Data Science - Quereinstieg

Dieser Kurs öffnet den Weg in die Data-Science-Welt für Personen ohne klassischen IT- oder Statistik-Hintergrund. Schritt für Schritt werden die Werkzeuge, Methoden und Denkweisen vermittelt, die für den Einstieg in datengetriebenes Arbeiten entscheidend sind. Der Kurs ist auf breit angelegte Kompetenz ausgerichtet — von der Datenprogrammierung über Visualisierung bis zur Business-Governance — und bereitet auf mehrere anerkannte Zertifizierungen vor: Microsoft PL-300, CompTIA Data+, CertNexus CDSP und CertNexus DSBIZ.

Grundlagen von Python und SQL Dieser erste Themenblock legt die programmiertechnische Basis für alle weiteren Module. Python wird dabei nicht als Informatik-Disziplin eingeführt, sondern unmittelbar als Analysewerkzeug: Datensätze laden, bereinigen, auswerten. SQL ergänzt das Bild, sobald Daten aus relationalen Datenbanken stammen — ein in der Praxis häufiges Szenario.

• Einführung in Python: Syntax, Datenstrukturen, Kontrollfluss
• Python for Data Science: Pandas für Tabellendaten, grundlegende Visualisierung
• SQL-Grundlagen: Tabellen abfragen, filtern, aggregieren und verknüpfen
• Zusammenspiel von Python und SQL in typischen Analyse-Workflows
• Praxisbeispiel: Aufbau einer kleinen Kundendatenbank und Analyse mit Python
• Fehleranalyse und Debugging im Datenkontext

Datenmanagement und Visualisierung — Microsoft PL-300 Power BI ist eines der meistgenutzten Visualisierungswerkzeuge im deutschsprachigen Unternehmensalltag. Dieser Block vermittelt, wie Daten aus verschiedenen Quellen in Power BI geladen, transformiert und in aussagekräftigen Dashboards aufbereitet werden. Das Praxisbeispiel — ein Vertriebs-KPI-Dashboard — ist bewusst nah an realen Reportinganforderungen gewählt.

• Microsoft PL-300: Power BI Data Analyst — Prüfungsinhalte und Kompetenzfelder
• Datentransformation mit Power Query: Bereinigung, Typisierung, Verknüpfung
• DAX-Grundlagen: Kennzahlendefinitionen und berechnete Spalten
• Berichtsdesign: Diagrammauswahl, Filterfunktionen, Drill-through
• Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven KPI-Dashboards für den Vertrieb
• Veröffentlichung und Freigabe von Power-BI-Berichten in der Unternehmensumgebung

Datenanalyse und Statistik — CompTIA Data+ CompTIA Data+ zertifiziert fundiertes Wissen in Datenanalyse, Statistik und Datenqualität — unabhängig von einem bestimmten Hersteller oder einer Plattform. Dieser Block stärkt das methodische Fundament und vermittelt, wie statistische Aussagen korrekt interpretiert und kommuniziert werden — eine Kernkompetenz, die in jedem Datenprojekt gefragt ist.

• Grundbegriffe der beschreibenden Statistik: Mittelwert, Streuung, Korrelation
• Inferenzstatistik: Grundlagen für datenbasierte Aussagen und Schätzungen
• Datenqualität: Erkennen und Behandeln von Ausreißern, fehlenden Werten und Inkonsistenzen
• Einführung in Wahrscheinlichkeitsrechnung und deren Bedeutung für Vorhersagen
• Praxisbeispiel: Statistische Trendanalyse auf Basis von Verkaufsdaten
• Vorbereitung auf die CompTIA Data+-Prüfung: Themenstruktur und Aufgabentypen

Erweiterte Data-Science-Kenntnisse — CertNexus CDSP Der Certified Data Science Practitioner (CDSP) von CertNexus fokussiert auf die praktische Durchführung von Data-Science-Projekten vom Problem-Framing bis zur Modellevaluierung. Dieser Block geht über deskriptive Analyse hinaus und führt in Prognose- und Klassifikationsverfahren ein, die unmittelbar auf Business-Probleme angewendet werden.

