Data Science: Datenverarbeitung mit Python & SQL – Kurs

Dieser Kurs richtet sich gezielt an Menschen, die noch am Anfang ihrer Data-Science-Reise stehen und ohne formale Vorkenntnisse einsteigen möchten. Im Mittelpunkt steht die Kombination aus SQL für die Arbeit mit relationalen Datenbanken und Python für die flexible Datenverarbeitung – ergänzt um Power BI zur visuellen Aufbereitung von Ergebnissen. Statt komplexer mathematischer Modellierung liegt der Schwerpunkt auf dem soliden Handwerkszeug, mit dem Daten strukturiert abgefragt, bereinigt, transformiert und verständlich präsentiert werden. Ergänzend erhalten Teilnehmende einen Ausblick auf automatisierte Datenpipelines und erste Berührungspunkte mit maschinellem Lernen.

Der erste Block führt in die Datenanalyse mit SQL ein und bildet damit bewusst den Einstiegspunkt des Kurses, da relationale Datenbanken in nahezu jedem Unternehmen die zentrale Datenquelle darstellen. Teilnehmende lernen, wie Informationen gezielt und effizient aus solchen Datenbanken extrahiert werden.

• Einsatz von SQL zur Analyse relationaler Datenbanken
• Gestaltung von Abfragen mittels Joins, Aggregationen und Filtern
• effiziente Verarbeitung großer Datenmengen
• Vorbereitung von Datenbankabfragen für nachgelagerte Analyseschritte
• typische Fehlerquellen bei komplexen SQL-Abfragen erkennen und vermeiden
• Grundlagen relationaler Datenmodelle nachvollziehen

Der zweite Block wechselt zu Python als flexiblerem Werkzeug, das über die Möglichkeiten reiner Datenbankabfragen hinausgeht. Hier lernen Teilnehmende, wie Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt und für die weitere Verwendung aufbereitet werden.

• Einführung der Programmiersprache Python als Werkzeug zur Datenverarbeitung
• Nutzung von pandas zur Datenbereinigung, Umformung und strukturierten Analyse
• Einsatz von NumPy für numerische Operationen und Berechnungen
• flexible Umsetzung analytischer Prozesse jenseits starrer Abfragesprachen
• Vorbereitung von Daten für weiterführende Modelle
• Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten in Datensätzen

Der dritte Block widmet sich der Visualisierung und dem verständlichen Reporting – ein Aspekt, der in vielen Data-Science-Kursen zu kurz kommt, hier aber als eigener Themenblock behandelt wird, weil Analyseergebnisse erst durch gute Aufbereitung wirksam werden.

• Verwendung von Power BI zur Darstellung analytischer Ergebnisse
• Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards zur Datenvisualisierung
• Anwendung von DAX-Funktionen zur visuellen Aufbereitung komplexer Datenstrukturen
• adressatengerechte Präsentation von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Aufbau übersichtlicher Kennzahlen-Dashboards für den Arbeitsalltag
• Verbindung von Power BI mit zuvor in Python aufbereiteten Daten

Der vierte Block gibt einen Ausblick auf Automatisierung und maschinelles Lernen und rundet damit den praxisorientierten Einstieg ab, ohne die Teilnehmenden mit tiefer mathematischer Modellierung zu überfordern.

• Aufbau automatisierter Datenpipelines für wiederholbare und skalierbare Analysen
• strukturierte Workflows zur Datenharmonisierung und -integration
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens und deren Einsatzmöglichkeiten
• Trainieren und Optimieren einfacher ML-Modelle
• Einbindung von ML-Verfahren in bestehende datenwissenschaftliche Projekte
• Übergang von deskriptiver Analyse zu vorausschauenden Auswertungen

Im begleitenden Praxisteil wird jedes Werkzeug unmittelbar an konkreten Datensätzen erprobt, damit der Übergang von der Theorie zur eigenständigen Anwendung gelingt.

