Data Science Grundlagen für erste Projekte – Weiterbildung

"Data Science Grundlagen für datenwissenschaftliche Projekte" vermittelt das methodische Fundament, um ein erstes eigenes Datenprojekt sauber umzusetzen: strukturierte SQL-Abfragen, automatisierte Datenaufbereitung, Visualisierung mit Power BI und die statistischen Grundbegriffe der explorativen Analyse. Anders als vertiefende Data-Science-Kurse steht hier nicht Optimierung oder Spezialisierung im Vordergrund, sondern der verlässliche Aufbau jedes einzelnen Arbeitsschritts, von der ersten Datenquelle bis zum fertigen Bericht.

Das erste Modul führt in SQL als grundlegendes Werkzeug der Datenverarbeitung ein und legt damit die Basis für alle weiteren Analyseschritte im Kurs.

• Einführung in komplexe SQL-Abfragen für große Datenmengen
• Einsatz von Joins und Aggregationen zur Modellbildung
• Aufbau strukturierter Datenmodelle als Analysegrundlage
• Grundlegendes Verständnis der Datenbankoptimierung
• Einordnung, wann welche Abfragetechnik sinnvoll ist
• Erste eigenständige Abfragen auf einem Übungsdatensatz

Im zweiten Modul lernen Teilnehmende, wie Rohdaten systematisch bereinigt und in automatisierte Pipelines überführt werden, bevor sie überhaupt analysiert werden können.

• Bereinigung und Transformation unterschiedlicher Datenquellen
• Bereitstellung aufbereiteter Daten für nachgelagerte Analysen
• Aufbau erster strukturierter Workflows zur Prozessautomatisierung
• Einsatz einfacher Automatisierungsmethoden für wiederkehrende Schritte
• Konsistente Verwaltung großer Datensätze über mehrere Quellen hinweg
• Nachvollziehbare Dokumentation der Aufbereitungsschritte

Das dritte Modul führt in die interaktive Datenvisualisierung mit Power BI ein und zeigt, wie aus aufbereiteten Daten verständliche Berichte werden.

• Erstellung von Dashboards zur klaren Darstellung von Erkenntnissen
• Einsatz von DAX-Funktionen für eigene Berechnungen und Kennzahlen
• Entwicklung aussagekräftiger Berichte für unterschiedliche Empfänger
• Aufbau erster interaktiver Filter- und Auswahlmöglichkeiten
• Gestaltung übersichtlicher Kennzahlen-Übersichten
• Grundregeln verständlicher Datenvisualisierung

Das vierte Modul vermittelt die statistischen Grundlagen der explorativen Analyse und rundet damit das methodische Fundament des Kurses ab.

• Identifikation von Mustern und Trends in Daten
• Anwendung statistischer Verfahren für einfache Prognosen
• Grundlegende Modellbewertung anhand statistischer Kennwerte
• Einordnung von Unsicherheiten in ersten Analyseergebnissen
• Verbindung von SQL, Datenaufbereitung, Visualisierung und Statistik zu einem Gesamtprozess
• Aufbau eines methodischen Grundverständnisses für weiterführende Data-Science-Themen

Der Praxisblock führt die vier Grundlagenmodule in einem zusammenhängenden Übungsprojekt zusammen.

• Formulierung einer SQL-Abfrage zur Beantwortung einer einfachen Geschäftsfrage
• Bereinigung eines unvollständigen Übungsdatensatzes
• Aufbau eines einfachen automatisierten Aufbereitungsschritts
• Erstellung eines ersten Power-BI-Dashboards für einen Beispieldatensatz
• Berechnung eigener Kennzahlen mit DAX-Funktionen
• Durchführung einer explorativen Analyse auf einem neuen Datensatz
• Anwendung eines einfachen statistischen Prognoseverfahrens
• Bewertung der Ergebnisqualität der eigenen Analyse
• Dokumentation aller Arbeitsschritte von der Rohdatenquelle bis zum Bericht
• Zusammenführung von SQL-, Aufbereitungs- und Visualisierungsschritten in einem Projekt
• Präsentation eines ersten vollständigen datenwissenschaftlichen Projekts
• Rückschau typischer Anfängerfehler bei Datenaufbereitung und -analyse
• Erstellung einer persönlichen Checkliste für die eigenen nächsten Datenprojekte
• Einordnung, welche der vier Grundlagenbereiche im eigenen Umfeld am meisten Übung erfordern

