Data Science & BI für Marketing und Vertrieb – Weiterbildung

Der Kurs Data Science und Business Intelligence: Marketing und Vertrieb optimieren überträgt die Methoden der Datenanalyse gezielt auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen aus Marketing und Vertrieb. Statt Data-Science-Werkzeuge abstrakt zu vermitteln, steht hier durchgehend der Anwendungsbezug im Vordergrund: Wie lassen sich Kundendaten strukturiert auswerten, Kampagnenergebnisse visualisieren und Vertriebskennzahlen in aussagekräftigen Dashboards darstellen? Dafür verbindet der Kurs SQL-Datenbankabfragen, Python-basierte Analyse mit pandas sowie die Erstellung interaktiver Power-BI-Reports mit einer Einführung in überwachte Lernverfahren zur Vorhersage geschäftsrelevanter Größen.

Der erste Block vermittelt SQL und relationale Datenbanken mit Blick auf typische Marketing- und Vertriebsdatensätze, etwa Kunden-, Kampagnen- oder Transaktionsdaten. Bevor visualisiert oder modelliert wird, muss diese Datenbasis zuverlässig erschlossen werden können.

• Grundlagen der SQL-Syntax und zentraler Befehle
• Erstellen, Verwalten und Abfragen von Datenbanken mit Kunden- und Vertriebsbezug
• komplexe Abfragen und Datenmanipulationen an relationalen Tabellen
• Vorbereitung von Datenbankauszügen für Reporting und Analyse

Der zweite Block stellt die Erstellung von Reports und Dashboards mit Power BI in den Mittelpunkt – ein Schwerpunkt, der diesen Kurs von rein technisch orientierten Data-Science-Formaten unterscheidet, da hier die betriebswirtschaftliche Präsentation im Fokus steht.

• Grundlagen der Power-BI-Oberfläche und zentraler Funktionalitäten
• Datenimport und -bereinigung direkt in Power BI
• Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards zur Datenvisualisierung
• Aufbau von Kennzahlen-Dashboards für Marketing- und Vertriebssteuerung

Der dritte Block führt in Python und pandas als ergänzendes Analysewerkzeug ein, mit dem sich Auswertungen realisieren lassen, die über die Möglichkeiten von Power BI hinausgehen.

• Einführung in Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Import, Bereinigung und Analyse von Daten mit pandas
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib und seaborn
• Verknüpfung von Python-Auswertungen mit Power-BI-Dashboards

Der vierte Block überträgt überwachte Lernverfahren auf betriebswirtschaftliche Vorhersageaufgaben, etwa die Einschätzung von Kampagnenerfolg oder Kundenverhalten, und rundet damit den Anwendungsbezug des Kurses ab.

• überwachte Lernalgorithmen und deren Anwendung auf geschäftsrelevante Fragestellungen
• Modelltraining, Validierung und Hyperparameteroptimierung
• Performancebewertung und Vergleich unterschiedlicher Vorhersagemodelle
• Überblick über Machine-Learning-Techniken und deren betriebswirtschaftlichen Nutzen

Im Praxisteil werden die Werkzeuge durchgehend an Beispielen mit Marketing- und Vertriebsbezug erprobt, sodass der Anwendungsbezug des Kurses durchgängig erhalten bleibt.

• Formulierung von SQL-Abfragen an einer Beispieldatenbank mit Kunden- und Kampagnendaten
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung von Vertriebskennzahlen
• Anwendung von DAX-Funktionen zur Berechnung abgeleiteter Marketing-Kennzahlen
• Bereinigung und Analyse eines Kampagnendatensatzes mit pandas
• Visualisierung von Vertriebsentwicklungen mit matplotlib und seaborn
• Training eines überwachten Lernmodells zur Vorhersage von Kampagnenerfolg
• systematische Hyperparameteroptimierung am eigenen Vorhersagemodell
• Validierung und Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
• Vergleich unterschiedlicher Modellansätze für dieselbe Fragestellung
• Aufbau eines zusammenhängenden Dashboards aus SQL-, Python- und Power-BI-Ergebnissen
• Präsentation der Analyseergebnisse in einem geschäftsbezogenen Format
• Abschlussprojekt: datenbasierte Optimierungsempfehlung für ein Marketing- oder Vertriebsszenario

