Data Scientist: Techniken für Datenmodelle – Weiterbildung

Ein Data Scientist benötigt ein solides technisches Toolkit, bevor komplexe Modelle überhaupt entwickelt werden können. Dieser Kurs vermittelt die zentralen Techniken für datenwissenschaftliche Modelle: automatisierte Workflows und Datenpipelines zur Datenharmonisierung, den souveränen Umgang mit SQL für leistungsstarke Datenanalysen, die interaktive Visualisierung von Ergebnissen mit Power BI sowie explorative Datenanalyse und Modellierungstechniken zur Erkennung von Mustern und Korrelationen. Der Kurs ist so aufgebaut, dass jede Technik unmittelbar an praxisnahen Datensätzen angewendet wird, sodass ein durchgängiges Verständnis für den gesamten Weg von der Rohdatenverarbeitung bis zur validierten Modellierung entsteht.

Modul 1 — Automatisierte Workflows und Datenpipelines: Datenwissenschaftliche Arbeit beginnt selten bei sauberen, fertigen Datensätzen. Dieses Modul vermittelt, wie Rohdaten aus verschiedenen Quellen automatisiert harmonisiert und für Analysen vorbereitet werden.

• Harmonisierung von Daten aus heterogenen Quellsystemen
• Aufbau effizienter Prozesse zur Datenbereinigung und Transformation
• Automatisierungstechniken zur Optimierung wiederkehrender Analyseaufgaben
• Strukturierung von Rohdaten für nachgelagerte SQL- und Modellierungsschritte
• Fehlerbehandlung und Validierung innerhalb automatisierter Workflows
• Nachvollziehbare Dokumentation von Datenverarbeitungsschritten

Modul 2 — SQL-Abfragen für leistungsstarke Datenanalysen: SQL bleibt das zentrale Werkzeug, um aus großen Datenmengen gezielt Informationen zu extrahieren. Dieses Modul vertieft Abfragetechniken mit direktem Bezug zur Vorbereitung von Machine-Learning-Daten.

• Joins, Aggregationen und Filter zur gezielten Verarbeitung großer Datensätze
• Optimierte Abfragen zur Verbesserung der Performance analytischer Prozesse
• Effektive Strukturierung von Datenbanken zur Unterstützung von Machine-Learning-Modellen
• Umgang mit verschachtelten und komplexen Abfragestrukturen
• Vorbereitung tabellarischer Daten für den Import in Analyse-Werkzeuge
• Qualitätssicherung von Abfrageergebnissen vor der Weiterverarbeitung

Modul 3 — Interaktive Visualisierung mit Power BI: Datenwissenschaftliche Ergebnisse müssen verständlich kommuniziert werden, um Wirkung zu entfalten. Dieses Modul zeigt, wie Power BI komplexe Analyseergebnisse in aussagekräftige Dashboards überführt.

• Gestaltung aussagekräftiger Dashboards zur Präsentation komplexer Daten
• DAX-Funktionen für präzise Berechnungen innerhalb von Analysen
• Entwicklung von Berichten zur effektiven Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
• Strukturierung von Datenmodellen für konsistente Visualisierungen
• Einsatz von Filtern und Interaktionen für explorative Dashboards
• Anpassung von Visualisierungen an unterschiedliche fachliche Zielgruppen

Modul 4 — Explorative Datenanalysen und Modellierungstechniken: Im letzten Baustein werden die aufbereiteten Daten explorativ untersucht und in erste Modelle überführt. Der Fokus liegt auf dem Erkennen von Mustern und deren statistischer Absicherung.

