Data Scientist: Datenverarbeitung für Einsteiger – Kurs

Wer ganz neu in Data Science einsteigt, braucht zuerst verlässliche Grundlagen, bevor komplexere Methoden überhaupt Sinn ergeben. Dieser Kurs ist deshalb konsequent als Einsteigerkurs angelegt: Er beginnt beim Umgang mit relationalen Datenbanken und der Abfragesprache SQL, führt über die systematische Verarbeitung großer Datenmengen zur verständlichen Datenvisualisierung und endet bei den ersten, bewusst einfach gehaltenen statistischen Prognosemodellen. Anders als vertiefende Data-Science-Kurse verzichtet dieser Kurs bewusst auf fortgeschrittene Themen wie maschinelles Lernen und konzentriert sich stattdessen darauf, jeden Schritt so gründlich zu erklären, dass wirklich niemand mit Vorwissen beginnen muss.

Der erste Themenblock behandelt relationale Datenbanken und SQL als absolutes Fundament für den Einstieg in Data Science.

• Grundverständnis relationaler Datenbanken ohne Vorwissen
• Erste eigene Abfragen mit der Abfragesprache SQL
• Auswahl, Filterung und Sortierung einfacher Datensätze
• Verknüpfung zweier Tabellen über eine erste, einfache Join-Abfrage
• Strukturierung und Abfrage größerer Datensätze zur systematischen Informationsgewinnung
• Einordnung typischer Anfängerfehler bei den ersten eigenen SQL-Abfragen

Der zweite Themenblock behandelt systematische Datenverarbeitung als Übergang von der reinen Abfrage zur eigentlichen Analysevorbereitung.

• Erfassung von Daten aus einfachen, überschaubaren Quellen
• Bereinigung fehlerhafter oder unvollständiger Datensätze
• Transformation von Rohdaten in eine auswertbare Form
• Sicherstellung hoher Datenqualität als Grundlage der weiteren Analyse
• Umgang mit typischen Anfängerproblemen wie doppelten oder fehlenden Werten
• Einordnung, wann ein Datensatz bereit für die weitere Auswertung ist

Der dritte Themenblock widmet sich der Datenvisualisierung als verständlichem Weg, erste Ergebnisse sichtbar zu machen.

• Grundlegende Methoden der Datenvisualisierung für Einsteiger:innen
• Erstellung interaktiver Berichte für einfache Zusammenhänge
• Aufbau erster Dashboards zur anschaulichen Darstellung von Daten
• Auswahl passender Diagrammtypen für unterschiedliche einfache Fragestellungen
• Vermeidung typischer Einsteigerfehler bei der Diagrammgestaltung
• Aufbereitung erster Visualisierungen für eine nicht-technische Zielgruppe

Der vierte Themenblock führt behutsam in statistische Analysemethoden und erste Prognosemodelle ein, ohne dabei fortgeschrittenes maschinelles Lernen vorauszusetzen.

• Einführung in grundlegende statistische Analysemethoden
• Erkennung einfacher Muster in überschaubaren Datensätzen
• Entwicklung erster, bewusst einfach gehaltener Prognosemodelle
• Einordnung, was ein einfaches Prognosemodell leisten kann und was nicht
• Abgrenzung zwischen einfachen statistischen Modellen und komplexem maschinellem Lernen
• Vorbereitung auf mögliche vertiefende Themen nach diesem Einsteigerkurs

Im Praxisteil wird der gesamte Einstiegsweg von der ersten SQL-Abfrage bis zum ersten eigenen Prognosemodell an einem durchgehenden Beispiel geübt.

