Data Scientist: SQL und Python lernen – Kurs

Dieser Kurs vermittelt das technische Handwerkszeug der Datenanalyse: SQL als Abfragesprache für relationale Datenbanken und Python als Werkzeug für statistische Auswertung, Datenaufbereitung und erste Machine-Learning-Anwendungen. Statt breiter Theorie steht die konkrete Arbeit mit Datenbankstrukturen, Abfragen und Skripten im Mittelpunkt – ausgerichtet auf Personen, die den Einstieg als Data Scientist über die technische Seite suchen.

Modul 1 – Daten erheben, verarbeiten und analysieren Am Anfang steht der Umgang mit Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen – von Tabellen bis zu Datenbankauszügen. Die Teilnehmenden lernen, wie aus unstrukturierten oder fehlerhaften Datensätzen eine belastbare Analysegrundlage entsteht.

• Datenquellen sichten, einlesen und auf Konsistenz prüfen
• Fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer erkennen und behandeln
• Daten in ein einheitliches, analysefähiges Format überführen
• Erste explorative Auswertungen zur Orientierung im Datensatz durchführen
• Zusammenhänge zwischen Variablen sichtbar machen
• Ergebnisse der Datenaufbereitung nachvollziehbar dokumentieren

Modul 2 – SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung Im Zentrum dieses Moduls steht SQL als Werkzeug, um gezielt mit relationalen Datenbanken zu arbeiten. Die Teilnehmenden üben an praxisnahen Beispieldatenbanken, wie Abfragen aufgebaut und Datenmodelle sinnvoll strukturiert werden.

• Tabellen abfragen, filtern und sortieren mit SELECT, WHERE und ORDER BY
• Daten aus mehreren Tabellen mittels Joins zusammenführen
• Aggregatfunktionen und Gruppierungen für Kennzahlen einsetzen
• Unterabfragen und verschachtelte Statements zur Lösung komplexerer Fragestellungen nutzen
• Datenbankstrukturen so gestalten, dass Abfragen performant bleiben
• Indizes und Normalisierung als Grundlage effizienter Datenmodelle verstehen

Modul 3 – Statistische Analyse und Datenaufbereitung mit Python Python übernimmt in diesem Kurs die Rolle des zentralen Analysewerkzeugs. Die Teilnehmenden lernen, Datensätze mit gängigen Python-Bibliotheken zu laden, zu bereinigen und statistisch auszuwerten.

• Datensätze in Python einlesen und in Tabellenstrukturen überführen
• Deskriptive Statistiken berechnen und interpretieren
• Verteilungen, Korrelationen und Trends untersuchen
• Bereinigungs- und Transformationsschritte als wiederverwendbare Skripte anlegen
• Ergebnisse statistischer Analysen in verständlicher Form aufbereiten
• Typische Fehlerquellen bei der Datenverarbeitung erkennen und vermeiden

Modul 4 – Dashboards, Berichte und erste Machine-Learning-Modelle Im letzten inhaltlichen Modul werden Analyseergebnisse sichtbar gemacht und erste Vorhersagemodelle umgesetzt. Ziel ist es, den Bogen von der reinen Auswertung zur nutzbaren Entscheidungsgrundlage zu schlagen.

• Interaktive Dashboards zur Visualisierung von Kennzahlen aufbauen
• Berichte so gestalten, dass Fachabteilungen Ergebnisse ohne technisches Vorwissen verstehen
• Einfache Vorhersagemodelle mit Python trainieren und testen
• Modellgüte anhand von Evaluationsmetriken einschätzen
• Parameter anpassen, um Vorhersagen schrittweise zu verbessern
• Datenbasierte Methoden zur Optimierung von Geschäftsprozessen anwenden

Der überwiegende Teil des Kurses findet direkt an Datensätzen und Datenbanken statt, nicht in reiner Theorie.