• Erkennung von Mustern und Korrelationen zur Erstellung fundierter Prognosen
• Anwendung statistischer Methoden zur Validierung datenwissenschaftlicher Hypothesen
• Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen zur Verbesserung analytischer Prozesse
• Visuelle explorative Analyse zur Identifikation auffälliger Datenstrukturen
• Umgang mit multivariaten Zusammenhängen in Datensätzen
• Kritische Einordnung von Korrelationen ohne vorschnelle Kausalschlüsse

Praxis-Block — Vom Rohdatensatz zum validierten Modell

• Automatisierten Workflow zur Harmonisierung mehrerer Rohdatenquellen entwickeln
• SQL-Abfrage mit mehreren Joins für einen komplexen Analysefall schreiben
• Datenbankstruktur zur Unterstützung eines Machine-Learning-Vorhabens entwerfen
• Power-BI-Dashboard für ein explorativ untersuchtes Datenphänomen aufbauen
• DAX-Measure zur Berechnung einer analytischen Kennzahl erstellen
• Explorative Datenanalyse zur Identifikation von Mustern in einem Beispieldatensatz durchführen
• Korrelationsanalyse zwischen mehreren Variablen durchführen und interpretieren
• Statistische Hypothese anhand eines Datensatzes formulieren und testen
• Machine-Learning-Modell auf Basis der explorativen Erkenntnisse trainieren
• Modell anhand geeigneter Kennzahlen bewerten und optimieren
• Ergebnisse des gesamten Analyseprozesses in einem Dashboard zusammenführen
• Abschlussprojekt: durchgängiger Weg von automatisierter Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell

Der Kurs ist bewusst als Techniken-Toolkit angelegt: Jedes Modul steht für eine eigenständige, im Berufsalltag häufig benötigte Fähigkeit, die gemeinsam ein vollständiges Bild datenwissenschaftlicher Arbeit ergibt. Am Ende steht die Fähigkeit, von automatisierter Datenaufbereitung über SQL und Visualisierung bis zur explorativen Modellierung einen zusammenhängenden Analyseprozess selbstständig zu gestalten.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, da die Techniken systematisch aufeinander aufbauen.

• Personen, die ein technisches Grundlagen-Toolkit für Data Science aufbauen möchten
• Fachkräfte aus Reporting oder Analyse, die ihre SQL- und BI-Kenntnisse vertiefen wollen
• Quereinsteigende mit Interesse an explorativer Datenanalyse und Modellierung
• Mitarbeitende, die automatisierte Datenverarbeitung in ihrem Arbeitsbereich einführen möchten
• Personen mit erster Reporting-Erfahrung, die den Schritt in Richtung Modellierung gehen wollen

Der Kurs ist im Hybrid-Format organisiert und wird in Vollzeit durchgeführt, sodass Präsenz- und Online-Lernphasen eng ineinandergreifen. Jede der vier Techniken wird zunächst konzeptionell eingeführt und anschließend an einem eigenen Datensatz praktisch angewendet, bevor der abschließende Praxis-Block alle Techniken zu einem zusammenhängenden Projekt verbindet. Diese Struktur stellt sicher, dass jede Technik nicht isoliert, sondern im Kontext eines vollständigen Analyseprozesses erlernt wird.

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

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für den Kurs Data Scientist: Techniken für datenwissenschaftliche Modelle. Je nach Kursvariante ist der Abschluss mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die erworbenen technischen und methodischen Kompetenzen überprüft werden.

Datenwissenschaftliche Modelle entstehen selten aus dem Nichts, sondern setzen ein solides technisches Fundament voraus: saubere, automatisiert aufbereitete Daten, effiziente Abfragetechnik, verständliche Visualisierung und ein methodisch fundiertes Vorgehen bei der explorativen Analyse. Wer dieses Fundament beherrscht, kann sich anschließend leichter in spezialisierte Modellierungsverfahren einarbeiten, weil die technische Basis bereits gefestigt ist. Die vier Techniken-Module ergänzen sich gezielt, statt sich zu überschneiden: Automatisierung sorgt für verlässliche Daten, SQL für effiziente Zugriffe, Power BI für nachvollziehbare Kommunikation, explorative Analyse für den Übergang zur Modellierung. Diese klare Aufgabenteilung macht den Kurs zu einem strukturierten Einstieg in datenwissenschaftliches Arbeiten. Für Berufe im Bereich Analyse, Reporting oder Business Intelligence bietet der Kurs eine direkte Möglichkeit, das eigene technische Repertoire zu erweitern und den Übergang zu anspruchsvolleren Data-Science-Aufgaben vorzubereiten.