Data Scientist Kurs: BI und KI-Analysen

Dieser Data Scientist Kurs verbindet vier Kompetenzfelder, die in modernen Business-Intelligence-Rollen zusammenwirken: den Einsatz von Machine Learning für datengetriebene Entscheidungen, die strukturierte Erhebung und Analyse von Daten, die Datenmodellierung mit SQL sowie den Aufbau professioneller Dashboards und Berichte. Teilnehmende lernen, große und teils unstrukturierte Datenmengen zu verarbeiten, Muster mit überwachten und unüberwachten Lernverfahren zu erkennen und die Ergebnisse in automatisierte Berichte und interaktive Dashboards zu überführen. Der Kurs richtet sich an Arbeitsuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende ebenso wie an Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt in Richtung Business Intelligence und KI-gestützte Analysen weiterqualifizieren möchten. Der Titel „Data Scientist Kurs" beschreibt dabei den Weg, nicht den sofortigen Endpunkt: Teilnehmende bauen die Kompetenzen systematisch von der Datenerhebung bis zur KI-gestützten Auswertung auf.

Modul 1 – Machine Learning für datengetriebene Entscheidungen Der erste Block führt in die Anwendung von Machine Learning zur Unterstützung unternehmerischer Entscheidungen ein. Teilnehmende lernen, überwachte und unüberwachte Lernverfahren gezielt zur Mustererkennung einzusetzen und die entstehenden Modelle nachvollziehbar zu bewerten. Der Umgang mit Evaluationsmetriken bildet dabei die Grundlage für belastbare Modellauswahl.

• Grundprinzipien überwachten und unüberwachten Lernens
• Auswahl geeigneter Algorithmen je nach Fragestellung
• Training von Modellen anhand von Beispieldaten
• Bewertung von Modellen mit Evaluationsmetriken
• Einordnung typischer Fehlerquellen beim Modelltraining
• Praktischer Einsatz von Machine Learning in Entscheidungsprozessen
• Grenzen automatisierter Mustererkennung realistisch einschätzen

Modul 2 – Datenerhebung, -verarbeitung und SQL-Datenmodellierung Der zweite Block behandelt die Grundlage jeder Analyse: die strukturierte Erhebung, Bereinigung und Modellierung von Daten. Mit SQL lernen Teilnehmende, komplexe Abfragen zu erstellen und Datenbankstrukturen so zu gestalten, dass Abfragen auch bei großen Datenmengen performant bleiben.

• Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Bereinigung fehlerhafter oder unvollständiger Datensätze
• Explorative Analyse zur Identifikation von Korrelationen
• Erstellung komplexer SQL-Abfragen für datengetriebene Analysen
• Optimierung von Datenbankstrukturen für performante Abfragen
• Modellierung von Datenbanken für wiederkehrende Auswertungen
• Dokumentation von Datenquellen und Datenqualität

Modul 3 – Statistische Analysen und Datenaufbereitung mit Python Der dritte Block vertieft die statistische Auswertung mit Python. Teilnehmende bereiten Daten für Berechnungen auf und nutzen statistische Methoden, um Prognosen und Trends aus vorhandenen Datenbeständen abzuleiten.

• Formatierung und Bereinigung von Daten für statistische Berechnungen
• Einsatz statistischer Grundverfahren zur Trendermittlung
• Erstellung einfacher Prognosemodelle mit Python
• Interpretation statistischer Kennzahlen für Fachbereiche
• Verbindung statistischer Auswertungen mit den SQL-Datenmodellen aus Modul 2
• Dokumentation statistischer Annahmen und Einschränkungen
• Kommunikation statistischer Ergebnisse an fachfremde Zielgruppen

Modul 4 – Dashboards, Berichte und datengetriebenes Prozessmanagement Der vierte Block überträgt Machine-Learning- und Datenanalyseergebnisse in professionelle Dashboards und automatisierte Berichte und zeigt, wie sich damit Geschäftsprozesse gezielt optimieren lassen.

