Data Science Grundlagen: Datengetriebene Analysen – Kurs

Datengetriebene Entscheidungen setzen voraus, dass strukturierte Daten zuverlässig abgefragt, bereinigt und miteinander verknüpft werden können. Dieser Einführungskurs vermittelt genau diesen Weg: vom effizienten Umgang mit relationalen Datenbanken über die explorative Untersuchung von Datensätzen bis zur Integration verschiedener Datenquellen und ersten datengetriebenen Prognosen. Anders als ein reiner SQL-Kurs oder ein reines Visualisierungstraining verbindet dieser Kurs die Abfrage- und Bereinigungsebene mit der Frage, wie aus vorbereiteten Daten tatsächlich verwertbare Analyseergebnisse und erste Vorhersagen entstehen. Der Kurs ist als durchgängiger Einstieg konzipiert, der Teilnehmende schrittweise von der Datenbankabfrage bis zur ersten Prognosemodellierung führt.

Modul 1 — Abfragen und Vorbereitung relationaler Datenbanken: Der Einstieg widmet sich dem effizienten Umgang mit strukturierten Daten als Grundlage jeder weiterführenden Analyse. Im Mittelpunkt steht SQL als zentrales Werkzeug zur Abfrage, Bereinigung und Vorbereitung relationaler Datenbestände.

• Abfragen relationaler Datenbanken mit SQL
• Bereinigung von Datenbeständen direkt auf Datenbankebene
• Vorbereitung strukturierter Daten für weiterführende Analysen
• Effizienter Umgang mit umfangreichen, strukturierten Datenmengen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen zur Beantwortung komplexer Fragestellungen
• Erste Qualitätsprüfung abgefragter Datenbestände

Modul 2 — Explorative Datenanalyse: Aufbauend auf den bereinigten Datenbeständen rückt die systematische Untersuchung von Mustern und Zusammenhängen in den Fokus. Dieser Baustein verbindet statistische Grundverfahren mit praxisnaher Anwendung.

• Grundlagen statistischer Verfahren zur Mustererkennung
• Erkennung von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Datenmerkmalen
• Praxisnahe Übungen zur Musteranalyse anhand realer Beispieldatensätze
• Datenvisualisierung zur Unterstützung der explorativen Untersuchung
• Einordnung auffälliger Werte und Verteilungen
• Vorbereitung explorativer Befunde für die weitere Datenintegration

Modul 3 — Datenintegration und Prognose: Der dritte Baustein führt über die reine Analyse einzelner Datensätze hinaus und behandelt, wie strukturierte Daten mit weiteren Quellen und modernen Analyse-Tools verbunden werden, um erste Prognosen zu entwickeln.

• Verbindung strukturierter Daten mit modernen Analyse-Tools
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einer konsistenten Analysebasis
• Optimierung von Datenmodellen zur Verbesserung der Auswertungsqualität
• Entwicklung erster datengetriebener Prognosen
• Bewertung der Aussagekraft und Grenzen einfacher Prognosemodelle
• Einordnung von Prognoseergebnissen in geschäftliche Entscheidungsprozesse

Modul 4 — Anwendung und Ergebniskommunikation: Der letzte Baustein verbindet die vorangegangenen Schritte zu einem vollständigen Analyseablauf und behandelt, wie Ergebnisse nachvollziehbar aufbereitet und kommuniziert werden.

• Aufbau eines durchgängigen Analyseworkflows von der Abfrage bis zur Prognose
• Dokumentation von Analyseschritten und getroffenen Annahmen
• Verständliche Aufbereitung von Prognoseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Umgang mit Unsicherheiten in Prognosedaten
• Einordnung, wann weiterführende Analysen oder zusätzliche Datenquellen nötig sind
• Sachliche Bewertung der eigenen Analyseergebnisse anhand nachvollziehbarer Kriterien

