Data Scientist: Wissen für Datenanalysen – Weiterbildung

Diese Weiterbildung vermittelt das vollständige Handwerkszeug für datenwissenschaftliche Analysen: von der Datenbankabfrage mit SQL über die Automatisierung von Datenpipelines und die explorative Analyse großer Datensätze bis hin zur visuellen Aufbereitung mit Power BI und den Grundlagen des maschinellen Lernens einschließlich Feature Engineering. Anders als ein rein konzeptioneller Überblick deckt dieser Kurs jeden Teilbereich in praktischer Breite ab und richtet sich an alle, die eine vollständige Grundausstattung für die Arbeit mit Daten aufbauen möchten.

Der erste Modulblock legt das Fundament mit Datenbankabfragen über SQL. Da nahezu jede datenwissenschaftliche Analyse auf strukturierten Datenquellen aufsetzt, wird dieser Themenblock ausführlich und praxisnah behandelt.

• Arbeit mit SQL zur effizienten Abfrage und Bearbeitung relationaler Daten
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Aggregationsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Performante Abfragetechniken für umfangreiche Datenbestände
• Analyse großer Datensätze im Hinblick auf ihre Struktur und Qualität
• Vorbereitung abgefragter Daten für die nachgelagerte Modellierung

Der zweite Block widmet sich der explorativen Datenanalyse als eigenständigem Handwerk. Bevor ein Modell trainiert wird, müssen Muster, Korrelationen und Trends in den Daten zuverlässig erkannt werden.

• Anwendung statistischer Verfahren zur Mustererkennung
• Identifikation von Korrelationen zwischen verschiedenen Datenmerkmalen
• Erkennung von Trends und Entwicklungen in Zeitreihen
• Systematische Bewertung von Zusammenhängen zwischen Variablen
• Einordnung explorativer Befunde in den fachlichen Kontext
• Dokumentation der Analyseergebnisse für die weitere Verwendung

Im dritten Block stehen Datenpipelines und Datenharmonisierung im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden lernen, wiederkehrende Datenverarbeitungsschritte zu automatisieren, statt sie manuell zu wiederholen.

• Entwicklung strukturierter Datenpipelines zur Prozessautomatisierung
• Harmonisierung heterogener Datenquellen in ein gemeinsames Format
• Bereinigung von Rohdaten von Fehlern und Inkonsistenzen
• Transformation von Rohdaten in eine konsistente Analysebasis
• Bereitstellung wiederverwendbarer Datenpipelines für unterschiedliche Analysezwecke
• Qualitätssicherung innerhalb automatisierter Verarbeitungsschritte

Der vierte Block behandelt die Datenvisualisierung mit Power BI als Bindeglied zwischen Analyse und Entscheidung. Ergebnisse, die niemand versteht, entfalten in der Praxis keine Wirkung – dieser Block macht sie zugänglich.

• Einsatz von Power BI für die visuelle Darstellung analytischer Ergebnisse
• Erstellung interaktiver Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen
• Nutzung von DAX-Funktionen zur Berechnung abgeleiteter Kennzahlen
• Aufbereitung komplexer Informationen in verständlicher Form
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Berichtsmodells
• Iterative Anpassung von Dashboards anhand von Rückmeldungen

Ein fünfter, vertiefender Block widmet sich den Grundlagen des maschinellen Lernens einschließlich Feature Engineering – ein Themenfeld, das in diesem Kurs deutlich breiter behandelt wird als in einem reinen Einsteigerformat.

• Vermittlung der Grundlagen des maschinellen Lernens anhand realer Datensätze
• Training und Bewertung unterschiedlicher Modelltypen
• Einsatz von Feature Engineering zur Verbesserung der Modellgüte
• Auswahl und Konstruktion relevanter Merkmale aus Rohdaten
• Verfahren zur Steigerung der Vorhersagequalität datengetriebener Modelle
• Einordnung von Modellergebnissen im fachlichen Kontext

Ergänzend verbindet ein praxisorientierter Block alle fünf Themenfelder in einem durchgängigen Analyseprojekt, das von der Datenbankabfrage bis zum fertigen, visualisierten Modellergebnis reicht.

