Data Science Grundlagen: Datenwissenschaftliche Methoden

Dieser Kurs stellt die methodischen Grundlagen der Data Science in den Mittelpunkt: Wie werden Daten aus verschiedenen Quellen zuverlässig extrahiert und aufbereitet, wie lassen sie sich mit SQL strukturiert auswerten, wie werden Ergebnisse mit Power BI verständlich visualisiert, und wie führt die explorative Analyse schließlich zu einem fundierten Einstieg ins maschinelle Lernen? Statt einzelne Werkzeuge isoliert zu behandeln, verfolgt der Kurs eine durchgängige methodische Linie: vom Aufbau einer Datenpipeline über die strukturierte Abfrage und Visualisierung bis zur Entwicklung und Bewertung erster Vorhersagemodelle. Diese methodische Klammer unterscheidet den Kurs von reinen Tool-Trainings und macht ihn zu einem Fundament für alle, die datenwissenschaftliche Denkweisen systematisch erlernen möchten.

Modul 1 — Datenpipelines und Datenaufbereitung: Den methodischen Ausgangspunkt bildet der Aufbau von Datenpipelines als Grundlage leistungsfähiger Datenprozesse. Teilnehmende lernen, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen systematisch nutzbar gemacht werden.

• Konzeption von Datenpipelines für unterschiedliche Datenquellen
• Extraktion von Daten aus verschiedenen Ursprungssystemen
• Bereinigung und Transformation von Rohdaten
• Strukturierte Bereitstellung von Daten für nachgelagerte Analysen
• Methodische Bewertung der Datenqualität innerhalb einer Pipeline
• Nachvollziehbare Dokumentation der Pipeline-Schritte

Modul 2 — Datenverarbeitung mit SQL: Aufbauend auf der Pipeline rückt die strukturierte Verarbeitung großer Datenmengen mit SQL in den Fokus. Der methodische Schwerpunkt liegt darauf, komplexe Informationen effizient zusammenzuführen und auszuwerten.

• Strukturierte Verarbeitung umfangreicher Datenmengen mit SQL
• Abfragen, Joins und Aggregationen zur Analyse komplexer Informationen
• Effiziente Zusammenführung von Daten aus mehreren Tabellen
• Methodische Prüfung von Abfrageergebnissen auf Plausibilität
• Optimierung von SQL-Abfragen für größere Datenmengen
• Verbindung der SQL-Ebene mit der vorgelagerten Datenpipeline

Modul 3 — Datenvisualisierung mit Power BI: Für die anschauliche Darstellung methodisch gewonnener Erkenntnisse kommt Power BI zum Einsatz. Dieser Baustein vermittelt, wie datenbasierte Zusammenhänge visuell und methodisch fundiert aufbereitet werden.

• Erstellung interaktiver Dashboards in Power BI
• Verwendung von DAX-Funktionen zur Berechnung von Kennzahlen
• Methodische Auswahl geeigneter Visualisierungsformen für unterschiedliche Datentypen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Power-BI-Modells
• Gestaltung nachvollziehbarer, nicht irreführender Visualisierungen
• Aufbau von Berichtsstrukturen für wiederkehrende Auswertungen

Modul 4 — Explorative Datenanalyse und Einstieg ins Maschinelle Lernen: Der methodische Abschluss verbindet die explorative Analyse mit einem praxisnahen Einstieg in maschinelles Lernen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie aus erkannten Mustern ein erstes, methodisch fundiertes Vorhersagemodell entsteht.

• Statistische Methoden zur Erkennung von Mustern, Auffälligkeiten und Trends
• Aufbau einer soliden Basis für tiefergehende Analysen und Modellierungen
• Entwicklung einfacher Machine-Learning-Modelle
• Evaluation von Modellergebnissen anhand nachvollziehbarer Kriterien
• Einsatz einfacher Modelle für Predictive Analytics
• Methodische Einordnung, wann ein Modell ausreichend zuverlässig ist

