Data Science: Predictive Analytics Kurs

Predictive Analytics verbindet statistische Modelle mit realen Geschäftsdaten, um zukünftige Entwicklungen abzuschätzen, bevor sie eintreten. Dieser Kurs zeigt, wie aus rohen, oft unvollständigen Datenquellen belastbare Vorhersagemodelle entstehen und wie diese Modelle so aufbereitet werden, dass Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger sie tatsächlich nutzen können. Im Zentrum stehen vier eng verzahnte Fähigkeiten: der Aufbau automatisierter Datenpipelines, der sichere Umgang mit SQL für die Datenaufbereitung, die visuelle Aufbereitung von Prognosen in Power BI sowie das Trainieren und Optimieren von Machine-Learning-Modellen. Der Kurs richtet sich an alle, die datenbasierte Entscheidungsprozesse in Unternehmen aktiv mitgestalten möchten, unabhängig davon, ob bereits Erfahrung mit Datenanalyse vorliegt.

Modul 1 — Automatisierte Datenpipelines für Predictive Analytics: Bevor ein Vorhersagemodell überhaupt entstehen kann, müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt und in einen nutzbaren Zustand gebracht werden. Dieses Modul vermittelt, wie sich wiederkehrende Datenaufbereitungsschritte automatisieren lassen, damit Prognosen nicht an veralteten oder lückenhaften Daten scheitern.

• Datenquellen identifizieren, anbinden und in strukturierte Formate überführen
• Bereinigungs- und Harmonisierungsverfahren für heterogene Rohdaten
• Aufbau wiederholbarer Workflows zur automatisierten Datenverarbeitung
• Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern
• Datenqualitätsprüfungen als festen Bestandteil der Pipeline etablieren
• Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Datenständen sicherstellen

Modul 2 — SQL für leistungsstarke Analysen: Strukturierte Abfragesprache bleibt das Rückgrat jeder Datenanalyse, auch wenn moderne Tools viele Schritte visuell abbilden. Dieses Modul vertieft SQL-Kenntnisse gezielt für den Einsatz in prädiktiven Analyseprozessen.

• Joins und Aggregationen zur Aufbereitung strukturierter Daten für Machine Learning
• Fensterfunktionen für zeitreihenbasierte Auswertungen
• Optimierte Abfragen zur Steigerung der Performance analytischer Prozesse
• Indexierung und Abfrageplanung in relationalen Datenbanken
• Effiziente Verwaltung von Datenbanken zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
• Typische Fehlerquellen bei komplexen Abfragen erkennen und vermeiden

Modul 3 — Interaktive Visualisierung von Prognosemodellen mit Power BI: Ein Vorhersagemodell entfaltet erst dann Wirkung, wenn seine Ergebnisse verständlich kommuniziert werden. Dieses Modul zeigt, wie Power BI Prognosen in nachvollziehbare, interaktive Dashboards übersetzt.

• Dynamische Dashboards zur Darstellung datengetriebener Prognosen entwerfen
• DAX-Funktionen für präzise Berechnungen und abgeleitete Kennzahlen
• Aussagekräftige Berichte zur Optimierung datenbasierter Entscheidungen gestalten
• Datenmodelle in Power BI strukturieren und Beziehungen definieren
• Filter, Slicer und Drilldown-Funktionen für explorative Analysen einsetzen
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen (Fachbereich, Management) anpassen

Modul 4 — Machine Learning und statistische Modellierung: Im letzten inhaltlichen Baustein rücken die eigentlichen Vorhersagemodelle in den Mittelpunkt. Es geht darum, aus aufbereiteten Daten belastbare Prognosen abzuleiten und deren Qualität kritisch einzuschätzen.

• Muster und Trends in Daten identifizieren, um Vorhersagen zu verbessern
• Regressions- und Klassifikationsmodelle trainieren, um Geschäftsprognosen zu ermöglichen
• Modelle systematisch optimieren, um Entscheidungen auf präzisen Analysen zu stützen
• Overfitting erkennen und durch geeignete Validierungsverfahren vermeiden
• Kennzahlen zur Bewertung der Modellgüte (z. B. Genauigkeit, Fehlermaße) interpretieren
• Grenzen von Vorhersagemodellen realistisch einschätzen und kommunizieren

