Data Expert für Quereinsteigende – Zertifikatslehrgang

Dieser Kurs richtet sich gezielt an Menschen, die ohne einschlägiges Informatik- oder Statistikstudium in die Datenanalyse einsteigen wollen. Ausgehend von den Grundlagen des Data-Literacy-Denkens führt der Kurs über SQL und Power BI bis zu den ersten Machine-Learning-Modellen und schließt mit einer selbstgewählten Portfolioarbeit ab. Anders als reine Tool-Schulungen verbindet „Data Expert für Quereinsteigende" Datenbankabfragen, statistische Grundlagen und Programmierung zu einem zusammenhängenden Lernweg, der Berufserfahrung aus anderen Feldern gezielt in Richtung Data Analytics und Data Science übersetzt.

Der Kurs ist in vier Themenblöcke gegliedert, die aufeinander aufbauen und von der Datenabfrage bis zum eigenen Projekt reichen. Der erste Block widmet sich SQL und Datenzugriff. Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie aus Datenbanken herausgeholt werden – hier entsteht das nötige Handwerkszeug dafür.

• Aufbau relationaler Datenbanken und grundlegende Abfragelogik
• SELECT-Abfragen mit Filtern, Sortierungen und Gruppierungen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über JOINs
• Aggregatfunktionen für Summen, Mittelwerte und Häufigkeiten
• Schrittweiser Aufbau komplexerer, mehrstufiger Abfragen
• Typische Fehlerquellen bei SQL-Abfragen erkennen und vermeiden

Im zweiten Block stehen Power BI und Data Storytelling im Mittelpunkt. Rohdaten allein überzeugen niemanden – erst die verständliche Aufbereitung macht aus Zahlen eine Entscheidungsgrundlage.

• Grundfunktionen und Benutzeroberfläche von Microsoft Power BI
• Aufbau interaktiver Dashboards mit unterschiedlichen Diagrammtypen
• Prinzipien des Data Storytellings zur verständlichen Ergebnispräsentation
• Auswahl geeigneter Visualisierungsformen je nach Fragestellung
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Berichts
• Präsentation von Analyseergebnissen vor einer Gruppe

Der dritte Block behandelt Datenanalyse und -aufbereitung mit Pandas sowie statistische Grundlagen. Hier verlagert sich der Fokus von der reinen Abfrage hin zur strukturierten Auswertung mit Python.

• Einlesen und Bereinigen von Datensätzen mit Pandas
• Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Werten in Tabellen
• Deskriptive Statistik: Lagemaße, Streuungsmaße und Verteilungen
• Explorative Analyse größerer Datensätze zur Mustererkennung
• Grundlagen der linearen Algebra im Kontext von Datenanalyse
• Zusammenhänge zwischen Variablen erkennen und interpretieren

Der vierte Block führt in Machine Learning und objektorientierte Programmierung ein. Damit verlässt der Kurs die reine Deskription und wendet sich vorausschauenden Modellen zu.

• Grundlagen des überwachten Lernens an einfachen Beispielen
• Gängige Evaluationsmetriken zur Bewertung von Modellgüte
• Aufbau einfacher Datenpipelines für Modelltrainingsdaten
• Objektorientierte Programmierung: Klassen, Objekte und Vererbung in Python
• Refactoring bestehender Skripte in objektorientierte Strukturen
• Einordnung, wann klassische Modelle für eine Fragestellung ausreichen

Den Abschluss bildet eine intensive Praxisphase, in der alle zuvor erarbeiteten Bausteine zusammengeführt werden.