• Aufbau dynamischer Dashboards für interaktive Unternehmensanalysen
• Einrichtung automatisierter Berichte als kontinuierliche Entscheidungsgrundlage
• Nutzung von Schnittstellen zu Web-Technologien für Echtzeit-Datenanalysen
• Anwendung analytischer Methoden zur Geschäftsprozessoptimierung
• Ableitung strategischer Entscheidungen aus den Analyseergebnissen
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen bei der Interpretation von Dashboards
• Pflege und Weiterentwicklung bestehender Berichtsstrukturen

Die vier Module decken den vollständigen Weg von der Datenerhebung über die statistische und algorithmische Auswertung bis zur unternehmensweiten Bereitstellung als Dashboard oder automatisierten Bericht ab. Dadurch verbindet der Kurs klassische Business-Intelligence-Kompetenzen mit dem Einsatz von Machine Learning, statt beide Bereiche getrennt voneinander zu behandeln.

Angesprochen sind Arbeitsuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Data Science und Business Intelligence weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in diesem Bereich weiterbilden wollen, etwa im Rahmen einer internen Digitalisierungsinitiative.

• Arbeitsuchende mit Interesse an datenbasierten Berufsfeldern
• Quereinsteiger:innen ohne bisherige Erfahrung in Data Science
• Wiedereinsteigende nach längerer Berufspause
• Unternehmen, die Mitarbeitende in Business Intelligence und KI-Analysen weiterbilden möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet die vier Themenblöcke durchgängig an praxisnahen Datenbeispielen. Machine-Learning-Konzepte, SQL-Datenmodellierung, Python-Statistik und Dashboard-Erstellung werden dabei nicht isoliert, sondern im Zusammenhang eines durchgehenden Analyseprojekts vermittelt.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – Machine Learning, Datenerhebung und SQL-Modellierung, Python-Statistik sowie Dashboards und Prozessmanagement – und wird in Vollzeit als Hybrid-Learning durchgeführt.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Business Intelligence und KI-gestützten Analysen bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist nicht Teil dieses Kurses.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der Verbindung von vier Kompetenzfeldern, die in vielen Weiterbildungen getrennt angeboten werden: Machine Learning, SQL-Datenmodellierung, Python-Statistik und Dashboard-Erstellung wachsen hier zu einem durchgehenden Analyseprozess zusammen. Wer nur Machine-Learning-Algorithmen beherrscht, ohne die zugrunde liegenden Daten sauber modellieren und aufbereiten zu können, liefert selten belastbare Ergebnisse. Wer umgekehrt nur Dashboards gestalten kann, ohne die statistischen Grundlagen dahinter zu verstehen, bleibt bei der Interpretation der eigenen Berichte auf fremde Einschätzung angewiesen. Dieser Kurs verbindet beide Perspektiven von Anfang an. Besonders für Arbeitsuchende und Quereinsteigende bietet der Kurs damit einen realistischen Einstieg in Rollen zwischen klassischer Business Intelligence und moderner, KI-gestützter Datenanalyse – zwei Bereiche, die in der Praxis zunehmend zusammenwachsen und gemeinsam nachgefragt werden. Für Unternehmen wiederum liegt der Nutzen darin, Mitarbeitende in einem einzigen Kurs sowohl mit dem technischen Handwerkszeug als auch mit dem strategischen Verständnis für datengetriebenes Prozessmanagement auszustatten, statt mehrere Einzelschulungen kombinieren zu müssen. Nicht zuletzt profitieren auch Arbeitsuchende ohne einschlägigen Studienabschluss von diesem Aufbau: Da keine formalen Vorkenntnisse vorausgesetzt werden, aber alle vier Kompetenzfelder im Zusammenhang vermittelt werden, entsteht ein nachvollziehbarer Qualifikationsnachweis für den Wiedereinstieg in datenorientierte Berufsfelder.