Data Analytics und Datenaufbereitung lernen – Weiterbildung

Bevor eine Analyse aussagekräftige Ergebnisse liefert, muss die zugrundeliegende Datenbasis stimmen — unsaubere oder unvollständige Daten führen selbst mit den besten Analysemethoden zu falschen Schlüssen. Dieser Kurs vermittelt effektive Techniken und Methoden genau für diesen oft unterschätzten Teil der Datenarbeit: von der explorativen Datenuntersuchung über die effiziente Bereinigung fehlerhafter Daten bis zur Vorbereitung großer Datenmengen für weiterführende Analysen. Als technische Arbeitsumgebung dient dabei MS SQL Server, mit dem Datenquellen erschlossen, transformiert und für automatisierte Prozesse vorbereitet werden.

Modul 1 — Datenquellen und Grundlagen mit SQL Server: Der erste Block schafft die technische Grundlage für die weitere Datenarbeit und macht mit SQL Server als zentraler Datenquelle im Unternehmenskontext vertraut.

• Typische Datenquellen in Unternehmen identifizieren
• Grundlegender Zugriff auf Daten in SQL Server
• Extraktion relevanter Datensätze für die weitere Bearbeitung
• Struktur und Aufbau typischer Unternehmensdatenbanken
• Erste Einschätzung der Datenqualität vor der eigentlichen Analyse
• Dokumentation der verwendeten Datenquellen

Modul 2 — Datenanalyse und explorative Datenuntersuchung: Der zweite Block widmet sich der ersten inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Daten, um Muster und Auffälligkeiten zu erkennen, bevor tiefergehende Analysen folgen.

• Systematisches Vorgehen bei der explorativen Datenanalyse
• Erkennung von Mustern und Trends in Datensätzen
• Grundlegende statistische Kennzahlen zur Dateninterpretation
• Identifikation von Ausreißern und ungewöhnlichen Werten
• Erste Hypothesenbildung auf Basis explorativer Befunde
• Einordnung, welche Auffälligkeiten weitere Bereinigung erfordern

Modul 3 — Effiziente Datenaufbereitung und -bereinigung: Der dritte Block behandelt die praktische Bereinigung und Strukturierung von Daten, die Voraussetzung für belastbare weiterführende Analysen ist.

• Import und Formatierung von Daten für die weitere Bearbeitung
• Systematische Identifikation von Fehlwerten
• Methoden zur Bereinigung fehlerhafter oder fehlender Werte
• Transformation von Daten für unterschiedliche Analyseanforderungen
• Vereinheitlichung uneinheitlich erfasster Datenformate
• Kontrolle der Datenqualität nach der Bereinigung

Modul 4 — Datenvorbereitung für weiterführende Analysen: Der vierte Block bereitet Daten so vor, dass sie effizient für umfangreichere und wiederkehrende Analysen genutzt werden können.

• Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Harmonisierung unterschiedlich strukturierter Datensätze
• Aufbau automatisierter Prozesse für wiederkehrende Datenaufbereitung
• Vorbereitung großer Datenmengen für effiziente Verarbeitung
• Erstellung optimierter Datenstrukturen für schnelle Berechnungen
• Übergabe aufbereiteter Daten an nachgelagerte Analyseschritte

Praxis-Block — Datenaufbereitung an einem Beispieldatensatz: Der Praxisteil begleitet die vollständige Aufbereitung eines Beispieldatensatzes von der Rohdatenquelle bis zur analysebereiten Datenstruktur.

