Einführung in datengetriebene Entscheidungen – Weiterbildung

Dieser Einführungskurs richtet sich an alle, die den Einstieg in datengetriebenes Arbeiten von Grund auf lernen möchten. Statt einzelne Werkzeuge isoliert zu betrachten, folgt der Kurs dem vollständigen Weg einer Entscheidungsfindung: von der ersten Datenquelle über die Bereinigung und Analyse bis zur verständlichen Darstellung und einer ersten Einschätzung mittels einfacher Vorhersagemodelle. Ziel ist es, ein grundlegendes Verständnis dafür zu entwickeln, wie aus unstrukturierten Rohdaten am Ende eine fundierte, nachvollziehbare Entscheidung wird.

Der Kurs orientiert sich am typischen Ablauf einer datengetriebenen Entscheidung und gliedert sich in vier Themenblöcke. Der erste Block behandelt Datenverarbeitung und Analyse als Ausgangspunkt jeder Entscheidungsfindung.

• Bereinigung und Vorbereitung von Datensätzen als Grundlage verlässlicher Analysen
• Anwendung explorativer Methoden zur Identifikation von Mustern, Trends und Auffälligkeiten
• Einordnung von Datenqualitätsproblemen und deren Auswirkung auf Entscheidungen
• Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten
• Erste Einschätzung, welche Daten für eine konkrete Fragestellung relevant sind
• Dokumentation der Bereinigungsschritte für Nachvollziehbarkeit

Der zweite Block vertieft SQL als zentrales Werkzeug zur effizienten Datenauswertung.

• Grundlegende SQL-Abfragen zur Nutzung relationaler Datenbanken
• Strukturierte Auswertung großer Datenmengen mithilfe von Joins
• Einsatz von Aggregationen zur Verdichtung von Kennzahlen
• Gezielte Abfragen zur Beantwortung konkreter Entscheidungsfragen
• Aufbereitung der Daten für nachgelagerte Analyse- und Modellierungsprozesse
• Prüfung von Abfrageergebnissen auf Plausibilität

Der dritte Block widmet sich automatisierten Datenpipelines als Basis für wiederholbare Entscheidungsprozesse.

• Aufbau automatisierter Pipelines zur Sicherstellung konsistenter Workflows
• Strukturierte Ansätze zur Harmonisierung großer Datenmengen
• Transformation von Rohdaten in analysefähige Formate
• Sicherstellung der Wiederholbarkeit von Auswertungen
• Fehlerquellen in Datenpipelines erkennen und beheben
• Effizienzsteigerung bei wiederkehrenden Auswertungsprozessen

Der vierte Block verbindet Datenvisualisierung mit einer ersten Einführung ins maschinelle Lernen.

• Einsatz von Power BI zur visuellen Darstellung analytischer Ergebnisse
• Nutzung interaktiver Dashboards zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen
• Anwendung von DAX-Funktionen zur verständlichen Aufbereitung von Kennzahlen
• Vermittlung von Grundlagen des maschinellen Lernens
• Training und Anpassung einfacher Modelle
• Bewertung der Modellgüte im Rahmen datenwissenschaftlicher Fragestellungen

Im praktischen Teil wird der gesamte Entscheidungsprozess an einem durchgängigen Beispiel nachvollzogen.

• Eine konkrete Entscheidungsfrage in ein analysierbares Datenproblem übersetzen
• Passende Datenquellen für die Fragestellung identifizieren
• Rohdaten bereinigen und für die Analyse vorbereiten
• SQL-Abfragen zur Beantwortung der Entscheidungsfrage formulieren
• Eine automatisierte Pipeline für wiederkehrende Auswertungen aufbauen
• Ergebnisse in einem Power-BI-Dashboard zusammenführen
• Ein einfaches Vorhersagemodell zur Ergänzung der Entscheidungsgrundlage trainieren
• Die Aussagekraft des Modells kritisch einordnen
• Verschiedene Handlungsoptionen anhand der Datenlage vergleichen
• Eine begründete Empfehlung aus den Analyseergebnissen ableiten
• Die eigene Vorgehensweise anderen Teilnehmenden nachvollziehbar erläutern
• Feedback zur eigenen Analyse einholen und einordnen

