Data Science Grundlagen: Predictive Analytics – Kurs

Dieser Kurs vermittelt die technischen Grundlagen der Data Science mit Schwerpunkt auf Predictive Analytics und Datenmodellierung. Im Zentrum steht die Frage, wie große Datenmengen verarbeitet, bereinigt und strukturiert werden, um daraus verlässliche Vorhersagemodelle abzuleiten. Anders als ein geschäftsorientierter Überblickskurs geht dieser Kurs tiefer in die technischen Bausteine: relationale Datenbanken und komplexe SQL-Abfragen, Datenmodellierung, Datenvisualisierung sowie der gezielte Einsatz maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage.

Der Kurs ist in vier technische Themenblöcke gegliedert, die aufeinander aufbauen - von der Datenverarbeitung über die Modellierung bis zur Vorhersage. Modul 1 - Verarbeitung, Bereinigung und Strukturierung von Daten Der Einstieg legt das technische Fundament: Wie werden große, oft unvollständige Datenmengen so aufbereitet, dass sie belastbare Analysen erlauben?

• Systematische Bereinigung großer und heterogener Datenmengen
• Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten
• Strukturierung von Rohdaten für nachfolgende Analyseschritte
• Erste Einordnung, welche Datenqualität für welche Analyseverfahren notwendig ist
• Grundprinzipien einer nachvollziehbaren Datenaufbereitung
• Praktische Übungen an realitätsnahen, unaufbereiteten Datensätzen

Modul 2 - Relationale Datenbanken, SQL und Datenmodellierung Der zweite Block vertieft den technischen Umgang mit strukturierten Daten in relationalen Systemen.

• Umgang mit relationalen Datenbanken und deren Aufbau
• Vertiefung der SQL-Kenntnisse über einfache Abfragen hinaus
• Erstellung komplexer Abfragen mit mehreren Tabellenverknüpfungen
• Entwicklung eines Verständnisses für Datenmodellierung und Tabellenstrukturen
• Optimierung von Abfragen im Hinblick auf Performance und Lesbarkeit
• Verbindung zwischen Datenmodell und späterer Analysefähigkeit

Modul 3 - Datenvisualisierung, Dashboards und Berichte Im dritten Block wird vermittelt, wie technische Analyseergebnisse verständlich dargestellt werden.

• Techniken der Datenvisualisierung für unterschiedliche Datentypen
• Aufbau interaktiver Dashboards zur explorativen Datenerkundung
• Erstellung von Berichten zur klaren Kommunikation datenbasierter Einsichten
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen je nach Fragestellung
• Verbindung zwischen Datenmodell, Abfrageergebnis und Visualisierung
• Kritische Prüfung, ob eine Visualisierung die zugrunde liegenden Daten korrekt wiedergibt

Modul 4 - Predictive Analytics und maschinelles Lernen Der abschließende Block führt in fortgeschrittene Analyseverfahren ein, mit denen sich Muster erkennen und Vorhersagen ableiten lassen.

• Einführung in fortgeschrittene Analyseverfahren der Predictive Analytics
• Erkennen von Mustern in historischen Daten als Grundlage für Vorhersagen
• Entwicklung von Vorhersagemodellen anhand konkreter Datensätze
• Gezielter Einsatz maschinellen Lernens zur Unterstützung von Prognoseaufgaben
• Einordnung, welche Modelltypen für welche Fragestellungen geeignet sind
• Bewertung der Qualität und Aussagekraft von Vorhersagemodellen
• Umgang mit Unsicherheit und Fehlerquellen in Prognosemodellen
• Verbindung der technischen Modellierung mit den zuvor erlernten SQL- und Visualisierungskenntnissen
• Diskussion typischer Anwendungsfälle für Predictive Analytics in der Praxis
• Rückschau, welche Dateninfrastruktur für produktive Vorhersagemodelle notwendig ist
• Abgrenzung zwischen einfachen Trendfortschreibungen und komplexeren Vorhersagemodellen
• Einordnung, wie viel historische Datenbasis für belastbare Prognosen sinnvoll ist
• Nachvollziehen, wie sich Modellergebnisse gegenüber Fachabteilungen begründen lassen
• Zusammenfassende Einordnung aller vier Themenblöcke im Gesamtkontext der Data Science
• Ausblick auf vertiefende Themen für die individuelle Weiterentwicklung

