Data Science Grundlagen: Datenaufbereitung & Exploration

Bevor aus Daten Erkenntnisse werden, müssen sie zunächst strukturiert, bereinigt und für Auswertungen zugänglich gemacht werden. Dieser Grundlagenkurs setzt genau an diesem ersten Schritt der Datenanalyse an: Im Zentrum stehen der sichere Umgang mit relationalen Datenbanken über SQL, die Aufbereitung strukturierter Informationen und die explorative Untersuchung von Datensätzen zur Aufdeckung von Mustern und Zusammenhängen. Ergänzt wird dies durch die visuelle Darstellung von Ergebnissen in interaktiven Dashboards und Berichten. Der Kurs eignet sich als Einstieg in die Datenanalyse, ohne bereits fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens vorauszusetzen — der Schwerpunkt liegt klar auf Datenaufbereitung und Exploration als eigenständiger, grundlegender Kompetenz.

Modul 1 — Datenbanken und SQL: Der Kurs beginnt mit dem Fundament jeder Datenanalyse: der strukturierten Speicherung und Abfrage von Informationen in relationalen Datenbanken. Teilnehmende lernen, wie Datenbanktabellen aufgebaut sind und wie sich daraus gezielt Informationen extrahieren lassen.

• Aufbau und Logik relationaler Datenbanken
• Grundlegende und komplexe SQL-Abfragen formulieren
• Verknüpfung mehrerer Tabellen zur Beantwortung zusammengesetzter Fragestellungen
• Filterung, Sortierung und Aggregation von Datensätzen
• Modellierung von Daten zur gezielten Auswertung strukturierter Informationen
• Typische Fehlerquellen bei Datenbankabfragen erkennen und vermeiden

Modul 2 — Datenvisualisierung: Rohdaten und Abfrageergebnisse werden erst durch eine klare visuelle Darstellung nutzbar. Dieser Baustein zeigt, wie aus Tabellen verständliche Dashboards und Berichte entstehen.

• Aufbau interaktiver Dashboards für unterschiedliche Nutzergruppen
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für verschiedene Datenarten
• Erstellung aussagekräftiger Berichte zur Darstellung komplexer Zusammenhänge
• Gestaltungsprinzipien für verständliche und nicht irreführende Visualisierungen
• Interaktive Filterfunktionen in Dashboards einrichten
• Zusammenspiel von Datenmodell und Visualisierungsebene

Modul 3 — Explorative Datenanalyse: Im dritten Baustein rückt die systematische Untersuchung von Datensätzen in den Mittelpunkt. Ziel ist es, Muster, Auffälligkeiten und Zusammenhänge zu erkennen, bevor tiefergehende Analysen oder Modelle aufgesetzt werden.

• Explorationsmethoden zur Aufdeckung von Mustern und Zusammenhängen
• Nutzung statistischer Analysen zur Gewinnung datengetriebener Erkenntnisse
• Erkennung von Verteilungen, Ausreißern und Auffälligkeiten in Datensätzen
• Systematisches Vorgehen bei der ersten Sichtung neuer Datensätze
• Verknüpfung von Exploration und Visualisierung zur schnellen Ergebnisprüfung
• Einordnung explorativer Befunde als Grundlage für weiterführende Analysen

Modul 4 — Anwendung auf geschäftliche Fragestellungen: Der abschließende Baustein verbindet die technischen Fertigkeiten aus SQL, Visualisierung und Exploration mit realitätsnahen Aufgabenstellungen aus dem Geschäftsalltag.

• Übersetzung geschäftlicher Fragestellungen in konkrete Datenabfragen
• Aufbau eines vollständigen Analyseworkflows von der Rohtabelle bis zum Bericht
• Bewertung, welche Kennzahlen für eine Fragestellung relevant sind
• Präsentation von Analyseergebnissen vor unterschiedlichen Zielgruppen
• Umgang mit unvollständigen oder widersprüchlichen Datenquellen
• Einordnung der eigenen Analyse in einen größeren Entscheidungsprozess