• Extraktion eines Beispieldatensatzes aus SQL Server
• Durchführung einer explorativen Analyse des Beispieldatensatzes
• Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten im Beispieldatensatz
• Systematische Bereinigung von Fehlwerten im Beispieldatensatz
• Transformation der Daten für eine konkrete Analysefragestellung
• Zusammenführung des Beispieldatensatzes mit einer zweiten Datenquelle
• Harmonisierung unterschiedlicher Formate innerhalb der Beispieldaten
• Aufbau eines automatisierten Bereinigungsschritts für wiederkehrende Daten
• Erstellung einer optimierten Datenstruktur für die weitere Nutzung
• Dokumentation aller Aufbereitungsschritte am Beispieldatensatz
• Fehlersuche in einem vorgegebenen, unsauber aufbereiteten Beispieldatensatz
• Abschließende Qualitätsprüfung der fertigen Datenstruktur

Der Kurs behandelt Datenaufbereitung bewusst als eigenständige Disziplin, nicht als Nebensächlichkeit vor der eigentlichen Analyse: Wer Datenquellen sauber erschließt, Fehlwerte konsequent bereinigt und Daten sinnvoll harmonisiert, schafft die Grundlage dafür, dass spätere Analysen und Visualisierungen überhaupt belastbar sind. Am Ende des Kurses können Teilnehmende einen Datensatz von der Rohquelle in SQL Server bis zu einer sauberen, für weiterführende Analysen optimierten Struktur eigenständig aufbereiten.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Angehende Data Analysts mit Schwerpunkt Datenaufbereitung
• Datenbankentwicklerinnen und Datenbankentwickler mit Fokus auf Datenqualität
• Business Intelligence Analysts, die ihre Datenbasis eigenständig aufbereiten möchten
• Personen mit Interesse an strukturierter, methodischer Datenarbeit

Der Kurs verbindet kurze methodische Einführungen zu Datenanalyse und Datenaufbereitung mit unmittelbarer praktischer Arbeit in SQL Server am eigenen Rechner. Jeder Themenblock endet mit einer konkreten Aufbereitung am durchgängigen Beispieldatensatz, sodass Methoden nicht abstrakt bleiben, sondern direkt an echten Daten geübt werden. Rückmeldungen zu eigenen Aufbereitungsschritten begleiten den gesamten Kurs.

Der Kurs ist in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von den Datenquellen über explorative Analyse und Bereinigung bis zur Vorbereitung für weiterführende Analysen reichen. Der Umfang ist so bemessen, dass am Ende ein vollständig aufbereiteter Beispieldatensatz vorliegt. Den genauen zeitlichen Rahmen der jeweiligen Durchführung zeigt die Kursseite.

Eine Abschlussprüfung markiert das Ende des Kurses, im Anschluss wird ein Trägerzertifikat ausgestellt. Es handelt sich um einen internen Qualifikationsnachweis, der die erworbenen Kompetenzen in effektiven Techniken und Methoden der Datenanalyse und Datenaufbereitung dokumentiert.

In vielen Unternehmen scheitern Datenprojekte nicht an der Analysemethode, sondern an einer unsauberen Datenbasis, die erst mühsam nachträglich korrigiert werden muss. Wer effektive Techniken der Datenaufbereitung von Anfang an beherrscht, vermeidet genau diese nachträgliche Korrekturarbeit und liefert von Beginn an belastbare Ergebnisse. Die Konzentration auf SQL Server als praktische Arbeitsumgebung sorgt dafür, dass die vermittelten Methoden nicht abstrakt bleiben, sondern unmittelbar auf reale Unternehmensdatenbanken übertragbar sind, wie sie in vielen Organisationen bereits im Einsatz sind. Für den weiteren beruflichen Weg als Data Analyst, Datenbankentwicklerin, Datenbankentwickler oder Business Intelligence Analyst ist die Fähigkeit, Daten methodisch sauber aufzubereiten, eine Grundkompetenz, auf der jede weiterführende Analyse- oder Visualisierungsarbeit erst verlässlich aufbauen kann. Diese Grundkompetenz zahlt sich zudem im Team aus: Wer Datenquellen nachvollziehbar dokumentiert und Bereinigungsschritte transparent macht, erleichtert es Kolleginnen und Kollegen, auf denselben Daten aufzubauen, statt Aufbereitungsschritte für jede neue Fragestellung erneut von Grund auf durchzuführen.