Data Science Grundlagen für Forschung – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt die methodischen Grundlagen der Data Science mit besonderem Blick auf Anwendungen im Forschungsumfeld. Im Zentrum stehen strukturierte Datenanalyse, statistisch fundierte Auswertungsverfahren und die nachvollziehbare Aufbereitung von Ergebnissen — Fähigkeiten, die in Forschungsprojekten, empirischen Studien und datengestützten Untersuchungen gleichermaßen gebraucht werden. Teilnehmende lernen, aus Rohdaten belastbare Aussagen abzuleiten, Hypothesen systematisch zu prüfen und Befunde so aufzubereiten, dass sie auch für fachfremde Personen verständlich sind.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von der Datenbeschaffung bis zur Modellierung reichen. Im ersten Block geht es um strukturierte Datenanalyse und Datenbanken. Teilnehmende lernen, relationale Datenbestände mit SQL gezielt abzufragen und für Forschungsfragen nutzbar zu machen.

• Aufbau und Logik relationaler Datenbanken verstehen
• SQL-Abfragen zur gezielten Filterung von Datensätzen schreiben
• Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen einsetzen
• Aggregationsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen nutzen
• Komplexere Abfragen für mehrstufige Auswertungen kombinieren
• Datenqualität vor der Weiterverarbeitung prüfen

Der zweite Block widmet sich der explorativen Datenanalyse (EDA) als zentralem Werkzeug empirischer Untersuchungen. Hier steht die systematische Herangehensweise an unbekannte Datensätze im Vordergrund.

• Datensätze auf Verteilungen, Ausreißer und fehlende Werte untersuchen
• Zusammenhänge zwischen Variablen mit statistischen Kennzahlen beschreiben
• Hypothesen anhand von Daten formulieren und testen
• Muster und Trends in Zeitreihen oder Querschnittsdaten erkennen
• Ergebnisse explorativer Analysen kritisch einordnen
• Erste Schritte zur Verallgemeinerung von Befunden nachvollziehen

Der dritte Block behandelt Datenvorbereitung und -pipelines, die Grundlage jeder verlässlichen Analyse.

• Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen
• Datensätze bereinigen und auf ein einheitliches Format bringen
• Automatisierte Abläufe zur wiederholbaren Datenaufbereitung konzipieren
• Reproduzierbarkeit von Analyseschritten sicherstellen
• Transformationslogiken dokumentieren und nachvollziehbar gestalten
• Datenpipelines auf Fehleranfälligkeit prüfen

Der vierte Block verbindet Visualisierung, Reporting und einen Einstieg ins maschinelle Lernen.

• Interaktive Dashboards in Power BI aufbauen
• DAX-Funktionen zur Berechnung abgeleiteter Kennzahlen einsetzen
• Analyseergebnisse zielgruppengerecht visuell aufbereiten
• Berichte für unterschiedliche Adressat:innen strukturieren
• Einfache Modelle des maschinellen Lernens trainieren
• Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen bewerten

Ergänzend arbeiten Teilnehmende in einem Praxisteil an eigenen Datensätzen, um die vermittelten Methoden direkt anzuwenden.

• Eigene Forschungsfragen in analysierbare Datenprobleme übersetzen
• Datensätze eigenständig importieren und aufbereiten
• Explorative Analysen an realitätsnahen Beispieldaten durchführen
• SQL-Abfragen zur Beantwortung konkreter Fragestellungen formulieren
• Dashboards zur Präsentation eigener Zwischenergebnisse gestalten
• Erste Vorhersagemodelle auf Basis vorbereiteter Daten trainieren
• Ergebnisse mit anderen Teilnehmenden fachlich diskutieren
• Grenzen und Unsicherheiten der eigenen Auswertung benennen
• Visualisierungen auf Klarheit und Aussagekraft prüfen
• Datenqualitätsprobleme im eigenen Datensatz identifizieren
• Eine vollständige Auswertung von der Rohdatei bis zum Bericht durchführen
• Feedback zur eigenen Analyse einordnen und Verbesserungen ableiten

