Data Science Quereinstieg: SQL, Power BI & ML – Umschulung

Diese Weiterbildung richtet sich gezielt an Quereinsteigende ohne bisherige Data-Science-Erfahrung und führt Schritt für Schritt von den Grundlagen relationaler Datenbanken über Reporting mit Power BI bis zu Machine-Learning-Methoden und Big-Data-Verarbeitung mit PySpark. Wer aus einem anderen Berufsfeld kommt, aber Interesse an Datenanalyse, Programmierung und statistischen Methoden mitbringt, erhält hier einen strukturierten Einstieg in eines der gefragtesten IT-Berufsfelder.

Der erste Modulblock führt in die Grundlagen der Data Science und relationaler Datenbanken ein und schafft damit das begriffliche und technische Fundament für die folgenden Module.

• Einführung in Data Science: zentrale Konzepte, Techniken und Werkzeuge
• Grundlagen von SQL und relationalen Datenbanken
• Effiziente Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten in Geschäftsanwendungen
• Aufbau und Struktur typischer Datenbankschemata
• Verknüpfung mehrerer Tabellen für komplexere Auswertungen
• Erste eigene Abfragen an einem Beispieldatensatz

Der zweite Modulblock behandelt Reporting und Programmierung mit Power BI, Python und pandas und bringt die Teilnehmenden von der reinen Datenabfrage zur eigenständigen Datenanalyse.

• Erstellung interaktiver Reports und Dashboards mit Power BI
• Anschauliche Präsentation von Daten für Geschäftsentscheidungen
• Programmiergrundlagen mit Python
• Datenmanipulation und -analyse mit der pandas-Bibliothek
• Bereinigung und Aufbereitung realer, unvollständiger Datensätze
• Verknüpfung von SQL-Abfragen mit Python-basierter Weiterverarbeitung

Der dritte Modulblock vertieft Supervised Learning und die Grundlagen des maschinellen Lernens als Kern der eigentlichen Data-Science-Arbeit.

• Vertiefung in überwachte Lernmethoden: Regression und Klassifikation
• Anwendung dieser Techniken auf reale Datensätze
• Grundlegende Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens
• Modellinterpretation zur Unterstützung der Entscheidungsfindung
• Bewertung von Modellgüte anhand einfacher Kennzahlen
• Übertragung der Methoden auf ein eigenes kleines Analyseprojekt

Der vierte Modulblock umfasst Big Data mit PySpark sowie Karriereentwicklung in Datenberufen und rundet die Weiterbildung mit Blick auf große Datenmengen und den Berufseinstieg ab.

• Nutzung von PySpark für die Verarbeitung großer Datenmengen
• Techniken zur Interpretation von Modellergebnissen bei umfangreichen Datensätzen
• Unterschiede zwischen klassischer Datenverarbeitung und Big-Data-Ansätzen
• Strategien und Tipps zur Karriereplanung in Datenberufen
• Netzwerkaufbau innerhalb der Datenbranche
• Vorbereitung auf Bewerbungsgespräche im Data-Science-Umfeld
• Zusammenstellung eines eigenen Analyseprojekts als Referenz für Bewerbungen
• Präsentation der Projektergebnisse vor der Gruppe
• Austausch über aktuelle Trends in Data Science und künstlicher Intelligenz
• Einordnung von Machine-Learning-Modellen in den Kontext von KI-Technologien
• Diskussion typischer Einstiegspositionen für Quereinsteigende
• Rückschau des eigenen Lernfortschritts über die gesamte Weiterbildung

Der Aufbau der Weiterbildung folgt bewusst einer Progression, die für Quereinsteigende ohne Vorerfahrung nachvollziehbar ist: Zunächst werden Daten strukturiert abgefragt und in Power BI visualisiert, bevor mit Python und pandas die eigentliche Programmierung hinzukommt und schließlich Supervised-Learning-Methoden sowie PySpark für größere Datenmengen folgen. Die Kombination aus Gruppenunterricht und eigenständigen Übungsphasen berücksichtigt, dass Quereinsteigende unterschiedliche Ausgangskenntnisse mitbringen. Wer bereits mit Excel oder einfachen Datenauswertungen vertraut ist, findet in den SQL- und Power-BI-Modulen einen leichteren Einstieg, während die Python- und Machine-Learning-Module bewusst von Grund auf aufgebaut werden.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Berufstätige aus fachfremden Bereichen mit Interesse an einem Wechsel in die Datenanalyse
• Personen mit erster Excel- oder Reporting-Erfahrung, die diese vertiefen möchten
• Quereinsteigende mit technischem oder naturwissenschaftlichem Hintergrund
• Arbeitsuchende, die sich für ein zukunftsorientiertes IT-Berufsfeld qualifizieren möchten
• Personen, die parallel zum Berufsalltag strukturiert neue Programmierkenntnisse aufbauen wollen

Die vier Themenblöcke bauen inhaltlich aufeinander auf, beginnend bei SQL und Datenbankgrundlagen über Power BI und Python bis zu Machine-Learning-Methoden und PySpark. Strukturierter Gruppenunterricht wechselt sich mit eigenständigen Übungsphasen ab, in denen die Teilnehmenden das Gelernte an eigenen Datensätzen vertiefen. Praxisnahe Übungen und ein abschließendes Analyseprojekt sorgen dafür, dass die theoretischen Konzepte unmittelbar angewendet werden.

Die Weiterbildung deckt mit ihren vier Modulblöcken den Weg von den SQL- und Datenbankgrundlagen über Reporting und Programmierung bis zu Machine Learning und Big-Data-Verarbeitung mit PySpark ab. Der Umfang ist so angelegt, dass auch Personen ohne Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik dem Aufbau folgen können.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kenntnisse in SQL, Power BI, Python/pandas sowie Machine-Learning- und Big-Data-Grundlagen dokumentiert.

Data Science zählt zu den Berufsfeldern mit besonders hoher Nachfrage, in dem gleichzeitig ein spürbarer Fachkräftemangel besteht. Diese Weiterbildung ist gezielt so aufgebaut, dass sie Quereinsteigenden ohne Programmiererfahrung einen realistischen Weg in dieses Feld eröffnet, statt Vorkenntnisse vorauszusetzen, die in klassischen Informatikstudiengängen erwartet werden. Die Bandbreite von SQL über Power BI und Python bis zu PySpark deckt sowohl klassische Business-Intelligence-Aufgaben als auch fortgeschrittene Machine-Learning- und Big-Data-Anwendungen ab. Wer die Weiterbildung abschließt, kann daher sowohl in klassischen Analysten-Rollen als auch in stärker technisch ausgerichteten Data-Science-Positionen arbeiten, je nachdem, welcher Schwerpunkt sich im Laufe der Weiterbildung als persönliche Stärke herauskristallisiert. Für Arbeitgeber sind Quereinsteigende mit dieser Kombination besonders attraktiv, weil sie oft zusätzliche Branchenkenntnisse aus ihrem vorherigen Berufsfeld mitbringen und diese mit den neu erworbenen Daten- und Programmierkenntnissen verbinden können, was in vielen Unternehmen einen praktischen Mehrwert gegenüber rein fachlich spezialisierten Neueinsteigenden darstellt. Wer beispielsweise aus dem Vertrieb, der Logistik oder dem Gesundheitswesen kommt, kann Datenanalysen unmittelbar mit dem Fachverständnis der jeweiligen Branche verknüpfen, statt Domänenwissen erst nachträglich aufbauen zu müssen.