Datenanalyse: Grundlagen und vertiefende Methoden – Kurs

Wer als Analyst:in arbeitet, braucht sowohl ein sicheres Fundament als auch die Fähigkeit, dieses Fundament bei Bedarf zu vertiefen. Dieser Kurs ist deshalb bewusst zweistufig aufgebaut: Er vermittelt zunächst die Grundlagen der Datenanalyse und statistischen Methoden und baut darauf vertiefende Methoden auf - Datenmanagement und Modellierung mit SQL, maschinelles Lernen sowie Visualisierung und Kommunikation mit Power BI. Diese Doppelstruktur unterscheidet den Kurs von reinen Einsteigerkursen ebenso wie von rein vertiefenden Spezialkursen: Er liefert beides in einem zusammenhängenden Weg für Personen, die sich in Richtung Analyst:in entwickeln oder ihre bestehende Rolle fachlich verbreitern möchten.

Der erste Themenblock behandelt Datenanalyse und statistische Methoden als Grundlagenebene, auf der die spätere Vertiefung aufbaut.

• Identifikation von Trends und Zusammenhängen in großen Datensätzen
• Einsatz statistischer Methoden für grundlegende Analystenfragen
• Explorative Techniken zur ersten Einordnung eines Datensatzes
• Unterscheidung zwischen oberflächlichen und belastbaren Zusammenhängen
• Aufbau eines soliden methodischen Grundverständnisses für Analyst:innen
• Einordnung, wann eine Grundlagenauswertung für eine Entscheidung bereits ausreicht

Der zweite Themenblock vertieft Datenmanagement und Modellierung als erste vertiefende Ebene über die reinen Grundlagen hinaus.

• Effiziente Speicherung und strukturierte Verarbeitung relationaler Daten mit SQL
• Gezielte Analyse großer Datenmengen durch optimierte Abfragen und Joins
• Einsatz von Indexierungen zur Beschleunigung komplexer Auswertungen
• Optimierung von Struktur und Skalierbarkeit analytischer Prozesse
• Entwicklung klar definierter Datenflüsse für wiederkehrende Analysen
• Aufbau von Modellarchitekturen für komplexe Geschäftsprozesse

Der dritte Themenblock führt maschinelles Lernen als zweite vertiefende Ebene ein, die über klassische Statistik hinausgeht.

• Grundprinzipien überwachten Lernens für Analystenfragen
• Grundprinzipien unüberwachten Lernens zur Mustererkennung
• Automatisierte Mustererkennung als Ergänzung klassischer Analysemethoden
• Einordnung, wann maschinelles Lernen einer Analystenfrage tatsächlich weiterhilft
• Entwicklung fundierter Geschäftsstrategien auf analytischer Basis
• Kritische Einordnung automatisiert erzeugter Vorhersagen

Der vierte Themenblock behandelt Visualisierung und Kommunikation als abschließende vertiefende Ebene, die Grundlagen und ML-Ergebnisse gleichermaßen sichtbar macht.

• Interaktive Visualisierungen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen
• Einsatz von Dashboards und DAX-Funktionen zur übersichtlichen Aufbereitung
• Erstellung von Berichten zur Kommunikation datenbasierter Erkenntnisse
• Nutzung webbasierter Technologien für einen standortunabhängigen Zugang
• Entwicklung interaktiver Dashboards mit Grundkenntnissen der Webprogrammierung
• Bereitstellung datenbasierter Informationen benutzerfreundlich und zielgerichtet

Im Praxisteil werden Grundlagen und vertiefende Methoden an einem gemeinsamen, wachsenden Analyseprojekt verbunden.