• Aufbau einer Beispieldatenbank mit mehreren verknüpften Tabellen
• Formulieren eigener SQL-Abfragen zu vorgegebenen Fragestellungen
• Schrittweises Bereinigen eines realitätsnahen, „unordentlichen" Datensatzes
• Berechnung deskriptiver Statistiken in Python anhand eigener Skripte
• Visualisierung von Zwischenergebnissen zur Plausibilitätsprüfung
• Aufbau eines einfachen Dashboards aus den eigenen Analyseergebnissen
• Training eines ersten Vorhersagemodells auf Basis der aufbereiteten Daten
• Vergleich unterschiedlicher Modellparameter und deren Auswirkung auf die Genauigkeit
• Dokumentation der eigenen Vorgehensweise von Rohdaten bis Ergebnis
• Überprüfen der SQL-Abfragen auf Performance und Optimierungspotenzial
• Übertragen der erlernten Techniken auf einen zweiten, abweichenden Datensatz
• Abschließende Präsentation einer eigenen kleinen Datenanalyse

Der rote Faden des Kurses ist die Kette von der Datenbank bis zum Ergebnis: SQL liefert die strukturierten Daten, Python übernimmt Statistik und Modellierung, Dashboards machen die Erkenntnisse nutzbar. Dieser Dreiklang wird durchgehend an denselben Übungsdatensätzen geübt, sodass die Teilnehmenden den gesamten Weg von der Rohdatenbank bis zur Visualisierung selbst nachvollziehen. Wer Interesse an einer soliden technischen Basis hat, statt sich zunächst mit Managementkonzepten zu befassen, findet hier einen unmittelbaren Einstieg über Abfragesprache und Skript.

Der Kurs richtet sich an Personen, die einen technisch orientierten Einstieg in die Datenanalyse suchen – unabhängig davon, ob sie aus einem datenfernen Berufsfeld kommen oder bereits erste Berührungspunkte mit Tabellen und Auswertungen hatten.

• Arbeitssuchende und Wiedereinsteigende, die sich in Richtung Datenanalyse neu orientieren möchten
• Quereinsteigende, die praktische SQL- und Python-Kenntnisse für den Berufsalltag benötigen
• Beschäftigte in Unternehmen, die im Rahmen einer betrieblichen Weiterbildung Datenkompetenz aufbauen sollen
• Personen mit Excel- oder Reporting-Erfahrung, die den nächsten Schritt zu Datenbanken und Programmierung gehen wollen
• Interessierte ohne Vorkenntnisse, die strukturiert an SQL und Python herangeführt werden möchten

Der Kurs verbindet Erklärungen zu SQL- und Python-Konzepten mit unmittelbarer praktischer Anwendung an Beispieldatenbanken und Datensätzen. Neue Befehle und Funktionen werden jeweils direkt im Anschluss an eigenen Übungsdaten erprobt, sodass Theorie und Umsetzung eng verzahnt bleiben. Wiederkehrende Aufgabenstellungen an denselben Datensätzen sorgen dafür, dass Abfragen, Bereinigungsschritte und erste Modelle Schritt für Schritt aufeinander aufbauen.

Der Kurs ist modular in vier inhaltliche Themenblöcke gegliedert, die aufeinander aufbauen – von der Datenerhebung über SQL und Python bis zu Dashboards und ersten Vorhersagemodellen. Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem individuellen Lernfortschritt bei SQL-Abfragen und Python-Skripten, praktische Übungseinheiten nehmen dabei den größten Anteil ein.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in SQL-Datenbankabfragen, Python-basierter Statistik und den Grundlagen von Machine Learning bestätigt. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen und keine herstellerspezifische Zertifizierung.

Der praktische Mehrwert dieses Kurses liegt in der direkten Einsatzfähigkeit der erlernten Werkzeuge. SQL gehört in nahezu jedem datenintensiven Berufsfeld zum Grundwortschatz, weil relationale Datenbanken die technische Basis vieler Unternehmenssysteme bilden. Wer sicher Abfragen formulieren und Datenbankstrukturen verstehen kann, ist in der Lage, eigenständig Auswertungen vorzunehmen, statt auf fertige Reports anderer angewiesen zu sein. Python wiederum eröffnet den Schritt von der reinen Abfrage zur eigentlichen Analyse: statistische Auswertung, Mustererkennung und erste Vorhersagemodelle lassen sich damit direkt umsetzen, ohne auf separate Analysesoftware angewiesen zu sein. Diese Kombination aus Datenbank-Handwerk und Programmierkompetenz ist in vielen Stellenprofilen rund um Datenanalyse und Data Science ausdrücklich gefordert und lässt sich unmittelbar in den Arbeitsalltag überführen. Für den beruflichen Wiedereinstieg oder die Neuorientierung bietet der Kurs damit einen konkreten, nachweisbaren Kompetenzzuwachs: Statt abstrakter Konzepte stehen am Ende belastbare SQL-Abfragen, funktionierende Python-Skripte und ein selbst erstelltes Dashboard – Ergebnisse, die sich in Bewerbungsprozessen und im Arbeitsalltag direkt zeigen und anwenden lassen.