• Formulierung eigener SQL-Abfragen an einer Beispieldatenbank
• Kombination mehrerer Tabellen mittels Joins in einem realistischen Szenario
• Bereinigung eines fehlerhaften Datensatzes mit pandas
• numerische Berechnungen und Transformationen mit NumPy
• Aufbau eines vollständigen Analyseworkflows von der Datenbank bis zum Dashboard
• Erstellung eines interaktiven Power-BI-Dashboards zu einem Beispieldatensatz
• Anwendung von DAX-Formeln zur Berechnung abgeleiteter Kennzahlen
• Konzeption einer einfachen automatisierten Datenpipeline
• Training eines einfachen ML-Modells an aufbereiteten Daten
• Präsentation eigener Analyseergebnisse vor der Gruppe
• Diskussion typischer Einstiegsfehler bei Datenprojekten
• Abschlussübung: vollständiger Analyseprozess von der SQL-Abfrage bis zum Dashboard

Der Kurs ist bewusst so gestaltet, dass auch Teilnehmende ohne Vorerfahrung Schritt für Schritt an die einzelnen Werkzeuge herangeführt werden, bevor diese im letzten Block miteinander verknüpft werden.

Dieser Kurs eignet sich ausdrücklich für Einsteigende und Quereinsteigende, die noch keine formale Ausbildung in Data Science oder Informatik mitbringen, aber ein solides praktisches Fundament in Datenanalyse aufbauen möchten. Da explizit keine Vorkenntnisse vorausgesetzt werden, richtet sich der Kurs an eine breitere Zielgruppe als vertiefende Data-Science-Formate.

• Berufstätige ohne Data-Science-Hintergrund, die Datenanalyse als neues Aufgabenfeld erschließen möchten
• Quereinsteigende, die von Excel-basierter Arbeit zu strukturierter Datenbank- und Python-Nutzung wechseln wollen
• Fachkräfte aus Business Intelligence, die ihre SQL- und Python-Kenntnisse systematisieren möchten
• Personen mit Interesse an Softwareentwicklung, die einen praxisnahen Einstieg in Datenverarbeitung suchen
• Mitarbeitende, die in ihrem Unternehmen künftig Dashboards und Reports selbst erstellen sollen

Der Kurs führt die Teilnehmenden schrittweise durch die einzelnen Werkzeuge SQL, Python und Power BI, wobei jedes Werkzeug zunächst isoliert eingeübt und erst im weiteren Verlauf mit den anderen kombiniert wird. Praktische Übungen an Beispieldatensätzen begleiten jeden Themenblock, sodass Teilnehmende das neu erworbene Wissen direkt anwenden, statt es nur passiv aufzunehmen.

Der Kurs ist kompakt angelegt und deckt in überschaubarem zeitlichem Rahmen vier aufeinander aufbauende Themenblöcke ab – von der SQL-Abfrage bis zum fertigen Dashboard. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Lerntempo und der Vertiefung der einzelnen Werkzeuge.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab; teilweise ist zusätzlich eine Abschlussprüfung vorgesehen. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen, die die erworbenen praktischen Kenntnisse in SQL, Python-Datenverarbeitung und Power-BI-Reporting dokumentiert.

Gerade weil dieser Kurs bewusst ohne Vorkenntnisse auskommt, eröffnet er auch fachfremden Berufstätigen einen realistischen Zugang zu einem der gefragtesten Kompetenzfelder der Gegenwart. Wer SQL-Abfragen formulieren, Daten in Python aufbereiten und Ergebnisse in Power BI verständlich präsentieren kann, deckt bereits einen Großteil der Anforderungen ab, die in Stellenausschreibungen für Datenanalyse-Rollen genannt werden. Im Arbeitsalltag zahlt sich diese Kombination unmittelbar aus: Statt auf andere Abteilungen für einfache Datenbankabfragen oder Dashboard-Erstellung angewiesen zu sein, können Absolvierende diese Aufgaben eigenständig übernehmen. Das macht sie zu einer wertvollen Schnittstelle zwischen Fachabteilung und IT, insbesondere in kleineren und mittleren Unternehmen ohne eigene große Data-Science-Teams. Der Kurs eignet sich zudem als solides Sprungbrett für alle, die sich später in Richtung vertiefter Machine-Learning-Kenntnisse weiterentwickeln möchten. Da SQL, Python und Datenaufbereitung die Grundlage jeder weiterführenden Modellierung bilden, schafft dieser Einstiegskurs die notwendige Basis für anspruchsvollere Data-Science-Formate.