Praxis-Block — Angewandte Übungen zu Datenintegration und Prognose

• SQL-Abfrage zur Bereinigung eines mehrteiligen Beispieldatensatzes erstellen
• Mehrere strukturierte Datenquellen zu einer gemeinsamen Analysebasis zusammenführen
• Explorative Analyse eines integrierten Datensatzes durchführen
• Einfaches Prognosemodell auf Basis historischer Beispieldaten entwickeln
• Datenmodell anhand von Testabfragen optimieren
• Visualisierung von Prognoseergebnissen im Zeitverlauf erstellen
• Datenqualitätsprüfung für einen zusammengeführten Datensatz durchführen
• Mustererkennung in einem Datensatz mit mehreren Merkmalen üben
• Prognoseergebnis mit tatsächlichen Werten vergleichen und Abweichungen einordnen
• Kurzbericht zu einem Analyseergebnis mit Prognoseanteil erstellen
• Analyseworkflow von der Rohabfrage bis zur Prognose vollständig durchlaufen
• Präsentation eines Analyseergebnisses vor einer Übungsgruppe vorbereiten

Der Praxisteil ist bewusst so gestaltet, dass Teilnehmende den vollständigen Weg von der ersten SQL-Abfrage bis zur fertigen Prognose selbst durchlaufen — inklusive der dazwischenliegenden Schritte der Integration und Qualitätsprüfung. Am Ende des Kurses steht die Fähigkeit, strukturierte Daten aus mehreren Quellen eigenständig zusammenzuführen, statistisch zu untersuchen und in eine erste, nachvollziehbar begründete Prognose zu überführen.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Datenanalyse weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich ebenso für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in datengetriebenen Analyseverfahren schulen möchten.

• Personen mit erstem Interesse an Datenintegration und Prognosen
• Arbeitssuchende und Quereinsteigende, die einen strukturierten Einstieg in Data Science suchen
• Wiedereinsteigende mit Vorerfahrung in tabellarischer Datenarbeit
• Mitarbeitende aus Fachabteilungen, die zunehmend datenbasiert arbeiten
• Personen mit Interesse an ersten Prognose- und Vorhersagemodellen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und kombiniert angeleitete Lerneinheiten mit eigenständigen Übungen an strukturierten Beispieldatensätzen. Jeder Themenblock baut unmittelbar auf dem vorherigen auf, sodass die SQL-Abfrage aus Modul 1 direkt in die explorativen Übungen aus Modul 2 und die Integrationsaufgaben aus Modul 3 einfließt. Die Arbeit an Prognosemodellen erfolgt anhand nachvollziehbarer, schrittweise aufgebauter Beispiele, damit auch ohne Vorerfahrung ein klares Verständnis für die Logik von Vorhersagemodellen entsteht.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und umfasst 48 Kurstermine, verteilt auf die vier Module Abfragen/Vorbereitung, Exploration, Integration/Prognose sowie Anwendung. Die durchgängige Blockstruktur erlaubt einen zügigen, aber nachvollziehbaren Kompetenzaufbau vom ersten SQL-Befehl bis zur fertigen Prognose.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in SQL-basierter Datenaufbereitung, explorativer Analyse und Datenintegration mit erster Prognosemodellierung dokumentiert. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden.

Viele Unternehmen verfügen über Daten aus unterschiedlichen Systemen — CRM, ERP, Webanalyse oder interne Tabellen —, die selten von selbst zusammenpassen. Wer diese Datenquellen zusammenführen und daraus erste Prognosen ableiten kann, übernimmt eine Aufgabe, die klassische SQL-Kurse oder reine Visualisierungstrainings meist nicht abdecken. Der Kurs setzt bewusst einen Schwerpunkt auf Datenintegration und Prognose, statt bei der reinen Abfrage und Exploration stehen zu bleiben. Diese Ausrichtung schließt die Lücke zwischen „Daten abfragen können" und „aus Daten eine begründete Vorhersage ableiten können" — ein Schritt, der in vielen Unternehmen zunehmend gefragt ist, aber selten systematisch vermittelt wird. Für Berufsein- und -umsteigende bietet der Kurs einen Einstieg, der über reine Abfragekompetenz hinausgeht: Die Fähigkeit, mehrere Datenquellen zusammenzuführen und erste Prognosen zu erstellen, ist eine Grundlage, auf der sich weiterführende Data-Science- und Business-Intelligence-Tätigkeiten aufbauen lassen.