• Erste Sichtung eines einfachen, überschaubaren Übungsdatensatzes
• Formulierung erster eigener SQL-Abfragen auf diesem Datensatz
• Bereinigung fehlerhafter Datensätze im Übungsbeispiel
• Transformation der Daten in eine für die Visualisierung geeignete Form
• Aufbau eines ersten einfachen Dashboards zur Darstellung der Daten
• Auswahl eines geeigneten Diagrammtyps für die gefundenen Zusammenhänge
• Durchführung einer ersten, einfachen statistischen Auswertung
• Erkennung eines einfachen Musters im Übungsdatensatz
• Entwicklung eines ersten, bewusst einfachen Prognosemodells
• Einordnung der Aussagekraft dieses ersten Modells
• Zusammenfassung der eigenen Ergebnisse für eine nicht-technische Zielgruppe
• Rückschau des eigenen Lernwegs vom ersten Kurstag bis zum fertigen Prognosemodell

Die vier Themenblöcke sind bewusst so eng geführt, dass jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut, ohne Zwischenschritte zu überspringen: Erst wenn SQL-Grundlagen sitzen, folgt die systematische Datenverarbeitung, erst wenn die Daten sauber aufbereitet sind, folgt die Visualisierung, und erst danach folgen die ersten, bewusst einfachen Prognosemodelle. Dieser behutsame Aufbau unterscheidet den Kurs von vertiefenden Data-Science-Kursen: Statt möglichst viele Methoden in kurzer Zeit zu behandeln, konzentriert er sich darauf, dass jeder einzelne Grundlagenschritt wirklich verstanden wird, bevor der nächste folgt.

Der Kurs richtet sich ausdrücklich an Personen ohne Vorkenntnisse, die einen behutsamen, vollständig erklärten Einstieg in Data Science suchen. Er eignet sich für alle, die noch nie mit Datenbanken, SQL oder Datenvisualisierung gearbeitet haben und Wert auf einen Aufbau ohne übersprungene Zwischenschritte legen.

• Arbeitssuchende ohne bisherige Berührungspunkte mit Datenverarbeitung
• Quereinsteigende, die einen vollständig erklärten Einstieg in Data Science suchen
• Wiedereinsteigende, die ihre eingerosteten Grundkenntnisse behutsam auffrischen möchten
• Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens erstmals in Data Science eingearbeitet werden
• Personen, die vor einem vertiefenden Data-Science-Kurs zunächst sichere Grundlagen aufbauen möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Format in Vollzeit statt und ist bewusst eng geführt: Jeder Themenblock schließt unmittelbar an den vorherigen an, ohne Zwischenschritte zu überspringen oder Vorwissen vorauszusetzen. Fortgeschrittene Themen wie maschinelles Lernen werden bewusst ausgespart, damit die Grundlagen in relationalen Datenbanken, SQL, Datenverarbeitung und Visualisierung wirklich sicher sitzen, bevor ein erstes einfaches Prognosemodell folgt.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke relationale Datenbanken und SQL, systematische Datenverarbeitung, Datenvisualisierung sowie erste statistische Prognosemodelle, ergänzt um einen durchgehenden Praxisteil an einem einzigen, überschaubaren Übungsdatensatz. Er wird in Vollzeit im Hybrid-Format durchgeführt. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass die Grundlagen von SQL, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und ersten Prognosemodellen sicher beherrscht werden.

Viele Data-Science-Kurse setzen stillschweigend gewisse Vorkenntnisse voraus und überfordern damit Einsteiger:innen bereits in den ersten Kursstunden. Dieser Kurs verfolgt bewusst den gegenteiligen Ansatz: Er nimmt sich Zeit für jeden einzelnen Grundlagenschritt und verzichtet lieber auf fortgeschrittene Themen, als Inhalte zu vermitteln, die ohne solides Fundament ohnehin nicht verstanden würden. Für den beruflichen Einstieg ist das ein klarer Vorteil: Wer die Grundlagen von SQL, Datenverarbeitung und Visualisierung einmal wirklich verstanden hat, kann darauf in späteren, vertiefenden Kursen sicher aufbauen, statt Lücken mitzuschleppen, die erst spät auffallen. Das erste eigene Prognosemodell am Ende des Kurses macht diesen Lernfortschritt zusätzlich greifbar. Da relationale Datenbanken, SQL und grundlegende Visualisierung branchenübergreifend gebraucht werden, bildet das im Kurs erworbene Grundlagenwissen ein tragfähiges Fundament für nahezu jede spätere Vertiefung in Richtung Data Science oder Datenanalyse.