• Erste grundlegende Auswertung eines überschaubaren Analystendatensatzes
• Erweiterung der Auswertung um komplexere SQL-Abfragen und ein Datenmodell
• Einordnung, welche Fragen mit dem Grundlagenwissen bereits beantwortet sind
• Ergänzung des Datenmodells um ein einfaches Modell des maschinellen Lernens
• Vergleich der Ergebnisse aus Grundlagenanalyse und vertiefendem ML-Ansatz
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards für die Gesamtergebnisse des Projekts
• Einsatz von DAX-Funktionen für zusätzliche, vertiefende Kennzahlen
• Bereitstellung des Dashboards für einen webbasierten, flexiblen Zugriff
• Formulierung einer Geschäftsstrategie auf Basis der Gesamtergebnisse
• Kritische Prüfung, welche Erkenntnisse aus Grundlagen und welche aus Vertiefung stammen
• Präsentation des Projekts mit klarer Trennung zwischen beiden Ebenen
• Rückschau, wann im Berufsalltag Grundlagen genügen und wann Vertiefung nötig ist

Die vier Themenblöcke sind bewusst in zwei Ebenen gegliedert, statt alle Inhalte gleichrangig nebeneinanderzustellen: Die ersten beiden Blöcke schaffen ein solides Grundlagenfundament, die letzten beiden Blöcke zeigen, wie sich dieses Fundament um maschinelles Lernen und professionelle Visualisierung erweitern lässt. Diese zweistufige Gliederung unterscheidet den Kurs von reinen Einsteigerkursen, die bei den Grundlagen aufhören, ebenso wie von hochspezialisierten Vertiefungskursen, die Grundlagen voraussetzen, ohne sie zu wiederholen: Analyst:innen erhalten hier beides in einem nachvollziehbaren Zusammenhang.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich in Richtung Analyst:in entwickeln oder eine bestehende Analystentätigkeit fachlich verbreitern möchten. Da Grundlagen und vertiefende Methoden im selben Kurs behandelt werden, eignet er sich sowohl für den Einstieg als auch für Personen mit ersten Grundkenntnissen, die gezielt vertiefen möchten.

• Einsteiger:innen, die Grundlagen und erste vertiefende Methoden in einem Kurs erlernen möchten
• Quereinsteigende, die sich in Richtung Analyst:in entwickeln möchten
• beruflich Interessierte mit ersten Grundkenntnissen, die gezielt vertiefen wollen
• Fachkräfte, die SQL-Grundlagen um Datenmodellierung und maschinelles Lernen erweitern möchten
• Personen, die Analyseergebnisse sowohl fachlich fundiert als auch visuell aufbereiten möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Format in Vollzeit statt und folgt bewusst einer zweistufigen Logik: Die ersten beiden Themenblöcke schaffen das Grundlagenfundament, die letzten beiden Themenblöcke bauen vertiefende Methoden wie maschinelles Lernen und professionelle Visualisierung darauf auf. Der Praxisteil macht diesen Übergang an einem einzigen, wachsenden Analyseprojekt sichtbar, statt Grundlagen und Vertiefung an getrennten Beispielen zu behandeln.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke Datenanalyse und Statistik, Datenmanagement und Modellierung, maschinelles Lernen sowie Visualisierung und Kommunikation, ergänzt um einen durchgehenden Praxisteil an einem wachsenden Analyseprojekt. Er wird in Vollzeit im Hybrid-Format durchgeführt. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass sowohl die Grundlagen der Datenanalyse als auch die vertiefenden Methoden Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Visualisierung sicher beherrscht werden.

Viele Kurse entscheiden sich entweder für breite Grundlagenvermittlung oder für eine enge fachliche Vertiefung - selten für beides im selben Programm. Dieser Kurs verbindet bewusst beide Ebenen, sodass Analyst:innen nicht nach den Grundlagen einen weiteren, separaten Kurs buchen müssen, um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und professionelle Visualisierung zu erlernen. Für die berufliche Praxis ist das ein klarer Vorteil: Analyst:innen werden im Alltag mit ganz unterschiedlichen Fragestellungen konfrontiert - manche lassen sich mit soliden Grundlagen beantworten, andere erfordern vertiefende Methoden wie maschinelles Lernen. Wer beide Ebenen kennt, kann selbst einschätzen, welcher Aufwand für welche Fragestellung angemessen ist, statt jede Frage automatisch mit dem komplexesten verfügbaren Werkzeug zu bearbeiten. Da SQL, Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power BI branchenübergreifend eingesetzt werden, lässt sich das im Kurs erworbene zweistufige Verständnis auf sehr unterschiedliche Unternehmen und Analystenrollen übertragen.