Data Science Kurs: Statistik, SQL, Power BI, ML

Data Science verbindet Statistik, Datenbankwissen und Visualisierung zu einer Disziplin, die Unternehmen hilft, aus großen Datenmengen belastbare Entscheidungen abzuleiten. Dieser Kurs vermittelt fundierte datenwissenschaftliche Grundlagen ohne Voraussetzung formaler Vorkenntnisse: von statistischen Verfahren über den strukturierten Umgang mit relationalen Datenbanken per SQL bis zur Erstellung interaktiver Power-BI-Dashboards mit DAX-Funktionen. Ergänzt wird das Programm durch automatisierte Datenpipelines zur Datenaufbereitung und eine Einführung in das maschinelle Lernen, sodass Teilnehmende den gesamten Weg von der Rohdatenauswertung bis zum ersten Vorhersagemodell nachvollziehen können.

Der erste Themenblock legt das statistische Fundament, auf dem alle weiteren Kursinhalte aufbauen. Teilnehmende lernen, wie statistische Verfahren in der Praxis eingesetzt werden, um aus Rohdaten belastbare Aussagen abzuleiten, statt sich auf bloße Eindrücke zu verlassen.

• Grundbegriffe der deskriptiven Statistik und ihre praktische Anwendung
• Explorative Datenanalyse zur systematischen Mustererkennung
• Konzeption und Durchführung von Hypothesentests
• Identifikation von Ausreißern und Zusammenhängen in Datensätzen
• Einordnung statistischer Ergebnisse in einen fachlichen Kontext

Der zweite Block widmet sich dem strukturierten Umgang mit relationalen Datenbanken über SQL. Da nahezu jede Datenanalyse auf strukturierten Datenbeständen aufsetzt, bildet dieser Bereich eine zentrale technische Grundlage.

• Grundlegende SQL-Syntax für Abfragen, Filterung und Sortierung
• Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen und Datenquellen
• Aggregationen und Gruppierungen zur Kennzahlenbildung
• Performante Abfragen für große, relationale Datenbestände
• Aufbereitung von Datenbankergebnissen für die weiterführende Analyse

Der dritte Block behandelt die visuelle Aufbereitung analytischer Ergebnisse mit Power BI. Teilnehmende lernen, wie aus tabellarischen Daten übersichtliche, interaktive Berichte entstehen, die auch fachfremden Zielgruppen verständlich sind.

• Aufbau interaktiver Dashboards und Berichte in Power BI
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Berechnung abgeleiteter Kennzahlen
• Gestaltung nachvollziehbarer Visualisierungen für unterschiedliche Kennzahlentypen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Power-BI-Berichts
• Best Practices für übersichtliche und performante Dashboard-Strukturen

Der vierte Block verbindet automatisierte Datenaufbereitung mit einer Einführung in das maschinelle Lernen. Hier wird der Bogen von sauberen Daten zu ersten datengetriebenen Vorhersagen geschlagen.

• Aufbau automatisierter Datenpipelines zur Bereinigung und Transformation von Rohdaten
• Strukturierte Workflows für eine konsistente Datengrundlage in Analyseprojekten
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens und Abgrenzung der Lernverfahren
• Training einfacher Vorhersagemodelle und Auswahl geeigneter Algorithmen
• Bewertung der Modellgüte anhand gängiger Kennzahlen im Analysekontext

Im Praxisteil des Kurses wenden die Teilnehmenden die erlernten Konzepte durchgängig an realitätsnahen Datensätzen an, sodass der gesamte Weg von der Rohdatenauswertung bis zum ersten Vorhersagemodell nachvollziehbar wird.