• Projektstruktur in Data Science: Problem-Framing, Datensammlung, Modellwahl
• Explorative Datenanalyse: Muster erkennen, Hypothesen bilden, Korrelationen einordnen
• Überwachte Lernverfahren: Regression und Klassifikation in der Praxis
• Modellevaluierung: Gütemaße verstehen und vergleichen
• Praxisbeispiel: Prognosemodell zur Vorhersage von Kundenabwanderung
• Vorbereitung auf die CDSP-Zertifizierungsprüfung: Inhaltsstruktur und Prüfungsformat

Business- und Governance-Perspektive — CertNexus DSBIZ Data Science entfaltet ihren Wert erst dann vollständig, wenn Erkenntnisse in unternehmerische Entscheidungen überführt werden. Das DSBIZ-Modul — konzipiert für Personen ohne tiefe Programmierkenntnisse, aber mit Geschäftssinn — vermittelt, wie Datenprojekte beauftragt, bewertet und in die Organisation eingebettet werden. Es ist der strategische Abschluss des Kurspakets.

• Rollen und Verantwortlichkeiten in Datenprojekten
• Governance-Grundlagen: Dateneigentümerschaft, Zugriffsrechte, Compliance
• Einordnung von Data-Science-Ergebnissen in Entscheidungsprozesse
• Bewertung von KI-Lösungen aus Management-Perspektive: Nutzen, Risiko, Einführungsaufwand
• Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für den Einsatz neuer Analysetools
• Vorbereitung auf die DSBIZ-Prüfung: Zielgruppe und Inhaltsfelder

Der Kurs ist explizit als Einstiegsprogramm konzipiert — auch für Personen ohne Programmiererfahrung. Entscheidend ist die Bereitschaft, sich strukturiert in neue Werkzeuge und Denkweisen einzuarbeiten.

• Quereinsteiger aus kaufmännischen, verwaltenden oder nichttechnischen Berufen
• Berufstätige, die in ihrer aktuellen Rolle zunehmend mit Daten zu tun haben
• Data Analysts und Reporting-Fachkräfte, die ihr methodisches Fundament vertiefen wollen
• Business Analysts, die datengestützte Argumentationen stärken möchten
• Personen, die eine berufliche Neuorientierung in Richtung Datenwirtschaft anstreben

Der Kurs folgt einem Combined-Learning-Konzept mit einem deutlichen Schwerpunkt auf Vollzeitverfügbarkeit, ist aber auch in Teilzeit absolvierbar. Online-Lerneinheiten wechseln sich mit eigenständigen Übungsphasen ab, in denen Aufgaben auf echten Datensätzen bearbeitet werden. Die einzelnen Zertifizierungsblöcke bauen inhaltlich aufeinander auf, können aber auch gezielt für die jeweilige Prüfungsvorbereitung genutzt werden. Unterrichtsmaterialien liegen überwiegend auf Deutsch vor; die Zertifizierungsprüfungen selbst sind englischsprachig.

Die Kursdauer variiert je nach Durchführungsformat und Anbieter und erstreckt sich über mehrere Wochen. Vollzeitteilnehmende schließen schneller ab, während Teilzeitteilnehmende mehr Flexibilität bei der Wocheneinteilung haben. Eigenständige Übungsphasen sind fester Bestandteil des Lernplans und nehmen einen relevanten Anteil der Gesamtzeit ein.

Der Kurs bereitet auf vier anerkannte Zertifizierungen vor: Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), CompTIA Data+, CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner) und CertNexus DSBIZ (Data Science for Business Professionals). Die Prüfungen werden unabhängig bei autorisierten Testzentren abgelegt. Der Anbieter stellt zusätzlich eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus.

Der Quereinstieg in Data Science scheitert oft nicht am Lernwillen, sondern an fehlenden Orientierungspunkten: Welche Tools sind wirklich marktrelevant? Welche Zertifizierungen öffnen Türen? Welche Lücken muss man schließen, wenn man keine klassische IT-Ausbildung hat? Dieser Kurs gibt darauf eine strukturierte Antwort, indem er Python, SQL, Power BI, Statistik und Governance-Wissen in einer didaktisch kohärenten Abfolge vermittelt. Das Zertifikats-Portfolio aus PL-300, CompTIA Data+, CDSP und DSBIZ ist bewusst breit gewählt: Es deckt sowohl das technische Handwerkszeug (Programmierung, Statistik, Visualisierung) als auch die organisationale Einbettung von Datenprojekten ab. Damit spricht es ein breites Spektrum von Arbeitgebern an — vom mittelständischen Unternehmen, das seinen eigenen Reporting-Analysten sucht, bis zum Konzern, der Junior Data Scientists mit Business-Verständnis einstellt. Wer diesen Kurs abschließt, hat mehr als eine Technologie gelernt: Er oder sie hat ein Bild davon, wie Datenprojekte von Anfang bis Ende funktionieren — von der Rohanalyse in Python über das Management-Dashboard in Power BI bis zur Governance-Argumentation gegenüber Führungskräften. Das ist die Grundlage für einen nachhaltigen Einstieg in die Datenwirtschaft.