Data Science Kurs: Pipelines, SQL, ML

Der Data Science Kurs für professionelle Entwicklung vermittelt ein praxisnahes Fundament für datengetriebene Berufe, mit besonderem Fokus auf automatisierte Datenpipelines und effiziente Workflows. Ergänzt wird dies durch SQL für die Datenverarbeitung, Power BI für die Visualisierung sowie eine Einführung in explorative Analysen und Machine Learning.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die von der Automatisierung von Datenprozessen über SQL und Power BI bis zu explorativen Analysen und Machine Learning führen. Modul Automatisierte Datenpipelines und Workflow-Optimierung Der Einstieg vermittelt, wie sich wiederkehrende Datenprozesse automatisieren und effizient gestalten lassen.

• Bereinigung, Zusammenführung und Aufbereitung von Datenquellen
• Entwicklung effizienter Workflows für datengetriebene Prozesse
• Nutzung von Automatisierungstechniken für wiederkehrende Analysen
• Sicherstellung konsistenter Datengrundlagen für nachgelagerte Analysen

Modul SQL für leistungsstarke Abfragen und Datenverarbeitung Aufbauend auf den Pipeline-Grundlagen wird SQL als zentrales Werkzeug zur Datenverarbeitung vermittelt.

• Anwendung von Joins und Aggregationen für komplexe Datensätze
• Schreiben optimierter Abfragen für performante Analysen
• Anpassung von Datenbankstrukturen für Machine-Learning-Prozesse

Modul Interaktive Datenvisualisierung mit Power BI Der dritte Block zeigt, wie sich Analyseergebnisse in Power BI verständlich und interaktiv darstellen lassen.

• Erstellung dynamischer Dashboards
• Einsatz von DAX-Funktionen für präzise Kennzahlen
• Entwicklung aussagekräftiger Berichte für Geschäftsentscheidungen

Modul Explorative Analysen und Machine Learning Der abschließende Block führt in statistische Methoden und maschinelles Lernen ein.

• Identifikation von Mustern und Trends in Daten
• Einsatz statistischer Methoden für fundierte Erkenntnisse
• Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen
• Bewertung der Modellgüte im Hinblick auf praktische Anwendungsfälle

Praxis: Vom Rohdatensatz zum automatisierten Analyseprozess Über die vier Module hinweg arbeiten die Teilnehmenden an einem durchgehenden Praxisstrang, der Automatisierung, SQL, Power BI und Machine Learning miteinander verbindet.

• Aufbau einer kleinen automatisierten Datenpipeline für ein Beispielszenario
• Abfrage und Aufbereitung der Daten mit SQL
• Visualisierung erster Ergebnisse in einem Power-BI-Dashboard
• Durchführung einer explorativen Analyse auf dem aufbereiteten Datensatz
• Training eines einfachen Machine-Learning-Modells auf Basis der Daten
• Bewertung der Modellergebnisse und Diskussion möglicher Verbesserungen
• Rückschau, wie sich die einzelnen Werkzeuge zu einem durchgehenden Prozess verbinden lassen
• Abschließende Präsentation des automatisierten Analyseprozesses

Der Kurs legt besonderen Wert darauf, dass Data Science nicht als lose Sammlung einzelner Techniken vermittelt wird, sondern als zusammenhängender Prozess von der Automatisierung der Datenaufbereitung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell. Dabei wird durchgehend der Bezug zu automatisierten, wiederholbaren Workflows hergestellt, die im späteren Berufsalltag Zeit sparen und Fehleranfälligkeit reduzieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, dass die Teilnehmenden verstehen, an welcher Stelle sich Automatisierung tatsächlich lohnt und wo eine manuelle, individuelle Prüfung von Daten sinnvoller bleibt. Diese Abwägung wird anhand des durchgehenden Praxisbeispiels immer wieder aufgegriffen, etwa wenn diskutiert wird, ob ein bestimmter Bereinigungsschritt dauerhaft automatisiert oder für jeden neuen Datensatz individuell angepasst werden sollte. So entsteht ein realistisches Bild davon, wie automatisierte Data-Science-Prozesse im beruflichen Alltag tatsächlich gepflegt und weiterentwickelt werden. Auch die Verbindung zwischen SQL-Abfragen und dem späteren Machine-Learning-Schritt wird bewusst thematisiert: Die Teilnehmenden lernen, dass eine gut strukturierte Datenbankabfrage die Grundlage für ein sauberes Trainingsset legt, während unpassend aufbereitete Daten selbst mit einem ausgefeilten Modell keine verlässlichen Prognosen liefern. Dieses Verständnis für die Abhängigkeit zwischen Datenqualität und Modellgüte zieht sich als wiederkehrender Gedanke durch alle vier Module. Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden Datenprozesse automatisieren, mit SQL und Power BI arbeiten und einfache Machine-Learning-Modelle eigenständig entwickeln.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten.

• Berufstätige, die datengetriebene Prozesse in ihrem aktuellen Job automatisieren möchten
• Quereinsteiger:innen ohne Vorkenntnisse in Statistik oder Programmierung
• Personen mit Interesse an Machine Learning und explorativer Datenanalyse
• Fachkräfte aus technisch geprägten Bereichen mit Interesse an Data Science

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und kombiniert theoretische Grundlagen mit einem durchgehenden Praxisstrang, in dem Automatisierung, SQL, Power BI und Machine Learning am gleichen Beispieldatensatz eingeübt werden.

Der Kurs umfasst laut Marktangebot 32 Termine in Vollzeit, verteilt auf die vier Module Automatisierung, SQL, Power BI und Machine Learning sowie den begleitenden Praxisstrang.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen Kenntnisse, nicht um eine herstellerseitige Zertifizierung.

Viele Data-Science-Einstiegskurse konzentrieren sich auf einzelne Werkzeuge wie SQL oder Python, ohne zu zeigen, wie diese in einem automatisierten, wiederholbaren Prozess zusammenspielen. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er Automatisierung und Workflow-Optimierung als durchgehendes Prinzip in alle Module integriert, von der Datenaufbereitung bis zum Machine-Learning-Modell. Für Teilnehmende ohne formale Vorbildung bedeutet das einen niedrigschwelligen, aber inhaltlich anspruchsvollen Einstieg in ein Berufsfeld, das in vielen Unternehmen zunehmend gefragt ist. Die Kombination aus Automatisierungswissen, SQL-Kenntnissen, Power-BI-Visualisierung und ersten Machine-Learning-Kompetenzen ergibt ein Profil, das sowohl in reinen Data-Science-Rollen als auch in angrenzenden Bereichen wie Business Intelligence oder Reporting einsetzbar ist. Der starke Praxisbezug sorgt zudem dafür, dass die Teilnehmenden nach Kursende nicht nur einzelne Techniken kennen, sondern einen vollständigen, automatisierbaren Analyseprozess selbstständig nachvollziehen und auf eigene Datenprobleme übertragen können. Für Berufstätige, die in ihrem aktuellen Umfeld bereits mit wiederkehrenden Reporting-Aufgaben betraut sind, bietet der Kurs zudem einen direkten Hebel, um Routinearbeit spürbar zu reduzieren: Wer versteht, wie sich ein Bereinigungs- oder Auswertungsschritt automatisieren lässt, gewinnt Zeit für die eigentliche Interpretation der Ergebnisse, statt sie wiederholt mit manuellen Handgriffen zu verbringen.