Data Scientist: Optimierung für Prozesse – Weiterbildung

Prozessoptimierung gelingt nur, wenn Entscheidungen auf soliden Daten beruhen statt auf Vermutungen. Dieser Kurs vermittelt methodische und technische Grundlagen, um datenbasierte Analysen und Modellierungen gezielt für die Optimierung von Geschäftsprozessen einzusetzen. Der Weg führt von der strukturierten Datenaufbereitung über den effizienten Einsatz von SQL und die visuelle Darstellung in Power BI bis hin zu automatisierten Datenpipelines und den Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich Feature Engineering zur Verbesserung prädiktiver Verfahren. Im Mittelpunkt steht dabei stets der Bezug zu realen Prozessen, deren Effizienz und Qualität durch datengetriebene Methoden gesteigert werden soll.

Modul 1 — Datenaufbereitung: Jede Prozessoptimierung beginnt mit sauberen, verlässlichen Daten. Dieses Modul vermittelt, wie Datenquellen strukturiert aufbereitet und für nachgelagerte Analysen nutzbar gemacht werden.

• Strukturierte Aufbereitung heterogener Datenquellen
• Verfahren zur Bereinigung und Harmonisierung von Rohdaten
• Explorative Ansätze zur Erkennung von Mustern und Trends mithilfe statistischer Methoden
• Umgang mit fehlenden Werten und Dateninkonsistenzen in Prozessdaten
• Priorisierung von Datenquellen nach Relevanz für die Prozessanalyse
• Dokumentation von Aufbereitungsschritten für Nachvollziehbarkeit

Modul 2 — Datenbankmanagement und SQL: Für die Analyse prozessbezogener Daten ist der sichere Umgang mit relationalen Datenbanken unverzichtbar. Dieses Modul vertieft SQL-Kenntnisse mit Fokus auf analytische Fragestellungen im Prozessumfeld.

• Effiziente Nutzung von SQL zur Verarbeitung großer Datenmengen
• Einsatz von Joins, Aggregationen und Filtertechniken für relationale Datenbanken
• Aufbereitung prozessbezogener Kennzahlen mittels strukturierter Abfragen
• Verknüpfung mehrerer Prozessschritte über gemeinsame Datenbankschlüssel
• Performance-Optimierung bei wachsendem Datenvolumen
• Validierung von Abfrageergebnissen gegen bekannte Prozesskennzahlen

Modul 3 — Datenvisualisierung mit Power BI: Prozessoptimierung erfordert nachvollziehbare Darstellung von Ist-Zuständen und Verbesserungspotenzialen. Dieses Modul zeigt, wie Power BI dafür eingesetzt wird.

• Arbeit mit interaktiven Dashboards und DAX-Funktionen für Prozesskennzahlen
• Nachvollziehbare und strukturierte Aufbereitung analytischer Inhalte
• Darstellung von Prozessabweichungen und Engpässen in Dashboards
• Vergleichende Visualisierung von Vorher-Nachher-Zuständen bei Optimierungen
• Aufbau von Kennzahlen-Systemen für kontinuierliches Prozessmonitoring
• Anpassung von Berichten an unterschiedliche Stakeholder-Gruppen

Modul 4 — Automatisierung und Datenpipelines sowie Maschinelles Lernen: Der letzte Baustein verbindet automatisierte Datenverarbeitung mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, um Prozessoptimierung auf eine belastbare, skalierbare Basis zu stellen.

• Konzeption von Datenpipelines für wiederkehrende Prozessanalysen
• Workflow-Management und Datenharmonisierung für skalierbare Analysesysteme
• Grundlagen des maschinellen Lernens und Trainieren von Modellen
• Verfahren zum Performance-Tuning trainierter Modelle
• Techniken des Feature Engineerings zur Optimierung prädiktiver Analyseverfahren
• Integration strukturierter Prozesse zur Unterstützung produktiver Analysesysteme

