Data Science für Marketing: Kundenanalyse lernen – Kurs

Marketingentscheidungen stützen sich zunehmend auf Daten statt auf Bauchgefühl — doch die Werkzeuge dafür, von SQL-Abfragen über Python-Analysen bis zu Machine-Learning-Modellen, gehören traditionell in die IT- und Data-Science-Welt. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke: Sie vermittelt die technischen Grundlagen der Data Science mit direktem Anwendungsbezug auf Marketingfragestellungen wie Kundenanalyse, Segmentierung und strategische Insights. Teilnehmende lernen, aus relationalen Datenbanken relevante Kundendaten zu extrahieren, diese mit Python und pandas aufzubereiten und zu visualisieren und schließlich mit Machine-Learning-Verfahren Muster im Kundenverhalten zu erkennen, die für Marketingentscheidungen genutzt werden können.

Modul 1 — SQL und relationale Datenbanken Der erste Block vermittelt den Umgang mit relationalen Datenbanken als Grundlage jeder Kundenanalyse. Teilnehmende lernen, wie Kundendaten strukturiert gespeichert, abgefragt und für weiterführende Analysen aufbereitet werden.

• Grundlagen der SQL-Syntax und zentrale Befehle
• Erstellung, Verwaltung und Abfrage von Datenbanken
• Komplexe Abfragen und Datenmanipulationen für Kundenanalysen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen zu konsolidierten Kundensichten

Modul 2 — Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas Dieser Block führt in die Python-Programmierung ein und vermittelt mit pandas das zentrale Werkzeug zur strukturierten Datenanalyse. Der Fokus liegt darauf, Kundendaten von der Rohform bis zur auswertbaren Tabelle aufzubereiten.

• Einführung in Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Import, Bereinigung und Analyse von Kundendaten mit pandas
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib und seaborn
• Aufbereitung unstrukturierter Marketingdaten für die weitere Auswertung

Modul 3 — Einführung in Data Science Der dritte Block ordnet die zuvor erlernten technischen Werkzeuge in den größeren Kontext der Data Science ein und stellt zentrale Konzepte, Tools und Bibliotheken vor, die im weiteren Kursverlauf vertieft werden.

• Grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der Data Science
• Überblick über wichtige Tools und Bibliotheken
• Grundlagen der Datenaufbereitung und -analyse
• Einordnung von Data-Science-Methoden in Marketingprozesse

Modul 4 — Modellinterpretation und Big Data mit PySpark Dieser Block behandelt die Verarbeitung größerer Datenmengen, wie sie bei umfangreichen Kundendatenbeständen anfallen, sowie die verständliche Interpretation von Modellergebnissen für Nicht-Techniker/innen im Marketingteam.

• Einführung in die Verarbeitung von Big Data mit PySpark
• Skalierbare Datenverarbeitung und -analyse
• Interpretation von Modellergebnissen für fachfremde Zielgruppen
• Kommunikation datenbasierter Erkenntnisse an Marketingentscheider/innen

Modul 5 — Vertiefung Supervised Learning und Grundlagen Machine Learning Der fünfte Block vertieft überwachte Lernverfahren, die sich besonders für Fragestellungen wie Kundensegmentierung, Abwanderungsprognosen oder Kaufwahrscheinlichkeiten eignen, und ordnet diese in den größeren Rahmen des maschinellen Lernens ein.

• Überwachte Lernalgorithmen erlernen und anwenden
• Modelltraining, Validierung und Hyperparameteroptimierung
• Performancebewertung und Vergleich verschiedener Modelle
• Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Lernmethoden
• Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf Marketingfragestellungen

Modul 6 — Karriereentwicklung in Datenberufen Der abschließende Themenblock unterstützt beim Übergang in datengetriebene Rollen und beim Aufbau eines aussagekräftigen Portfolios, das die im Kurs erarbeiteten Fähigkeiten dokumentiert.