Der Kurs verbindet theoretische Konzepte durchgehend mit praxisnahen Übungen, sodass technisches Verständnis nicht abstrakt bleibt, sondern direkt an konkreten Datensätzen erprobt wird. Jeder der vier Blöcke baut auf dem vorherigen auf: Ohne saubere Datenbereinigung keine verlässliche Modellierung, ohne durchdachtes Datenmodell keine aussagekräftige Visualisierung, und ohne beides keine belastbare Vorhersage. Der klare Fokus auf Datenbanken, Modellierung und Vorhersage unterscheidet diesen Kurs von einem breiten, geschäftsorientierten Überblickskurs und richtet sich an alle, die technisch tiefer in Data Science einsteigen möchten. Wer bereits erste Berührungspunkte mit Tabellenkalkulationen hat, erkennt im Kursverlauf, wie sich einzelne Excel-Auswertungen zu einem strukturierten, wiederholbaren Analyseprozess weiterentwickeln lassen.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich im technischen Kern der Data Science weiterqualifizieren möchten. Auch Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt im Umgang mit Datenmodellierung und Predictive Analytics schulen möchten, finden hier ein passendes Angebot.

• Personen mit Interesse an relationalen Datenbanken und SQL, die tiefer einsteigen möchten
• Berufstätige, die bestehende Excel- oder Tabellenkenntnisse in Richtung Datenmodellierung erweitern wollen
• Quereinsteigende, die sich technisch fundiert in Richtung Data Science orientieren
• Fachkräfte, die Vorhersagemodelle im eigenen Arbeitsumfeld einordnen oder mitentwickeln möchten
• Wiedereinsteigende, die nach einer Pause ein technisches Grundverständnis für moderne Datenanalyse aufbauen möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und wird in Vollzeit organisiert. Technische Konzepte zu Datenbanken, SQL und Modellierung werden in praktischen Übungen direkt angewendet, sodass die Teilnehmenden mit realitätsnahen Datensätzen arbeiten und eigene Abfragen sowie einfache Vorhersagemodelle selbst umsetzen.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Format angeboten und verbindet Präsenz- mit virtuellen Lernphasen. Der konkrete zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Starttermin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, keine staatlich anerkannte Prüfung.

Der Kurs schafft ein solides technisches Fundament für alle, die Data Science nicht nur an der Oberfläche, sondern in ihren strukturellen Grundlagen verstehen möchten. Wer komplexe SQL-Abfragen selbst formulieren, Datenmodelle nachvollziehen und die Logik hinter Vorhersagemodellen einordnen möchte, findet hier einen technisch fundierten Einstieg statt einer rein oberflächlichen Tool-Einführung. Für Berufstätige, die bereits mit Tabellen oder einfachen Datenbanken arbeiten, liegt der Mehrwert darin, ihre Kenntnisse gezielt in Richtung relationaler Datenmodellierung und Predictive Analytics zu erweitern. Das vertiefte SQL-Verständnis lässt sich direkt auf viele Datenbanksysteme im beruflichen Alltag übertragen, unabhängig vom konkreten Arbeitgeber. Auch die im Kurs geübte Herangehensweise an unsaubere Rohdaten - eine der häufigsten Hürden im Berufsalltag - zahlt unmittelbar auf die eigene Arbeitspraxis ein. Langfristig profitieren Teilnehmende von einem technischen Fundament, das den Einstieg in weiterführende Data-Science-Spezialisierungen erleichtert - etwa in Richtung Machine-Learning-Engineering oder Business Intelligence. Das erlernte Verständnis für Datenmodellierung und Vorhersagelogik bleibt dabei unabhängig von einzelnen Tool-Versionen relevant, da die zugrunde liegenden Prinzipien von SQL-Struktur und Prognoselogik über Software-Generationen hinweg stabil bleiben.