• Aufbau eines vollständigen Analyseworkflows von der SQL-Abfrage bis zum Dashboard
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einer konsolidierten Datenbasis
• Durchführung einer vollständigen explorativen Analyse eines realen Datensatzes
• Training und Evaluation eines Vorhersagemodells auf Basis der aufbereiteten Daten
• Visualisierung der Modellergebnisse in einem interaktiven Power-BI-Bericht
• Dokumentation des gesamten Analyseprozesses für Dritte
• Rückschau über Stärken und Grenzen des gewählten Modellansatzes
• Präsentation der Ergebnisse in fachlich verständlicher Form
• Diskussion alternativer Feature-Engineering-Ansätze im Vergleich
• Bewertung, welche Datenquellen für zukünftige Analysen zusätzlich sinnvoll wären
• Abschließende Konsolidierung aller Kursinhalte im Analyseprojekt
• Austausch über typische Stolpersteine bei der Arbeit mit realen, unsauberen Daten

Der Kurs ist bewusst breit angelegt: Statt sich auf einen einzelnen Aspekt der Datenanalyse zu konzentrieren, deckt er die gesamte Kette von der Datenbankabfrage über die Aufbereitung und Automatisierung bis zur Modellierung und Visualisierung ab. Diese Bandbreite unterscheidet ihn von fokussierten Einzelkursen und macht ihn zu einer vollständigen Grundausstattung für die Arbeit als Data Scientist oder Data Analyst. Wer den Kurs abschließt, hat nicht nur einzelne Techniken kennengelernt, sondern in einem zusammenhängenden Projekt erlebt, wie SQL-Abfrage, explorative Analyse, Pipeline-Automatisierung, Modellierung und Visualisierung ineinandergreifen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die eine möglichst vollständige Grundausstattung an datenwissenschaftlichen Fähigkeiten aufbauen möchten, statt sich nur auf einen Teilbereich zu beschränken.

• Personen, die eine berufliche Laufbahn als Data Scientist oder Data Analyst anstreben
• Fachkräfte aus Reporting oder Business Intelligence, die ihr Methodenspektrum erweitern möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an einer breiten, praxisnahen Dateneinführung
• Mitarbeitende, die künftig eigenständig komplette Analyseprojekte begleiten sollen

Die fünf Themenblöcke werden aufeinander aufbauend vermittelt, sodass jeder Schritt – von der SQL-Abfrage bis zum Modell – auf dem vorherigen aufsetzt. Theoretische Grundlagen werden unmittelbar an realen oder realitätsnahen Datensätzen erprobt, sodass die Teilnehmenden am Ende ein vollständiges Analyseprojekt eigenständig durchführen können.

Der Umfang richtet sich nach den fünf Kernthemen SQL, explorative Analyse, Datenpipelines, Visualisierung und maschinelles Lernen sowie dem abschließenden praxisorientierten Projektblock; die Bearbeitung erfolgt in individuellem Tempo.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab. Je nach Anbieter kann zusätzlich eine Abschlussprüfung Bestandteil des Kurses sein.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seiner Breite: Wer ihn abschließt, verfügt über Kenntnisse in SQL, explorativer Analyse, Pipeline-Automatisierung, Visualisierung und maschinellem Lernen einschließlich Feature Engineering – also über das vollständige Werkzeugset, das in Stellenausschreibungen für Data Scientists und Data Analysts typischerweise gefordert wird. Diese Vollständigkeit zahlt sich vor allem dort aus, wo Teams klein sind und eine Person mehrere Schritte der Datenanalyse selbst verantwortet – von der ersten SQL-Abfrage bis zum fertigen Dashboard. Wer alle Etappen dieser Kette selbst durchführen kann, ist nicht auf die Zuarbeit anderer angewiesen und kann Analyseprojekte eigenständig zu Ende bringen. Darüber hinaus schafft die praktische Projektarbeit, die alle Themenblöcke verbindet, ein konkretes Ergebnis, das sich in Bewerbungsprozessen als Nachweis der erworbenen Fähigkeiten heranziehen lässt – ein Analyseprojekt, das von der Datenbankabfrage bis zum visualisierten Modellergebnis reicht.