Data Science: Einstieg in Geschäftsmodelle – Weiterbildung

Dieser Kurs bietet einen praxisnahen Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle - von der Datenvisualisierung mit Power BI über SQL-Abfragen und explorative Statistik bis hin zum Einsatz von Machine Learning für strategische Entscheidungen. Anders als eine rein technische Data-Science-Ausbildung stellt dieser Kurs den betriebswirtschaftlichen Nutzen von Daten in den Mittelpunkt: Wie werden aus Rohdaten konkrete Geschäftsentscheidungen? Die Teilnehmenden erhalten einen breiten Überblick über die zentralen Werkzeuge und Denkweisen, die datengetriebene Unternehmen heute prägen.

Der Kurs gliedert sich in fünf inhaltliche Blöcke, die den Weg von der Datenvisualisierung bis zum Machine Learning aus betriebswirtschaftlicher Perspektive nachzeichnen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die den Einstieg in die Welt datenbasierter Geschäftsmodelle suchen und verstehen möchten, wie aus Daten konkrete Entscheidungen und Strategien abgeleitet werden. Angesprochen sind sowohl fachliche Quereinsteigende als auch Personen mit erstem technischem Interesse.

• Interessierte ohne vertiefte Vorkenntnisse, die ein solides Grundlagenverständnis für Data Science und Statistik aufbauen möchten
• Fachkräfte aus technischen, naturwissenschaftlichen oder wirtschaftsnahen Bereichen, die Daten für Prozessoptimierung nutzen wollen
• Studierende und Studienanfänger:innen, die ihr analytisches Profil schärfen möchten
• Technologiebegeisterte, die mehr über datengetriebene Tools und moderne Anwendungsfelder erfahren möchten
• Berufstätige, die datenbasierte Entscheidungsprozesse in ihrem Unternehmen mitgestalten möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und wird in Vollzeit organisiert. Theoretische Konzepte zu Statistik und Datenmodellierung werden direkt mit praktischen Übungen in Power BI und SQL verknüpft, sodass die fünf Themenblöcke nicht isoliert, sondern im Zusammenhang eines durchgängigen Geschäftsszenarios erarbeitet werden.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Format angeboten und verbindet Präsenz- mit virtuellen Lernphasen. Der konkrete zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Starttermin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, keine staatlich anerkannte Prüfung.

Der Kurs vermittelt einen breiten, praxisnahen Überblick darüber, wie Unternehmen Daten strategisch nutzen - von der ersten Visualisierung bis zum Einsatz von Machine Learning. Wer verstehen möchte, wie Rohdaten zu fundierten Geschäftsentscheidungen werden, erhält hier einen roten Faden durch alle relevanten Werkzeuge, statt isolierte Einzelthemen ohne Zusammenhang zu lernen. Für Berufstätige aus wirtschaftsnahen oder technischen Bereichen liegt der Mehrwert darin, Datenprojekte im eigenen Unternehmen besser einordnen und mitgestalten zu können - sei es bei der Interpretation von Power-BI-Dashboards, der Formulierung eigener SQL-Abfragen oder der Bewertung von Machine-Learning-Ergebnissen. Der Kurs schafft damit eine gemeinsame Sprache zwischen Fachabteilung und technischem Team. Langfristig profitieren Teilnehmende von einem soliden Fundament, auf dem sich je nach Interesse vertiefen lässt - sei es Richtung Datenanalyse, Business Intelligence oder Machine Learning. Der breite Einstieg erleichtert die Entscheidung, in welche Richtung die eigene weitere Spezialisierung sinnvoll verlaufen könnte.

Der Einstieg vermittelt, wie sich komplexe Daten verständlich und entscheidungsrelevant aufbereiten lassen.

• Interaktive Dashboards erstellen, die komplexe Zusammenhänge verständlich machen
• DAX-Funktionen zur Berechnung dynamischer Kennzahlen einsetzen
• Berichte gestalten, die konkrete Geschäftsentscheidungen unterstützen
• Filter- und Interaktionsmöglichkeiten in Dashboards sinnvoll einsetzen
• Visuelle Aufbereitung an unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen anpassen
• Grundprinzipien guter Datenvisualisierung für Geschäftsberichte

Im zweiten Block steht der strukturierte Zugriff auf relationale Daten im Mittelpunkt.

• SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationen formulieren
• Relevante Informationen aus mehreren verknüpften Tabellen extrahieren
• Relationale Datenbanken effizient strukturieren und analysieren
• SQL als Grundlage für datengetriebene Geschäftsmodelle einordnen
• Typische Abfragemuster für betriebswirtschaftliche Fragestellungen kennenlernen
• Verbindung zwischen SQL-Ergebnissen und Power-BI-Visualisierungen herstellen

Der dritte Block vermittelt statistisches Grundwissen, um Daten fundiert zu interpretieren.

• Muster und Trends in umfangreichen Datensätzen erkennen
• Deskriptive Statistik zur Beschreibung von Datenverteilungen nutzen
• Inferenzielle Statistik für fundierte Hypothesenbildung einsetzen
• Strategische Entscheidungen datenbasiert vorbereiten
• Zusammenhänge zwischen Variablen erkennen und einordnen
• Grenzen statistischer Aussagen realistisch einschätzen

Der vierte Block widmet sich der technischen Infrastruktur hinter wiederkehrenden Analysen.

• Automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung, -transformation und -harmonisierung verstehen
• Datenpipelines konzeptionell nachvollziehen, um Analysen effizient zu gestalten
• Skalierbare Workflows für kontinuierliche Datenanalysen einordnen
• Zusammenspiel zwischen Datenquellen, Pipelines und Auswertung verstehen
• Typische Stolperstellen bei der Datenharmonisierung erkennen
• Grundlagen der Reproduzierbarkeit von Analyseergebnissen

Der abschließende Block führt in die Grundzüge des maschinellen Lernens ein, jeweils aus Sicht des geschäftlichen Nutzens.

• Prädiktive Modelle in reale Anwendungsszenarien einordnen
• Grundprinzipien der Modellevaluierung und -verbesserung verstehen
• Machine Learning zur datenbasierten Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen
• Typische Einsatzfelder von Machine Learning in Unternehmen kennenlernen
• Zusammenspiel zwischen Datenqualität und Modellqualität einordnen
• Grenzen und Voraussetzungen erfolgreicher Machine-Learning-Projekte einschätzen
• Ergebnisse von Vorhersagemodellen für Geschäftsentscheidungen interpretieren
• Zusammenfassende Einordnung, wie die fünf Themenblöcke ineinandergreifen
• Übertragung der Methoden auf unterschiedliche Branchenkontexte
• Diskussion typischer Fallstricke bei der Einführung datengetriebener Prozesse
• Rückschau, welche Rolle Data Science im eigenen beruflichen Umfeld einnehmen kann
• Ausblick auf vertiefende Themen für alle, die sich weiter spezialisieren möchten

Der rote Faden des Kurses ist die Verbindung von Werkzeug und Geschäftsnutzen: Jedes Thema - von Power BI bis Machine Learning - wird konsequent daraufhin betrachtet, welchen konkreten Mehrwert es für unternehmerische Entscheidungen liefert. Damit unterscheidet sich der Kurs bewusst von einer rein technischen Data-Science-Ausbildung und richtet sich an alle, die Daten als strategisches Werkzeug verstehen lernen wollen.