Data Science Grundlagen: Datenwissenschaftliche Tools – Kurs

Data-Science-Wissen entfaltet sich erst in der praktischen Arbeit mit den passenden Werkzeugen. Dieser Kurs stellt genau diese Werkzeugkompetenz in den Mittelpunkt: den sicheren Umgang mit SQL zur Datenabfrage, Power BI mit DAX-Funktionen zur Visualisierung, Techniken der explorativen Datenanalyse sowie erste Werkzeuge des maschinellen Lernens zur prädiktiven Analyse. Eingebettet ist dies in den Aufbau moderner Datenpipelines, die als technisches Rückgrat automatisierter Workflows verschiedene Datenquellen harmonisieren und für die Analyse bereitstellen. Der Kurs richtet den Blick bewusst auf die konkrete Werkzeugbeherrschung — Teilnehmende arbeiten praktisch mit den vorgestellten Technologien, statt sie nur theoretisch kennenzulernen.

Modul 1 — Aufbau moderner Datenpipelines: Der Kurs beginnt mit dem technischen Handwerkszeug für automatisierte Datenworkflows. Teilnehmende lernen, wie unterschiedliche Datenquellen harmonisiert und effizient für Analysezwecke bereitgestellt werden.

• Konzeption automatisierter Workflows für unterschiedliche Datenquellen
• Harmonisierung verschiedener Datenquellen zu einer einheitlichen Struktur
• Effiziente Bereitstellung von Daten für nachgelagerte Analysewerkzeuge
• Werkzeuggestützte Überwachung von Pipeline-Schritten
• Praktische Umsetzung einfacher Automatisierungsschritte
• Fehlerbehandlung innerhalb einer Datenpipeline

Modul 2 — SQL als Analysewerkzeug: Dieser Baustein vermittelt grundlegende Techniken zur Abfrage und Auswertung relationaler Datenbanken mit direktem Praxisbezug. Der Fokus liegt auf dem sicheren Umgang mit den zentralen SQL-Werkzeugen.

• Abfragen mit Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Aggregationsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Filterfunktionen zur gezielten Eingrenzung von Datensätzen
• Strukturierte Analyse komplexer Datensätze mit SQL-Werkzeugen
• Praktische Optimierung von Abfragen für größere Datenmengen
• Verbindung von SQL-Ergebnissen mit nachgelagerten Visualisierungswerkzeugen

Modul 3 — Datenvisualisierung mit Power BI: Im Zentrum steht das praktische Arbeiten mit einem der meistgenutzten Visualisierungswerkzeuge für datenbasierte Analysen. Teilnehmende erstellen eigenständig interaktive Dashboards und arbeiten mit DAX-Funktionen.

• Praktischer Aufbau interaktiver Dashboards in Power BI
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Berechnung analytischer Kennzahlen
• Grafische Darstellung von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Ansätze zur Berichtsstrukturierung in Power BI kennenlernen und anwenden
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Power-BI-Berichts
• Praktische Anpassung von Dashboards anhand von Nutzerfeedback

Modul 4 — Explorative Datenanalyse und Werkzeuge des Maschinellen Lernens: Der letzte Baustein verbindet systematische Analysetechniken mit dem praktischen Einsatz erster Machine-Learning-Werkzeuge für prädiktive Fragestellungen.

• Systematische Ansätze zur Beschreibung und Interpretation von Datensätzen
• Einsatz statistischer Verfahren zur Identifikation von Mustern und Zusammenhängen
• Werkzeuggestützte Modellierung einfacher Machine-Learning-Modelle
• Training und Validierung von Modellen mit gängigen Werkzeugen
• Erste praktische Anwendungen im Bereich der prädiktiven Analyse
• Werkzeuggestützte Bewertung der Modellqualität