Der gesamte Kurs ist konsequent auf den Transfer in Marketing- und Vertriebskontexte ausgerichtet: Jedes Werkzeug wird nicht abstrakt, sondern anhand konkreter geschäftlicher Fragestellungen eingeübt, sodass die erworbenen Fähigkeiten unmittelbar auf reale Aufgaben in diesen Fachbereichen übertragbar sind.

Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende, die künftig Daten aus Marketing und Vertrieb analysieren und interpretieren möchten und dabei ein ausgeprägtes Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Anders als allgemeine Data-Science-Formate legt dieser Kurs den fachlichen Schwerpunkt klar auf betriebswirtschaftliche Anwendungsfälle.

• Marketing-Fachkräfte, die Kampagnenergebnisse datenbasiert auswerten möchten
• Vertriebsmitarbeitende, die Kennzahlen-Dashboards selbst erstellen und interpretieren wollen
• Business-Intelligence-Fachkräfte mit Fokus auf Marketing- und Vertriebsreporting
• Quereinsteigende mit akademischem Hintergrund, die Data Science mit betriebswirtschaftlichem Bezug erlernen möchten
• Fachkräfte, die Vorhersagemodelle für Kundenverhalten oder Kampagnenerfolg einsetzen möchten

Der Kurs verbindet technische Werkzeugvermittlung durchgehend mit betriebswirtschaftlichen Beispielen aus Marketing und Vertrieb. Jeder Themenblock wird zunächst am Werkzeug selbst eingeführt und anschließend an einer geschäftsnahen Fragestellung angewendet, sodass der Praxistransfer nicht erst am Ende, sondern in jedem Kursabschnitt stattfindet.

Der Kurs deckt vier aufeinander aufbauende Themenblöcke ab – von SQL-Datenbankabfragen über Power-BI-Reporting und Python-Analyse bis zur Anwendung überwachter Lernverfahren auf Marketing- und Vertriebsfragen. Der zeitliche Gesamtrahmen ergibt sich aus der Verbindung dieser vier Blöcke mit dem begleitenden Praxisprojekt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen. Sie dokumentiert die erworbenen Kenntnisse in SQL, Power-BI-Reporting, Python-Datenanalyse und der Anwendung überwachter Lernverfahren auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen.

Wer Datenanalyse nicht abstrakt, sondern gezielt für Marketing- und Vertriebsfragen einsetzen kann, schließt eine Lücke, die in vielen Unternehmen zwischen technischer Datenkompetenz und betriebswirtschaftlichem Fachwissen besteht. Dieser Kurs bildet genau diese Schnittstelle aus und macht Absolvierende zu gefragten Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartnern, wenn es um die datenbasierte Steuerung von Kampagnen und Vertriebsprozessen geht. Im Arbeitsalltag profitieren Absolvierende davon, dass sie den gesamten Weg von der Datenbankabfrage über die Modellierung bis zum präsentierbaren Dashboard selbst abdecken können. Statt Analyseaufträge an spezialisierte Data-Teams weiterzugeben, lassen sich viele Marketing- und Vertriebsfragestellungen direkt im eigenen Fachbereich beantworten – das beschleunigt Entscheidungsprozesse erheblich. Die Verbindung aus Power-BI-Reporting und überwachten Lernverfahren erlaubt es zudem, nicht nur vergangene Kampagnen und Vertriebszahlen auszuwerten, sondern auch fundierte Vorhersagen für künftige Entwicklungen zu treffen. Diese Fähigkeit, von der reinen Beschreibung zur Prognose überzugehen, unterscheidet Absolvierende dieses Kurses von Fachkräften, die sich auf klassisches Reporting beschränken.