Praxis-Block — Prozessoptimierung mit Daten

• Prozessbezogenen Rohdatensatz bereinigen und strukturieren
• SQL-Abfrage zur Ermittlung von Durchlaufzeiten in einem Prozess entwickeln
• Power-BI-Dashboard zur Visualisierung von Prozessengpässen aufbauen
• DAX-Measure zur Berechnung einer Prozesskennzahl erstellen
• Automatisierte Datenpipeline für ein wiederkehrendes Reporting konzipieren
• Machine-Learning-Modell zur Vorhersage eines Prozessrisikos trainieren
• Feature Engineering zur Verbesserung eines bestehenden Vorhersagemodells anwenden
• Performance-Tuning eines trainierten Modells anhand von Testergebnissen durchführen
• Workflow zur automatisierten Aktualisierung von Prozesskennzahlen entwerfen
• Ergebnisse einer Prozessoptimierung in einem verständlichen Bericht darstellen
• Vergleich mehrerer Optimierungsszenarien anhand von Kennzahlen durchführen
• Abschlussprojekt: durchgängige Prozessanalyse von der Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung

Der Kurs verknüpft die vier Bausteine so, dass am Ende ein vollständiger Prozessoptimierungs-Zyklus entsteht: von der Datenaufbereitung über die Analyse bis zur automatisierten, modellgestützten Verbesserung. Diese Durchgängigkeit ist entscheidend, um Prozessoptimierung nicht als einmaliges Projekt, sondern als wiederholbaren Ansatz zu verstehen. Am Ende steht die Fähigkeit, Prozessdaten eigenständig aufzubereiten, zu analysieren, zu visualisieren und mittels Machine Learning gezielt zu verbessern.

Der Kurs richtet sich an Personen mit ersten Berührungspunkten sowie an Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Erste Berührungspunkte mit Daten sind hilfreich, ein formaler Abschluss ist jedoch nicht erforderlich.

• Personen aus Prozessmanagement oder Qualitätssicherung mit Interesse an datenbasierter Optimierung
• Fachkräfte, die bestehende Geschäftsprozesse analytisch fundiert verbessern möchten
• Quereinsteigende mit ersten Erfahrungen in Datenauswertung oder Reporting
• Mitarbeitende, die Automatisierung und Machine Learning für Prozessdaten einsetzen möchten
• Personen mit Interesse an einer strukturierten Grundlage für Data-Science-Tätigkeiten

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Lernphasen im Hybrid-Format und ist in Vollzeit organisiert. Jedes Modul verbindet eine kompakte fachliche Einführung mit praktischer Anwendung an prozessnahen Datensätzen, sodass der Bezug zur realen Prozessoptimierung durchgehend erhalten bleibt. Der abschließende Praxis-Block führt die vier Module zu einem zusammenhängenden Optimierungsprojekt zusammen.

Der Kurs wird als Hybrid Learning in Vollzeit durchgeführt und umfasst vier inhaltliche Module sowie einen umfassenden Praxis-Block zur Prozessoptimierung. Die konkrete Kursdauer richtet sich nach dem gewählten Termin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt. Die Vollzeitstruktur ermöglicht eine zusammenhängende Bearbeitung von Datenaufbereitung, SQL, Power BI, Automatisierung und Machine Learning.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für den Kurs Data Scientist: Optimierung für effektive Prozesse. Je nach Kursvariante ist der Abschluss mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die erworbenen Kompetenzen in Datenaufbereitung, SQL, Power BI und Modelloptimierung überprüft werden.

Unternehmen, die ihre Prozesse effizienter gestalten möchten, benötigen Fachkräfte, die Datenaufbereitung, Datenbankarbeit, Visualisierung und Machine Learning gemeinsam anwenden können, statt Prozessoptimierung nur auf Basis subjektiver Einschätzungen anzugehen. Wer diesen gesamten Weg beherrscht, kann Optimierungspotenziale datenbasiert identifizieren und deren Wirkung nachvollziehbar belegen. Die Kombination aus automatisierten Datenpipelines und Feature Engineering im vierten Modul unterscheidet den Kurs von reinen Analyse- oder BI-Schulungen: Prozessoptimierung wird hier nicht als einmalige Auswertung, sondern als wiederholbarer, skalierbarer Ansatz vermittelt. Für Fachkräfte aus Prozessmanagement oder Qualitätssicherung bietet der Kurs einen direkten Weg, bestehendes Prozesswissen um datengetriebene Analysemethoden zu erweitern und so den eigenen Beitrag zur Unternehmenseffizienz sichtbar zu machen.