Praxis-Block — Werkzeugübungen entlang eines vollständigen Analyse-Workflows

• Automatisierten Workflow für eine Beispieldatenquelle mit mehreren Formaten aufbauen
• SQL-Abfrage mit mehreren Joins und Aggregationen zur Datenverdichtung erstellen
• Power-BI-Dashboard mit interaktiven Filtern und DAX-Kennzahlen entwickeln
• Bericht in Power BI strukturieren und für eine Beispielzielgruppe aufbereiten
• Explorative Analyse eines Datensatzes mit mehreren Merkmalen praktisch durchführen
• Statistische Auffälligkeiten in einem Beispieldatensatz werkzeuggestützt identifizieren
• Einfaches Klassifikations- oder Regressionsmodell mit gängigen Werkzeugen trainieren
• Modell anhand von Testdaten validieren und Ergebnis interpretieren
• Prädiktive Analyse für ein einfaches Vorhersageszenario werkzeuggestützt umsetzen
• Pipeline-, SQL-, Power-BI- und Modellierungsschritte zu einem Gesamt-Workflow verbinden
• Werkzeugauswahl für unterschiedliche Analyseaufgaben begründen und vergleichen
• Ergebnisse des Gesamt-Workflows in einer kurzen Übungspräsentation darstellen

Der Praxisanteil ist bewusst werkzeugzentriert aufgebaut: Teilnehmende arbeiten durchgängig mit denselben Technologien, die auch im späteren Berufsalltag der Datenanalyse zum Einsatz kommen, und lernen dabei, wie die einzelnen Werkzeuge ineinandergreifen. Am Ende des Kurses steht die praktische Fähigkeit, eine moderne Datenpipeline aufzusetzen, sie mit SQL auszuwerten, die Ergebnisse in Power BI zu visualisieren und mit ersten Machine-Learning-Werkzeugen prädiktiv zu erweitern.

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 werkzeugpraktisch anzuwenden; formale Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

• Personen mit Interesse an der praktischen Bedienung gängiger Data-Science-Werkzeuge
• Einsteigerinnen und Einsteiger, die Power BI, SQL und einfache ML-Werkzeuge praktisch erlernen möchten
• Quereinsteigende aus Forschung, Reporting oder technischen Fachbereichen
• Fachkräfte, die von manuellen Auswertungen zu werkzeuggestützten Workflows wechseln möchten
• Personen mit Interesse an automatisierten Datenpipelines und prädiktiver Analyse

Der Kurs ist konsequent werkzeugpraktisch angelegt: Jedes Modul enthält direkte Übungen mit der jeweiligen Technologie, sodass theoretische Erklärungen unmittelbar in der Anwendung überprüft werden. Das Format ist als Hybrid Learning konzipiert und verbindet angeleitete Einheiten mit selbstständigen Übungsphasen an durchgängigen Beispieldatensätzen. Die Vollzeitgestaltung ermöglicht es, alle vier Werkzeugbereiche — Pipelines, SQL, Power BI und Machine-Learning-Werkzeuge — in kurzer Zeit praktisch zu durchlaufen und miteinander zu verknüpfen.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und umfasst 48 Kurstermine, verteilt auf die vier Module Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse mit Machine-Learning-Werkzeugen. Die praxisnahe Gestaltung sorgt dafür, dass Werkzeugkompetenz und Workflow-Verständnis parallel aufgebaut werden.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen praktischen Kenntnisse im Umgang mit Datenpipelines, SQL, Power BI und ersten Machine-Learning-Werkzeugen dokumentiert. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden.

In vielen Unternehmen scheitert die Datenanalyse nicht am fehlenden theoretischen Wissen, sondern an mangelnder praktischer Werkzeugkompetenz: Wer weiß, was eine Datenpipeline theoretisch leisten soll, aber noch nie eine aufgebaut hat, kann in der Praxis wenig beitragen. Dieser Kurs setzt deshalb konsequent auf praktische Werkzeugarbeit statt auf rein konzeptionelle Einführungen. Die Kombination aus Pipeline-Aufbau, SQL, Power BI und ersten Machine-Learning-Werkzeugen deckt eine Werkzeugkette ab, wie sie in vielen datengetriebenen Abteilungen tatsächlich zum Einsatz kommt. Wer diese Werkzeuge im Zusammenspiel beherrscht, kann sich in bestehende Analyseteams deutlich schneller einarbeiten als mit isoliertem Wissen zu einzelnen Technologien. Für Berufsein- und -umsteigende bietet der Kurs damit einen unmittelbar einsetzbaren Werkzeugkasten: Statt nur zu verstehen, was Datenanalyse leisten kann, erwerben Teilnehmende die praktische Fähigkeit, die gängigen Werkzeuge selbst zu bedienen und in einem zusammenhängenden Workflow einzusetzen.