Praxis-Block — Methodische Anwendungsübungen

• Datenpipeline für eine mehrteilige Beispieldatenquelle konzipieren und dokumentieren
• SQL-Abfrage mit mehreren Joins zur Zusammenführung von Tabellen erstellen
• Power-BI-Dashboard mit DAX-berechneten Kennzahlen aufbauen
• Explorative Analyse eines Beispieldatensatzes mit statistischen Methoden durchführen
• Einfaches Klassifikationsmodell auf Basis aufbereiteter Daten entwickeln
• Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen bewerten
• Pipeline-Ergebnis mit SQL-Abfrage und Power-BI-Bericht methodisch verknüpfen
• Muster in einem Datensatz mit mehreren Merkmalen systematisch identifizieren
• Predictive-Analytics-Übung anhand eines einfachen Vorhersageszenarios
• Methodischen Gesamtworkflow von der Pipeline bis zum Modell dokumentieren
• Vergleich unterschiedlicher methodischer Ansätze für dieselbe Fragestellung
• Kurzpräsentation der gewählten Methodik und der erzielten Ergebnisse

Der Praxisteil ist so aufgebaut, dass Teilnehmende die methodische Kette aus Pipeline, SQL, Visualisierung und Modellierung selbst durchlaufen und dabei lernen, an welcher Stelle welche Methode sinnvoll ist. Am Ende des Kurses steht ein methodisches Verständnis dafür, wie Data-Science-Projekte strukturiert ablaufen — von der ersten Datenquelle bis zum bewerteten Vorhersagemodell.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Geeignet ist der Kurs für Personen, die lernen möchten, statistische Methoden, Datenmodelle und Machine-Learning-Ansätze methodisch fundiert beruflich anzuwenden; formale Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

• Personen mit Interesse an der methodischen Seite von Data-Science-Projekten
• Einsteigerinnen und Einsteiger, die eine strukturierte Denkweise für Datenprojekte aufbauen möchten
• Quereinsteigende aus Forschung, Reporting oder technischen Fachbereichen
• Fachkräfte, die von Einzelwerkzeugen zu einem methodischen Gesamtverständnis wechseln möchten
• Personen mit Interesse an einem fundierten Einstieg ins maschinelle Lernen

Der Kurs verfolgt einen konsequent methodischen Aufbau: Jedes Modul knüpft unmittelbar an das vorherige an, sodass die Pipeline-Ergebnisse aus Modul 1 direkt in die SQL-Übungen aus Modul 2, die Power-BI-Berichte aus Modul 3 und die Modellierungsaufgaben aus Modul 4 einfließen. Das Format ist als Hybrid Learning angelegt und kombiniert angeleitete Einheiten mit eigenständigen Übungen an durchgängigen Beispieldatensätzen, damit der methodische Zusammenhang der einzelnen Schritte jederzeit nachvollziehbar bleibt.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und umfasst 48 Kurstermine, verteilt auf die vier methodisch aufeinander aufbauenden Module Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse mit Einstieg ins maschinelle Lernen. Die durchgängige Struktur ermöglicht einen zügigen, aber methodisch fundierten Kompetenzaufbau.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen methodischen Kenntnisse in Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung und explorativer Datenanalyse mit erstem Einstieg ins maschinelle Lernen dokumentiert. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden.

Viele Data-Science-Einsteiger lernen einzelne Werkzeuge isoliert — SQL hier, ein Visualisierungstool dort, ein Machine-Learning-Tutorial an anderer Stelle — ohne den methodischen Zusammenhang zwischen diesen Schritten zu verstehen. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er die methodische Kette von der Datenpipeline bis zum Vorhersagemodell als durchgängigen Lernweg vermittelt. Wer diese methodische Denkweise beherrscht, kann sich in neue Data-Science-Projekte deutlich schneller einarbeiten, weil die grundlegende Struktur — Daten beschaffen, aufbereiten, auswerten, visualisieren, modellieren — unabhängig vom konkreten Werkzeug immer wiederkehrt. Diese Übertragbarkeit ist ein zentraler Vorteil gegenüber rein werkzeugorientierten Kursen. Für Berufsein- und -umsteigende bildet der Kurs damit ein belastbares methodisches Fundament, auf dem sich spätere Spezialisierungen — etwa in fortgeschrittenem maschinellem Lernen, Big-Data-Verarbeitung oder spezialisierten Visualisierungswerkzeugen — deutlich leichter aufbauen lassen.