einen internen Nachweis des Kursanbieters, keine externe Zertifizierungsprüfung.

Ein häufiger Grund, warum Datenanalysen im Berufsalltag an den eigentlichen Bedürfnissen vorbeigehen, ist eine unklare oder fehlende Anforderungsdefinition zu Beginn eines Projekts. Dieser Kurs setzt genau hier an und vermittelt, wie sich ein geschäftliches Szenario zunächst in klare Datenanforderungen übersetzen lässt, bevor überhaupt eine SQL-Abfrage geschrieben oder ein Diagramm erstellt wird. Diese Requirements-Perspektive ergänzt rein werkzeugorientiertes Wissen um eine Fähigkeit, die in der Praxis oft unterschätzt wird: zu erkennen, welche Analyse überhaupt gebraucht wird, statt Daten unstrukturiert zu explorieren. Wer diesen Kurs abschließt, kann Analyseprojekte nicht nur technisch umsetzen, sondern von Beginn an sinnvoll planen und auf die tatsächlichen Bedürfnisse von Stakeholdern zuschneiden. Diese Fähigkeit ist besonders in Rollen wertvoll, die zwischen Fachabteilung und technischer Datenauswertung vermitteln, etwa als Business-Intelligence-Analyst oder in frühen Phasen einer Data-Engineer-Laufbahn, in denen die richtige Anforderungsklärung oft über den späteren Erfolg einer gesamten Analyse entscheidet.