Über die vier Blöcke hinweg wird durchgehend Wert auf Nachvollziehbarkeit gelegt: Jeder Analyseschritt soll so dokumentiert sein, dass er von anderen nachvollzogen und überprüft werden kann. Dies entspricht dem Anspruch, den empirisches Arbeiten an Datenauswertungen stellt. Der Kurs schließt mit einer Zusammenführung aller Methoden anhand eines größeren Übungsdatensatzes, an dem Teilnehmende den gesamten Analyseprozess von der Datenbereinigung über die explorative Auswertung bis zur Visualisierung und ersten Modellierung selbstständig durchlaufen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Forschungs- oder Wissenschaftsumfeld mit Daten arbeiten oder dies zukünftig tun möchten, sowie an Quereinsteiger:innen mit Interesse an empirischer Auswertung. Er eignet sich sowohl für den beruflichen Neueinstieg als auch für Personen, die bereits in datennahen Bereichen tätig sind und ihre methodischen Grundlagen systematisieren möchten.

• Studierende und Absolvent:innen mit Interesse an empirischer Forschung
• Mitarbeitende in Forschungseinrichtungen, die Auswertungskompetenzen ausbauen möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Data Science und Analytik
• Personen aus technisch geprägten Fachbereichen, die statistische Methoden vertiefen wollen
• Berufstätige, die Datenanalyse künftig in Projekten oder Studien einsetzen möchten

Der Kurs verbindet fachliche Einführungen mit angeleiteten Übungen an realitätsnahen Datensätzen, sodass Teilnehmende die Methoden direkt am eigenen Rechner nachvollziehen können. Die Vermittlung erfolgt überwiegend im Hybrid-Format, das Präsenz- und Online-Elemente kombiniert, ergänzt durch Phasen im virtuellen Klassenzimmer. Auf diese Weise wechseln sich fachliche Impulse mit praktischer Anwendung ab, sodass theoretische Konzepte unmittelbar in konkreten Übungen erprobt werden können.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeitform angeboten, teilweise ist auch eine Teilzeitvariante verfügbar. Der Umfang verteilt sich auf mehrere thematische Blöcke, die aufeinander aufbauen und sich in Präsenz- beziehungsweise Online-Einheiten sowie begleitende Praxisübungen gliedern. Genaue Termine und die konkrete Zeiteinteilung werden über den jeweiligen Anbieter kommuniziert.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme sowie die erworbenen Kompetenzen in strukturierter Datenanalyse, Visualisierung und den Grundlagen des maschinellen Lernens bestätigt. Je nach Anbieter kann der Abschluss zusätzlich eine Abschlussprüfung umfassen, in der die vermittelten Methoden praktisch angewendet werden müssen.

Wer im Forschungsumfeld arbeitet, steht regelmäßig vor der Aufgabe, große Datenmengen systematisch auszuwerten und die Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke, indem er die methodischen Grundlagen der Data Science mit einem klaren Blick auf empirische Nachvollziehbarkeit verbindet. Teilnehmende verlassen den Kurs mit einem Werkzeugkasten, der von der Datenbankabfrage über die explorative Analyse bis zur Visualisierung reicht. Besonders wertvoll ist der Kurs für Personen, die bislang vor allem theoretisch oder qualitativ gearbeitet haben und nun eine solide Basis für quantitative Auswertungen aufbauen möchten. Die Kombination aus SQL, statistischer Exploration und ersten Modellierungsschritten liefert genau die Grundlage, die für den Einstieg in datengetriebene Forschungsprojekte gebraucht wird — unabhängig davon, ob es um die Auswertung von Umfragedaten, experimentellen Studien oder größeren Datenbeständen geht. Langfristig profitieren Teilnehmende von einer übertragbaren Methodenkompetenz: Die im Kurs erlernten Verfahren lassen sich auf unterschiedlichste Forschungsfragen und Datensätze anwenden und bilden damit ein solides Fundament für die weitere fachliche und berufliche Entwicklung im Bereich datengestützter Forschung und Analyse.