Der rote Faden des Kurses ist stets die Frage, wie aus Daten eine belastbare Entscheidung wird — nicht die isolierte Beherrschung einzelner Werkzeuge. Dadurch eignet sich der Kurs besonders für den strukturierten Einstieg in datengetriebenes Arbeiten. Am Ende des Kurses steht eine zusammenfassende Übung, in der Teilnehmende den vollständigen Weg von der ersten Datenquelle bis zur begründeten Entscheidung eigenständig durchlaufen und dokumentieren.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen, die einen strukturierten Zugang zu datengetriebenem Arbeiten suchen, ebenso wie an beruflich Interessierte aus technisch geprägten Fachbereichen.

• Personen ohne bisherige Erfahrung mit Datenanalyse
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Data Science und Entscheidungsfindung
• Berufstätige, die datenbasierte Entscheidungen künftig selbst treffen möchten
• Mitarbeitende aus Reporting- oder Analysebereichen mit Einsteigerprofil
• Personen aus technisch geprägten Fachbereichen mit Interesse an Grundlagenwissen

Der Kurs führt Schritt für Schritt durch den vollständigen Ablauf einer datengetriebenen Entscheidung, wobei fachliche Erklärungen unmittelbar in praktischen Übungen angewendet werden. Die Durchführung erfolgt im Hybrid-Format, das Präsenz- und Online-Elemente kombiniert. Durch die Orientierung am typischen Entscheidungsprozess bauen die einzelnen Einheiten unmittelbar aufeinander auf, sodass Teilnehmende den roten Faden von der Datenquelle bis zur Empfehlung durchgehend nachvollziehen können.

Der Kurs wird in Vollzeitform durchgeführt und umfasst mehrere aufeinander aufbauende Themenblöcke von der Datenbereinigung bis zur Modellbewertung, ergänzt durch eine zusammenfassende Praxisübung. Genauere Termine und die konkrete zeitliche Einteilung werden über den jeweiligen Anbieter kommuniziert.

Der Kurs endet mit einem Trägerzertifikat, das die erfolgreiche Teilnahme sowie die erworbenen Grundlagenkompetenzen in Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung bestätigt. Je nach Anbieter wird der Abschluss durch eine Abschlussprüfung ergänzt.

Viele Berufstätige stehen heute vor der Situation, dass Entscheidungen zunehmend auf Datenbasis getroffen werden sollen, ohne dass ein systematisches Verständnis dafür vorhanden ist, wie ein solcher Prozess eigentlich abläuft. Genau hier setzt dieser Einführungskurs an: Er vermittelt nicht nur einzelne Werkzeuge, sondern ein durchgängiges Verständnis für den Weg von der Datenquelle bis zur begründeten Entscheidung. Der Kurs eignet sich besonders für den Einstieg, weil er bewusst keine Vorkenntnisse voraussetzt und stattdessen Schritt für Schritt aufbaut: von der Datenbereinigung über SQL-Abfragen und automatisierte Pipelines bis zur Visualisierung und einer ersten Einordnung von Vorhersagemodellen. Teilnehmende erhalten damit ein solides Fundament, auf dem sich vertiefende Kenntnisse in Data Science, Business Intelligence oder Machine Learning aufbauen lassen. Über die fachlichen Inhalte hinaus stärkt der Kurs ein grundlegendes Verständnis dafür, wie datenbasierte Argumentation funktioniert — eine Kompetenz, die längst nicht mehr nur in technischen Berufen, sondern in nahezu allen Bereichen der Arbeitswelt an Bedeutung gewinnt. Wer diesen Einführungskurs abgeschlossen hat, kann selbstständig einschätzen, welche Daten für eine anstehende Entscheidung überhaupt relevant sind, und muss nicht mehr auf fertige Auswertungen anderer warten. Diese Fähigkeit, den gesamten Weg von der Rohdatenquelle bis zur Empfehlung selbst zu überblicken, unterscheidet den Kurs von reinen Werkzeugschulungen und macht ihn zu einer soliden Basis für alle weiteren Schritte in Richtung Data Science oder Business Intelligence.