Praxis-Block — Angewandte Übungen zu Datenaufbereitung und Exploration

• SQL-Abfrage zur Ermittlung von Kennzahlen aus mehreren verknüpften Tabellen erstellen
• Datenbankmodell für einen praxisnahen Anwendungsfall entwerfen
• Interaktives Dashboard mit mehreren Filteroptionen aufbauen
• Bericht zu einer geschäftlichen Fragestellung auf Basis realer Beispieldaten erstellen
• Explorative Analyse eines unbekannten Datensatzes durchführen und dokumentieren
• Ausreißer und fehlerhafte Werte in einem Beispieldatensatz identifizieren
• Statistische Kennzahlen zur Beschreibung eines Datensatzes berechnen
• Verschiedene Diagrammtypen für dieselbe Datengrundlage vergleichen und bewerten
• SQL-Abfrage schrittweise optimieren und Ergebnis validieren
• Dashboard-Entwurf anhand von Feedback überarbeiten
• Kurzpräsentation eines Analyseergebnisses vorbereiten und durchführen
• Vollständigen Workflow von der Rohdatentabelle bis zum fertigen Bericht durchlaufen

Der Praxisanteil orientiert sich bewusst an realitätsnahen Datensätzen und Fragestellungen, wie sie in Unternehmen unterschiedlicher Branchen vorkommen. So lässt sich das theoretische Wissen aus den vier Modulen unmittelbar in anwendbare Fertigkeiten übersetzen. Am Ende des Kurses steht die Fähigkeit, einen vollständigen ersten Analyseabschnitt eigenständig zu durchlaufen: von der strukturierten Abfrage über die explorative Untersuchung bis zur verständlichen visuellen Aufbereitung der Ergebnisse.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich beruflich neu orientieren oder gezielt weiterqualifizieren möchten, ebenso wie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden im Umgang mit Daten stärken wollen. Da keine fortgeschrittenen Vorkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich der Kurs besonders für einen strukturierten Einstieg in die Datenanalyse.

• Arbeitssuchende und Quereinsteigende mit Interesse an Datenanalyse
• Wiedereinsteigende, die ihre Kenntnisse im Datenbereich auffrischen möchten
• Mitarbeitende in Unternehmen, die künftig mit Datenauswertungen arbeiten
• Personen mit Interesse an Business Intelligence und Reporting
• Fachkräfte, die von Excel-basierten Auswertungen zu strukturierten Datenbankabfragen wechseln möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und verbindet Präsenz- mit Online-Lernanteilen, sodass sich Theorie und praktische Übungen an realen Datensätzen sinnvoll ergänzen. Neue SQL-Konzepte werden direkt an Beispieltabellen erprobt, bevor sie auf umfangreichere Aufgabenstellungen übertragen werden. Die Arbeit an Dashboards erfolgt in gängigen Visualisierungswerkzeugen, sodass Teilnehmende ihre Berichte selbst gestalten und anpassen. Der Vollzeitrhythmus ermöglicht einen zügigen, konzentrierten Kompetenzaufbau innerhalb der vier Themenblöcke.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und umfasst 48 Kurstermine, die sich auf die vier inhaltlichen Module sowie den Praxisblock verteilen. Durch die klare Aufteilung in Datenbanken/SQL, Visualisierung, Exploration und Anwendung baut sich der Kompetenzaufbau schrittweise und nachvollziehbar auf.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Datenaufbereitung, SQL und explorativer Datenanalyse dokumentiert. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden; das Zertifikat weist die im Kurs erarbeiteten praxisrelevanten Fertigkeiten aus.

In nahezu jedem Unternehmen fallen heute große Mengen an Daten an — aus Vertrieb, Kundenkontakt, Produktion oder internen Prozessen. Wer diese Daten strukturiert aufbereiten und explorativ untersuchen kann, verschafft sich Zugang zu einem Aufgabenfeld, das branchenübergreifend gefragt ist und selten an eine einzige Fachrichtung gebunden ist. Der Kurs setzt bewusst auf die Kombination aus SQL-Grundlagen, Visualisierung und Exploration, statt sich auf ein einzelnes Werkzeug zu beschränken. Diese Breite spiegelt den tatsächlichen Arbeitsalltag in der Datenanalyse wider: Abfragen, Aufbereitung und verständliche Darstellung gehören untrennbar zusammen und werden im Kurs entsprechend gemeinsam trainiert. Für Berufsein- und -umsteigende bietet der Kurs einen niedrigschwelligen, aber inhaltlich fundierten Zugang zur Datenanalyse. Statt sofort mit komplexen Modellierungsverfahren zu beginnen, wird zunächst die Fähigkeit aufgebaut, Daten überhaupt verlässlich zu verstehen und aufzubereiten — eine Grundlage, auf der sich weiterführende Data-Science-Themen später aufbauen lassen.