Praxis-Block — Anwendungsszenarien aus Predictive Analytics

• Rohdaten aus mehreren fiktiven Quellsystemen zusammenführen und bereinigen
• SQL-Abfrage zur Aggregation von Verkaufsdaten nach Zeiträumen entwickeln
• Automatisierten Workflow für die tägliche Datenaktualisierung entwerfen
• Power-BI-Dashboard für eine Absatzprognose aufbauen
• DAX-Measure zur Berechnung eines gleitenden Durchschnitts erstellen
• Regressionsmodell zur Vorhersage einer numerischen Zielgröße trainieren
• Klassifikationsmodell zur Einschätzung eines binären Ereignisses entwickeln
• Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen bewerten und dokumentieren
• Datenpipeline und Dashboard in einem durchgängigen Analyseprozess verbinden
• Ergebnisbericht für eine fiktive Geschäftsleitung aufbereiten
• Sensitivitätsanalyse für ein Prognosemodell durchführen
• Abschlussprojekt: vollständiger Analyseprozess von Rohdaten bis zur Entscheidungsvorlage

Der Kurs verzahnt technische Fertigkeiten mit einem Verständnis dafür, wie Prognosen im Unternehmensalltag tatsächlich genutzt werden. Wer alle vier Module durchläuft, versteht nicht nur, wie ein Modell entsteht, sondern auch, wie es in eine nachvollziehbare, visuell aufbereitete Entscheidungsgrundlage überführt wird. Am Ende steht ein zusammenhängendes Bild: von der Datenquelle über die Bereinigung, die Modellierung bis zur Kommunikation der Ergebnisse. Diese Durchgängigkeit unterscheidet den Kurs von reinen Tool-Schulungen, die nur einzelne Schritte isoliert behandeln.

Der Kurs eignet sich für Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse oder datenbasiertem Reporting aufbauen möchten. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, da die Inhalte aufeinander aufbauend vermittelt werden.

• Personen, die aus kaufmännischen oder administrativen Berufen in die Datenanalyse wechseln möchten
• Fachkräfte mit erster Excel- oder Reporting-Erfahrung, die sich in Richtung Data Science weiterentwickeln wollen
• Mitarbeitende aus Controlling, Vertrieb oder Marketing mit Interesse an datenbasierten Prognosen
• Personen, die BI-Werkzeuge bereits nutzen und ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen möchten
• Quereinsteigende mit Interesse an strukturiertem, technisch geprägtem Arbeiten

Der Kurs verbindet Präsenz- und Online-Lernphasen im Hybrid-Format, sodass theoretische Inhalte und praktische Übungen in enger Abfolge bearbeitet werden können. Jedes Modul kombiniert eine fachliche Einführung mit unmittelbarer Anwendung an realitätsnahen Datensätzen, etwa beim Schreiben eigener SQL-Abfragen oder beim Aufbau eines Power-BI-Dashboards. Die Vollzeitform ermöglicht ein zügiges, konzentriertes Durcharbeiten der Inhalte, wobei Übungsaufgaben und Praxisprojekte den Wissenstransfer sichern.

Der Kurs wird in Vollzeit als Hybrid Learning durchgeführt und umfasst vier inhaltliche Module sowie einen umfassenden Praxis-Block. Die konkrete Dauer richtet sich nach dem gewählten Kurstermin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt. Durch die Vollzeitstruktur lassen sich Datenpipeline-Grundlagen, SQL, Power BI und Machine-Learning-Modellierung in einem zusammenhängenden Lernprozess erarbeiten.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für den Kurs Data Science: Predictive Analytics und datengetriebene Entscheidungen. Je nach Ausgestaltung ist der Abschluss mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die erarbeiteten Kompetenzen in SQL, Power BI und Machine Learning nachgewiesen werden. Das Zertifikat dokumentiert praxisnahes Wissen für den Einsatz in datengetriebenen Analyseprozessen.

Unternehmen jeder Branche stehen zunehmend vor der Aufgabe, aus wachsenden Datenmengen konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Wer Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine-Learning-Modellierung gemeinsam beherrscht, kann diesen gesamten Prozess von der Datenquelle bis zur Entscheidungsvorlage eigenständig verantworten, statt nur einzelne Teilschritte auszuführen. Diese Kombination aus Datenaufbereitung, Abfragetechnik, Visualisierung und Modellierung ist auf dem Arbeitsmarkt gefragt, weil sie seltener isoliert vorkommt als Einzelkompetenzen. Wer nach Abschluss des Kurses ein Prognosemodell nicht nur technisch bauen, sondern auch verständlich in einem Dashboard präsentieren kann, wird zur zentralen Ansprechperson für datenbasierte Entscheidungen im eigenen Arbeitsumfeld. Gerade für Berufe im Bereich Reporting, Controlling oder Business Intelligence eröffnet der Kurs eine klare Weiterentwicklungsperspektive: von der reinen Datenaufbereitung hin zur eigenständigen Prognosearbeit. Die erworbenen Fähigkeiten lassen sich unmittelbar auf reale Fragestellungen im eigenen Unternehmen übertragen.