Die vier Module bauen bewusst grundlegend aufeinander auf: SQL als Zugang zu den Daten, Datenaufbereitung als Voraussetzung sauberer Analysen, Power BI als Werkzeug der Kommunikation und Statistik als methodisches Fundament für Interpretation und Prognose. Ziel ist es, jeden Schritt einmal vollständig und korrekt durchlaufen zu haben, bevor Spezialisierung oder Automatisierung im weiteren Werdegang folgen. Wer diesen Ablauf einmal komplett selbst durchdacht hat, erkennt in späteren, vertiefenden Kursen deutlich schneller, an welcher Stelle des Prozesses ein Problem tatsächlich entsteht. Am Ende des Kurses können Teilnehmende ein eigenes datenwissenschaftliches Projekt von der ersten SQL-Abfrage über die Datenaufbereitung bis zum fertigen Power-BI-Bericht eigenständig durchführen und wissen, in welchem der vier Grundlagenbereiche sie sich als Nächstes vertiefen sollten.

Der Kurs richtet sich an Personen, die erstmals ein datenwissenschaftliches Projekt von Grund auf durchführen möchten, ohne bereits über Vorerfahrung in SQL, Power BI oder Statistik zu verfügen. Er eignet sich besonders für den Einstieg in datenanalytische Tätigkeiten und als solide Grundlage für spätere Vertiefungen in Data Science oder Business Intelligence.

• Einsteigende ohne Vorerfahrung in SQL, Power BI oder Statistik
• Quereinsteigende, die ein erstes vollständiges Datenprojekt durchführen möchten
• Personen, die ein methodisches Fundament vor einer späteren Spezialisierung aufbauen wollen
• Mitarbeitende, die grundlegende Data-Science-Kompetenzen für ihren Arbeitsalltag erwerben möchten
• Berufsrückkehrende, die sich in Richtung Datenanalyse neu orientieren

Der Unterricht führt jedes Grundlagenthema – SQL, Datenaufbereitung, Power BI und Statistik – zunächst einzeln ein, bevor die Themen im Praxisblock zu einem zusammenhängenden Projekt verbunden werden. Der Fokus liegt auf einem verständlichen, schrittweisen Aufbau statt auf schneller Spezialisierung oder Automatisierung.

Der Kurs vermittelt in einem zusammenhängenden Grundlagen-Curriculum die vier Themenfelder SQL, Datenaufbereitung, Visualisierung mit Power BI und explorative Statistik und ist entsprechend als mehrwöchiges Angebot angelegt.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Grundlagenkenntnisse in Data Science, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.

Viele Data-Science-Angebote setzen bereits Grundkenntnisse in SQL, Statistik oder Visualisierungstools voraus – dieser Kurs schließt genau diese Lücke, indem er alle vier Grundlagenbereiche von null an aufbaut, ohne dabei oberflächlich zu bleiben. Wer diesen Kurs abschließt, hat jeden Baustein eines Datenprojekts mindestens einmal vollständig selbst durchlaufen. Der bewusste Verzicht auf frühe Spezialisierung sorgt dafür, dass Teilnehmende ein tragfähiges Gesamtbild von SQL, Datenaufbereitung, Visualisierung und Statistik entwickeln, bevor sie sich später auf einzelne Bereiche wie Machine Learning oder Automatisierung konzentrieren. Dieses Fundament erleichtert den Einstieg in weiterführende, spezialisiertere Data-Science-Qualifizierungen erheblich. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet dieser Grundlagenkurs Perspektiven als Data Scientist, Data Analyst oder BI Analyst in Unternehmen, die Berufseinsteigende mit einem breiten methodischen Fundament suchen. Die Fähigkeit, ein Datenprojekt eigenständig von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Bericht zu begleiten, ist bereits auf Einstiegsebene ein klarer Vorteil.