• Durchführung einer explorativen Datenanalyse an einem realistischen Beispieldatensatz
• Formulierung und Test eines Hypothesentests zu einer konkreten Fragestellung
• Schreiben von SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationen an einer relationalen Beispieldatenbank
• Optimierung einer bestehenden SQL-Abfrage auf Performance
• Aufbau eines interaktiven Power-BI-Dashboards mit mehreren verknüpften Datenquellen
• Berechnung abgeleiteter Kennzahlen mit DAX-Funktionen
• Konzeption einer automatisierten Datenpipeline zur Bereinigung eines unsauberen Rohdatensatzes
• Transformation und Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Formaten
• Training eines einfachen Vorhersagemodells anhand eines Beispieldatensatzes
• Vergleich unterschiedlicher Algorithmen anhand ihrer Vorhersagegüte
• Interpretation und Präsentation der Analyseergebnisse in einem zusammenfassenden Bericht
• Rückschau der Grenzen und Fehlerquellen im gesamten Analyseprozess

Der Kurs ist so aufgebaut, dass jeder Themenblock auf dem vorherigen aufsetzt: Statistisches Grundwissen bildet die Basis für belastbare SQL-Auswertungen, diese wiederum liefern die Datengrundlage für aussagekräftige Power-BI-Berichte, und die automatisierte Datenaufbereitung mündet schließlich in die ersten Schritte des maschinellen Lernens.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Da keine formalen Vorkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich der Kurs sowohl für den Direkteinstieg als auch für die gezielte Vertiefung bereits vorhandenen Grundwissens.

• Berufstätige, die von einer reporting-nahen Tätigkeit in eine analytische Rolle wechseln möchten
• Quereinsteigende mit Interesse an Daten, Auswertungen und geschäftlichen Fragestellungen
• Personen mit ersten Excel- oder Tabellenkenntnissen, die diese systematisch erweitern wollen
• Fachkräfte aus Controlling, Vertrieb oder Verwaltung mit wachsendem Datenbezug in der eigenen Tätigkeit

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet damit Phasen strukturierter Anleitung mit eigenständiger Übungszeit an realitätsnahen Datensätzen. Auf jeden konzeptionellen Themenblock folgen praktische Übungen, in denen die Teilnehmenden das Gelernte direkt in SQL, Power BI oder einfachen Modelltrainings anwenden, bevor der nächste Themenblock beginnt.

Der Kurs ist in Vollzeit organisiert und umfasst vier aufeinander aufbauende Themenblöcke von der Statistik bis zum maschinellen Lernen, ergänzt durch einen umfangreichen Praxisteil. Der modulare Aufbau ermöglicht es, jeden Themenbereich in sich abzuschließen, bevor der nächste Baustein hinzukommt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifikation, die die erworbenen Kompetenzen in Statistik, SQL, Power BI und den Grundlagen des maschinellen Lernens dokumentiert.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seiner Durchgängigkeit: Statt einzelne Werkzeuge isoliert zu vermitteln, führt der Kurs von statistischem Grundwissen über strukturierte SQL-Abfragen und visuelle Power-BI-Berichte bis zu den ersten Schritten im maschinellen Lernen. Diese Kette entspricht genau dem Arbeitsablauf, den Data Scientists und Datenanalystinnen im beruflichen Alltag durchlaufen: Rohdaten verstehen, strukturiert abfragen, visualisieren und schließlich für Vorhersagen nutzen. Besonders praxisrelevant ist die Kombination aus SQL und Power BI, da beide Werkzeuge in nahezu jedem Unternehmen mit einer relationalen Datenbank und einem Reporting-Bedarf im Einsatz sind. Wer beides sicher beherrscht, kann Analyseanfragen eigenständig von der Datenbank bis zum fertigen Dashboard bearbeiten, ohne auf spezialisierte Teams angewiesen zu sein. Langfristig öffnet der Kurs den Zugang zu einem breiten Berufsfeld, das von klassischen Reporting- und Analystenrollen bis zu technisch anspruchsvolleren Positionen im Bereich maschinelles Lernen reicht. Da keine formalen Vorkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich der Kurs als niedrigschwelliger, aber inhaltlich fundierter Einstieg in ein Berufsfeld mit anhaltend hoher Nachfrage nach Datenkompetenz.