• Auswahl eines eigenen Datensatzes für die Portfolioarbeit
• Formulierung einer konkreten, datenbasierten Fragestellung
• Datenaufbereitung mit SQL und Pandas für das gewählte Thema
• Explorative Analyse des Datensatzes vor der eigentlichen Modellierung
• Umsetzung einer Vorhersageanalyse mit einem einfachen Machine-Learning-Modell
• Bewertung der Modellergebnisse anhand geeigneter Metriken
• Visualisierung der Ergebnisse in einem Power-BI-Bericht
• Objektorientierte Strukturierung des eigenen Analysecodes
• Arbeitsteilung und Abstimmung innerhalb einer Kleingruppe
• Dokumentation von Vorgehen und Entscheidungen im Projekt
• Präsentation der fertigen Portfolioarbeit vor der Gruppe
• Einordnung des eigenen Projekts in ein realistisches Unternehmensszenario

Die Portfolioarbeit entsteht in Gruppen und simuliert damit die Zusammenarbeit, wie sie später in Data-Teams üblich ist: unterschiedliche Perspektiven auf denselben Datensatz, geteilte Verantwortung für Teilaufgaben und ein gemeinsames Ergebnis, das am Ende präsentiert wird.

Der Kurs richtet sich an Berufstätige aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten arbeiten möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen. Er ist bewusst als Quereinstiegs-Format konzipiert und setzt kein Vorstudium in Informatik oder Mathematik voraus.

• Berufstätige, die von einem Fachbereich in die Datenanalyse wechseln möchten
• Personen mit Interesse an SQL, Power BI und Python ohne bisherige Programmiererfahrung
• Mitarbeitende, die datenbasierte Entscheidungsprozesse in ihrem Unternehmen mitgestalten wollen
• Angehende Data Analysts oder Junior Data Scientists auf der Suche nach einem strukturierten Einstieg
• Personen, die ein konkretes Portfolioprojekt für Bewerbungen im Data-Bereich aufbauen möchten

Der Kurs verknüpft Theorieeinheiten zu Datenbanken, Statistik und Machine Learning eng mit praktischen Übungen an realitätsnahen Datensätzen. Neue Werkzeuge wie SQL, Power BI oder Pandas werden jeweils direkt im Anschluss an ihre Einführung angewendet, sodass Theorie und Praxis nicht getrennt, sondern im ständigen Wechsel bearbeitet werden. Den Abschluss bildet eine Gruppenarbeit, in der die Teilnehmenden ein eigenes Projekt eigenverantwortlich planen und umsetzen.

Die Weiterbildung deckt vier inhaltliche Blöcke ab, die von SQL-Grundlagen bis zur Portfolioarbeit reichen. Der Umfang orientiert sich am schrittweisen Aufbau der Kompetenzen, wobei die Praxisphase am Ende einen eigenständigen, mehrwöchigen Projektabschnitt umfasst.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich damit um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, nicht um eine herstellerspezifische oder staatlich anerkannte Prüfung. Bewertet werden sowohl die im Kurs erworbenen technischen Fertigkeiten als auch die selbstständig erstellte Portfolioarbeit.

Datenanalyse ist längst keine Spezialdisziplin einzelner IT-Abteilungen mehr, sondern eine Querschnittskompetenz, die in Marketing, Personalwesen, Produktion und Vertrieb gleichermaßen gefragt ist. Wer aus einem anderen Berufsfeld kommt, bringt oft bereits fachliches Verständnis für die zugrunde liegenden Geschäftsprozesse mit – genau das lässt sich mit den hier vermittelten technischen Fähigkeiten sinnvoll verbinden. Der Kurs adressiert bewusst diese Ausgangslage: Statt vorauszusetzen, dass Teilnehmende bereits programmieren oder statistisch denken können, baut er diese Fähigkeiten von Grund auf und in einer sinnvollen Reihenfolge auf. SQL und Power BI schaffen dabei schnelle erste Erfolgserlebnisse, während Pandas und Machine Learning das analytische Fundament vertiefen. Am Ende steht mit der Portfolioarbeit ein konkretes, vorzeigbares Ergebnis, das über reines Zertifikatswissen hinausgeht. Wer sich beruflich in Richtung Data Analyst, Business Intelligence Analyst oder Junior Data Scientist orientieren möchte, kann dieses Projekt als greifbaren Beleg der eigenen Fähigkeiten nutzen – ein Vorteil, den reine Wissensvermittlung ohne eigene Anwendung nicht bietet.