• Strategien für Einstieg und Aufstieg in Datenkarrieren
• Erstellung und Optimierung eines datenwissenschaftlichen Portfolios
• Präsentation von Projektergebnissen vor Fachpublikum
• Netzwerken innerhalb der Data-Science- und Marketing-Community

Praxisblock — Anwendung an Kundendaten-Szenarien

• Aufbau einer relationalen Datenbankstruktur für Kundendaten
• Formulierung komplexer SQL-Abfragen zur Kundensegmentierung
• Bereinigung eines realitätsnahen Kundendatensatzes mit pandas
• Visualisierung von Kaufverhalten und Kundenclustern mit matplotlib und seaborn
• Verarbeitung eines umfangreichen Datensatzes mit PySpark
• Training eines überwachten Lernmodells zur Abwanderungsprognose
• Validierung und Optimierung eines Klassifikationsmodells
• Vergleich mehrerer Modellvarianten anhand geeigneter Kennzahlen
• Interpretation und Aufbereitung der Modellergebnisse für ein Marketingteam
• Erstellung eines Analyse-Reports mit strategischen Handlungsempfehlungen
• Zusammenstellung eines Projektportfolios mit den bearbeiteten Fallstudien
• Präsentation eines abschließenden Analyseprojekts

Die sechs Themenblöcke sind so aufgebaut, dass technische Grundlagen aus SQL und Python konsequent auf Marketingfragestellungen angewendet werden, statt abstrakt zu bleiben — jede Methode wird an Beispielen aus der Kundenanalyse eingeübt. Am Ende der Weiterbildung steht ein Portfolio aus Analyseprojekten, das sowohl die technische Handhabung der eingesetzten Werkzeuge als auch deren Anwendung auf strategische Marketing-Insights dokumentiert.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeiter/innen aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen.

• Marketingfachkräfte, die datenbasierte Entscheidungen fundierter treffen möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Data Science und Programmierung
• Mitarbeiter/innen aus Vertrieb oder Kundenmanagement mit analytischem Interesse
• Personen, die von einer klassischen Marketingrolle in eine datengetriebene Position wechseln möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und wird überwiegend in Vollzeit, teils auch in Teilzeit angeboten. Selbstgesteuerte Lernphasen wechseln sich mit begleiteten Einheiten ab; Unterstützung erfolgt durch Mentor/innen per E-Mail und in Online-Foren, ergänzt um punktuelle Gruppenstunden zur gezielten Vertiefung einzelner Themen.

Der Umfang richtet sich nach den sechs Themenblöcken SQL, Python/pandas, Data-Science-Grundlagen, Big Data mit PySpark, Supervised Learning sowie Karriereentwicklung und ist entsprechend breit angelegt. Genaue Taktung und Termine werden vom Anbieter im jeweiligen Kurstermin mitgeteilt.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, das die erworbenen Kompetenzen in SQL, Python, Data Science und Machine Learning mit Marketingbezug dokumentiert.

Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt in der konsequenten Verbindung technischer Data-Science-Werkzeuge mit marketingspezifischen Fragestellungen. Statt Data Science losgelöst von einem Anwendungsfeld zu vermitteln, wird jede Methode an Beispielen aus der Kundenanalyse eingeübt — von der SQL-Abfrage über die Segmentierung bis zur Abwanderungsprognose mit Machine Learning. Für Marketingfachkräfte eröffnet dies einen Karriereweg in datengetriebene Rollen, ohne dass ein vollständiges Informatikstudium vorausgesetzt wird. Für Quereinsteiger/innen mit Interesse an Programmierung bietet der Kurs einen strukturierten Einstieg, der technische Grundlagen mit einem konkreten, wirtschaftlich relevanten Anwendungsfeld verbindet. Da datenbasierte Entscheidungsfindung im Marketing weiter an Bedeutung gewinnt, schafft die im Kurs erarbeitete Kombination aus SQL-, Python- und Machine-Learning-Kompetenz eine Grundlage, die weit über einzelne Analyseprojekte hinaus in unterschiedlichen datengetriebenen Rollen anwendbar bleibt.