Data Science: Grundlagen bis Expertenanalyse – Weiterbildung

Dieser Kurs führt Schritt für Schritt von den Grundlagen der Datenverarbeitung bis zu ersten Verfahren der Expertenanalyse. Ausgehend vom Aufbau moderner Datenpipelines lernen Teilnehmende, große Datenmengen mit SQL strukturiert auszuwerten, Ergebnisse mit Power BI anschaulich zu visualisieren, mittels explorativer Analyse und statistischer Verfahren fundierte Aussagen zu treffen und schließlich erste Modelle des maschinellen Lernens zu entwickeln. Der Aufbau folgt bewusst einer Progression vom Grundverständnis zur zunehmend komplexeren, datenwissenschaftlichen Auswertung, sodass auch Teilnehmende ohne Vorerfahrung Schritt für Schritt an anspruchsvollere Auswertungsverfahren herangeführt werden.

Modul 1 – Moderne Datenpipelines und Datenharmonisierung Der erste Block vermittelt die Kompetenzen, um moderne Datenpipelines zu entwickeln und große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Durch Datenharmonisierung und Automatisierung entstehen skalierbare, reproduzierbare Analyse-Workflows.

• Aufbau einfacher, nachvollziehbarer Datenpipelines
• Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Automatisierung wiederkehrender Verarbeitungsschritte
• Skalierung von Workflows für wachsende Datenmengen
• Reproduzierbarkeit von Analyseergebnissen sicherstellen
• Typische Fehlerquellen bei der Datenaufbereitung vermeiden

Modul 2 – Strukturierte Datenanalyse mit SQL Der zweite Block vertieft den Einsatz von SQL zur strukturierten Analyse großer Datensätze. Optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen machen relationale Datenbanken zu einem leistungsfähigen Werkzeug für datengetriebene Entscheidungen.

• Formulierung optimierter SQL-Abfragen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregation großer Datensätze für Auswertungen
• Vorbereitung von SQL-Ergebnissen für Machine-Learning-Modelle
• Performance-Aspekte bei umfangreichen Datenbankabfragen
• Einsatz relationaler Datenbanken als Entscheidungsgrundlage

Modul 3 – Datenvisualisierung mit Power BI Der dritte Block zeigt, wie sich analytische Ergebnisse mit Power BI anschaulich visualisieren lassen. Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen kommunizieren komplexe Analysen verständlich.

• Aufbau interaktiver Power-BI-Dashboards
• Einsatz von DAX-Funktionen für berechnete Kennzahlen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen in Power BI
• Gestaltung verständlicher Visualisierungen für Fachbereiche
• Kommunikation datenbasierter Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen
• Pflege und Aktualisierung bestehender Dashboards

Modul 4 – Explorative Analyse, Statistik und Einstieg ins maschinelle Lernen Der vierte Block führt von der explorativen Datenanalyse über statistische Verfahren bis zum Einstieg in das maschinelle Lernen. Teilnehmende erkennen Muster in Datenbeständen und entwickeln erste prädiktive Modelle.

• Explorative Analyse zur Identifikation von Mustern und Trends
• Statistische Hypothesentests für fundierte Aussagen
• Prognosen auf Basis statistischer Verfahren
• Grundlagen prädiktiver Modelle des maschinellen Lernens
• Optimierung von Algorithmen anhand von Bewertungsmaßstäben
• Strategischer Einsatz datenwissenschaftlicher Methoden im Unternehmen

Praxisteil – Von der Datenpipeline zur Expertenanalyse

• Aufbau einer einfachen Datenpipeline für einen Beispieldatensatz
• Harmonisierung von Daten aus zwei unterschiedlichen Quellen
• Formulierung mehrerer SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationen
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards mit DAX-Kennzahlen
• Durchführung einer explorativen Analyse des Beispieldatensatzes
• Anwendung eines statistischen Hypothesentests
• Erstellung einer einfachen Prognose auf Basis statistischer Verfahren
• Entwicklung eines ersten prädiktiven Modells
• Bewertung des Modells anhand geeigneter Kennzahlen
• Optimierung des Modells anhand der Bewertungsergebnisse
• Zusammenführung aller Ergebnisse in einer Abschlusspräsentation
• Ableitung einer konkreten Handlungsempfehlung aus der Gesamtanalyse

Die vier Module folgen einer bewussten Progression: von der technischen Grundlage moderner Datenpipelines über die strukturierte Auswertung mit SQL und die Visualisierung mit Power BI bis zu Statistik und den ersten Schritten des maschinellen Lernens. Der Praxisteil durchläuft diesen gesamten Weg an einem Beispieldatensatz, sodass Teilnehmende am Ende nicht nur einzelne Verfahren kennen, sondern den vollständigen Übergang von der Datengrundlage zur Expertenanalyse selbst nachvollzogen haben.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Der schrittweise Aufbau macht den Kurs auch für Personen zugänglich, die bislang wenig Berührung mit Statistik oder Datenbanken hatten.

• Personen ohne bisherige Erfahrung in Datenanalyse oder Statistik
• Quereinsteiger:innen, die schrittweise an Expertenanalysen herangeführt werden möchten
• Fachkräfte, die Power BI und SQL um statistische Verfahren ergänzen wollen
• Mitarbeitende aus Reporting oder Controlling mit Interesse an maschinellem Lernen

Der Kurs ist bewusst als Progression aufgebaut: Jedes Modul setzt auf dem vorherigen auf, sodass Teilnehmende erst ein solides Fundament in Datenpipelines und SQL erarbeiten, bevor Visualisierung, Statistik und maschinelles Lernen hinzukommen.

Der Kurs umfasst vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – Datenpipelines, SQL, Power BI sowie Statistik und maschinelles Lernen – ergänzt um einen umfangreichen Praxisteil mit einer durchgehenden Beispielanalyse.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse von den Datengrundlagen bis zur Expertenanalyse bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist nicht Teil dieses Kurses.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seinem konsequenten Aufbau vom Grundverständnis bis zur Expertenanalyse, statt einzelne Data-Science-Werkzeuge unverbunden nebeneinanderzustellen. Wer bei null beginnt, wird nicht mit statistischen Verfahren überfordert, sondern zunächst mit Datenpipelines und SQL vertraut gemacht, bevor komplexere Auswertungsschritte hinzukommen. Im Unterschied zu rein Python-zentrierten Data-Analytics-Kursen liegt der Schwerpunkt hier auf SQL, Power BI und statistischen Verfahren – ein Werkzeugkasten, der in vielen Unternehmen ebenso gefragt ist wie Programmierkenntnisse, gerade in Reporting- und Controlling-nahen Rollen mit hohem Berichtsaufkommen. Der Übergang zum maschinellen Lernen am Ende des Kurses zeigt zudem, wie sich aus soliden Grundlagen erste prädiktive Modelle entwickeln lassen, ohne dass Teilnehmende bereits als Data Scientist einsteigen müssen – ein realistischer nächster Schritt statt eines Sprungs ins kalte Wasser. Diese schrittweise Progression macht den Kurs auch für Quereinsteiger:innen aus Reporting, Controlling oder Fachabteilungen attraktiv: Sie müssen nicht bereits mit statistischem Vorwissen starten, sondern bauen dieses parallel zu den praktischen SQL- und Power-BI-Kenntnissen auf und erleben dadurch, wie sich Datengrundlage, Visualisierung und Analyseverfahren im Kursverlauf gegenseitig verstärken und ergänzen.