Data Scientist: Methoden lernen – Weiterbildung

Der Kurs Data Scientist: Methoden vermittelt einen methodisch geprägten Zugang zu datengetriebenen Analysen, mit klarem Schwerpunkt auf statistischen Verfahren und maschinellem Lernen. Im Zentrum steht die Frage, mit welchen analytischen Werkzeugen sich Muster in Daten zuverlässig erkennen und Hypothesen fundiert prüfen lassen, ergänzt um SQL, Power BI und Grundlagen der Datenpipeline-Automatisierung.

Der Kurs ist in fünf methodisch aufeinander bezogene Themenblöcke gegliedert, die von der explorativen Analyse bis zum maschinellen Lernen führen. Modul Analytische Verfahren Im Zentrum dieses Einstiegsblocks steht die explorative Datenanalyse als methodisches Kernwerkzeug.

• Identifikation von Mustern mithilfe statistischer Methoden
• Prüfung von Hypothesen anhand realer Datensätze
• Analyse von Zusammenhängen in umfangreichen Datenbeständen
• Einordnung, wann welche statistische Methode sinnvoll ist

Modul Datenbanken und Datenverarbeitung Der zweite Block vermittelt die strukturierte Datenverarbeitung mit SQL als Grundlage für weiterführende Analysen.

• Anwendung von Joins und Aggregationen
• Effiziente Abfragen zur zielgerichteten Analyse relationaler Datenbanken
• Vorbereitung von Daten auf modellbasierte Verfahren

Modul Datenvisualisierung Aufbauend auf den analytischen Grundlagen zeigt dieser Block, wie Ergebnisse in Power BI verständlich dargestellt werden.

• Erstellung interaktiver Dashboards
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Darstellung komplexer Strukturen
• Interpretierbare Aufbereitung von Analyseergebnissen

Modul Automatisierung und Datenqualität Der vierte Block behandelt Datenpipelines und die Sicherstellung konsistenter Analysegrundlagen.

• Konzepte zur Automatisierung datenverarbeitender Prozesse
• Bereinigung, Umstrukturierung und Transformation großer Datenmengen
• Sicherstellung konsistenter Datengrundlagen für Analysen

Modul Maschinelles Lernen Der abschließende Block führt in zentrale Konzepte des maschinellen Lernens ein.

• Training von Machine-Learning-Modellen
• Auswahl geeigneter Parameter
• Bewertung der Modellgüte für prädiktive Analyseverfahren

Praxis: Methodischer Analyseprozess von der Hypothese zum Modell Über die fünf Module hinweg üben die Teilnehmenden einen methodisch stringenten Analyseprozess ein, der von der ersten Hypothese bis zum trainierten Modell reicht.

• Formulierung einer analytischen Fragestellung als Ausgangspunkt
• Explorative Untersuchung eines Beispieldatensatzes
• Strukturierte Abfrage relevanter Daten mit SQL
• Visualisierung erster Zwischenergebnisse in Power BI
• Anwendung von Automatisierungskonzepten auf wiederkehrende Analyseschritte
• Training eines einfachen Modells zur Prüfung der ursprünglichen Hypothese
• Bewertung der Modellgüte im Hinblick auf die Fragestellung
• Rückschau, welche Methode für welchen Analyseschritt geeignet war
• Diskussion typischer methodischer Fehlerquellen
• Abschließende Zusammenfassung des methodischen Vorgehens

Der Kurs unterscheidet sich von rein werkzeugorientierten Data-Science-Einstiegen dadurch, dass er die Methodik in den Vordergrund stellt: Nicht das einzelne Tool steht im Mittelpunkt, sondern die Frage, welches statistische oder modellbasierte Verfahren für eine bestimmte Fragestellung angemessen ist. SQL, Power BI und Automatisierung werden dabei als unterstützende Werkzeuge behandelt, die diesen methodischen Prozess ermöglichen. Ein durchgehendes Prinzip ist dabei die kritische Selbstprüfung: Bei jeder Analyse werden die Teilnehmenden dazu angehalten, sich zu fragen, ob die gewählte statistische Methode zur Fragestellung passt, ob die Datengrundlage für belastbare Aussagen ausreicht und wie sich ein Ergebnis von einem zufälligen Muster unterscheiden lässt. Diese methodische Rückschau wird nicht als einzelnes Kapitel behandelt, sondern zieht sich als wiederkehrende Fragestellung durch alle fünf Module. Auch die Datenvisualisierung wird konsequent aus dieser methodischen Perspektive betrachtet: Ein Power-BI-Dashboard soll nicht nur optisch ansprechend sein, sondern die zugrundeliegende statistische Aussage korrekt und ohne irreführende Verzerrung wiedergeben. Die Teilnehmenden lernen deshalb, Visualisierungsentscheidungen genauso kritisch zu hinterfragen wie die Wahl der statistischen Methode selbst, etwa wenn es um die Darstellung von Unsicherheiten oder die Auswahl geeigneter Diagrammtypen für eine bestimmte Kennzahl geht. Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden eine analytische Fragestellung methodisch stringent bearbeiten, von der explorativen Analyse über die Datenaufbereitung bis zur Bewertung eines Machine-Learning-Modells.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten.

• Personen mit Interesse an statistischer Methodik und Hypothesenprüfung
• Berufstätige aus Forschung oder Reporting mit Interesse an Data Science
• Quereinsteiger:innen, die einen methodisch fundierten Einstieg suchen
• Fachkräfte, die ihre analytischen Fähigkeiten systematisieren möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt. Die Vermittlung folgt konsequent einem methodischen roten Faden von der Hypothesenbildung über die explorative Analyse bis zur Modellbewertung, wobei SQL, Power BI und Automatisierungskonzepte als unterstützende Werkzeuge in diesen Prozess eingebettet werden.

Der Kurs umfasst laut Marktangebot 32 Termine in Vollzeit, verteilt auf die fünf Module analytische Verfahren, Datenbanken, Datenvisualisierung, Automatisierung und maschinelles Lernen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen methodischen und technischen Kenntnisse, nicht um eine herstellerseitige Zertifizierung.

Viele Einstiege in Data Science konzentrieren sich auf den Umgang mit einzelnen Werkzeugen, ohne die dahinterliegende Methodik ausreichend zu vermitteln. Dieser Kurs setzt bewusst einen anderen Schwerpunkt: Er stellt statistische Methodik und die Fähigkeit, Hypothesen sauber zu prüfen, in den Mittelpunkt und ordnet SQL, Power BI und Automatisierung als unterstützende Werkzeuge in diesen Prozess ein. Für Teilnehmende bedeutet das ein Verständnis, das über die reine Bedienung einzelner Tools hinausgeht: Teilnehmende lernen, eine analytische Fragestellung von Anfang an methodisch korrekt anzugehen, was gerade in Rollen mit Reporting- oder Forschungsbezug entscheidend ist, in denen die Belastbarkeit von Analyseergebnissen häufig kritisch hinterfragt wird. Diese methodische Stärke unterscheidet Absolvent:innen von Personen, die zwar einzelne Tools bedienen können, aber die statistische Grundlage ihrer Ergebnisse nicht sauber einordnen. Gerade in Unternehmen, in denen Analyseergebnisse regelmäßig kritisch hinterfragt werden, etwa im Controlling, in der Forschung oder im Qualitätsmanagement, zahlt sich diese methodische Sorgfalt aus: Wer begründen kann, warum eine bestimmte statistische Methode gewählt wurde und wie belastbar das Ergebnis tatsächlich ist, gewinnt an Glaubwürdigkeit gegenüber Kolleg:innen und Entscheidungsträger:innen.