Datenanalyse-Methoden: Explorativ und Deskriptiv – Kurs

Dieser Kurs vermittelt die methodischen Grundlagen der Datenanalyse mit Schwerpunkt auf explorativen und deskriptiven Verfahren – also darauf, Muster und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen zunächst zu beschreiben und zu erkunden, bevor weiterführende Modelle zum Einsatz kommen. Die Basis bilden SQL zur effizienten Datenverarbeitung, strukturierte Datenmodellierung sowie Power BI zur Visualisierung, ergänzt um Python-Grundlagen für Programmierung und Automatisierung. Der Kurs eignet sich besonders für Personen, die Datenanalyse von Grund auf systematisch erlernen möchten.

Der Kurs gliedert sich in vier Module, die systematisch von der SQL-basierten Datenverarbeitung bis zu erweiterten Analysemethoden führen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Softwareentwicklung, Automatisierung, IT oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Geeignet ist er für alle, die lernen möchten, Python für Programmierung, Automatisierung oder Datenanalyse praxisnah einzusetzen.

• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Analyst oder BI-Entwickler/in
• Angehende Data Scientists mit Fokus auf methodische Grundlagen
• Datenbankentwickler/innen, die explorative Analysemethoden ergänzen möchten
• Technisch interessierte Quereinsteiger/innen ohne umfangreiche Programmiervorkenntnisse

Der Kurs vermittelt die methodischen Grundlagen der Datenanalyse in enger Verzahnung von Theorie und praktischer Anwendung an konkreten Datensätzen. Im Hybrid-Learning-Format wechseln sich Einführungen in SQL, Datenmodellierung und Power BI mit unmittelbarem Ausprobieren ab, sodass jede Methode direkt am eigenen Übungsdatensatz nachvollzogen wird. Die Vollzeitform ermöglicht einen zusammenhängenden Aufbau der Kenntnisse von den SQL-Grundlagen bis zu den erweiterten ML-Einblicken.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt, sodass sich die Teilnehmenden über die gesamte Kursdauer konzentriert mit den methodischen Grundlagen der Datenanalyse befassen können. Die konkrete Stundenzahl richtet sich nach dem jeweiligen Kurstermin; die Vollzeitform unterstützt einen durchgehenden Lernprozess ohne größere Unterbrechungen zwischen den Modulen.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen methodischen Kenntnisse in explorativer und deskriptiver Datenanalyse bestätigt. Je nach Anbieter ist dieses Zertifikat mit einer Abschlussprüfung verbunden. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ohne staatliche Anerkennung.

Wer in die Datenanalyse einsteigen möchte, steht oft vor einer Fülle unterschiedlicher Werkzeuge und Methoden, ohne zu wissen, wie sie zusammenhängen. Dieser Kurs schafft genau diese Ordnung, indem er SQL, Datenmodellierung, Power BI und Python-Grundlagen als aufeinander aufbauende Bausteine einer methodisch fundierten Datenanalyse vermittelt. Der durchgehende Fokus auf explorative und deskriptive Verfahren sorgt dafür, dass Teilnehmende ein solides methodisches Fundament aufbauen, bevor sie sich komplexeren prädiktiven Modellen zuwenden. Diese Reihenfolge – erst verstehen und beschreiben, dann vorhersagen – entspricht dem tatsächlichen Vorgehen in der beruflichen Praxis und schützt vor vorschnellen, unbegründeten Schlussfolgerungen aus Daten. Der ergänzende Einblick in maschinelles Lernen öffnet zudem eine Perspektive über die reine Beschreibung hinaus: Wer die Grundlagen explorativer und deskriptiver Analyse beherrscht, ist gut vorbereitet, um im nächsten Schritt automatisierte Mustererkennung und prädiktive Verfahren für strategische Entscheidungen im eigenen Arbeitsumfeld einzusetzen.

Der erste Block behandelt SQL als Grundwerkzeug, um Muster und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen erstmals sichtbar zu machen.

• Formulierung optimierter Abfragen zur strukturierten Datenextraktion
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Nutzung von Indexierungen zur Beschleunigung wiederkehrender Analysen
• Erste deskriptive Auswertung umfangreicher Datensätze mit SQL
• Vorbereitung der Daten für weiterführende explorative Methoden

Aufbauend auf der SQL-Grundlage vertieft dieser Block statistische und explorative Techniken sowie die Strukturierung von Daten.

• Einsatz statistischer Methoden zur Erkennung von Mustern und Zusammenhängen
• Anwendung explorativer Techniken zur Gewinnung erster Erkenntnisse
• Aufbau modellbasierter Ansätze zur Strukturierung großer Datenmengen
• Entwicklung optimierter Datenstrukturen für konsistente Analyseprozesse
• Vereinfachung der Erstellung präziser Berichte durch strukturierte Datenmodelle

Der dritte Block widmet sich der verständlichen Darstellung komplexer Analysen mithilfe von Power BI.

• Aufbau interaktiver Dashboards zur Darstellung umfangreicher Datenmengen
• Klare und nachvollziehbare Kommunikation von Analyseergebnissen
• Grundkenntnisse in Webprogrammierung zur Bereitstellung zugänglicher Dashboards
• Gestaltung von Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen
• Anpassung der Darstellung an explorative versus deskriptive Fragestellungen

Der letzte Block ergänzt die klassische Datenanalyse um automatisierte Mustererkennung und prädiktive Verfahren.

• Einordnung von Modellen des überwachten und unüberwachten Lernens
• Automatisierte Mustererkennung als Erweiterung klassischer Analysemethoden
• Identifikation von Zusammenhängen in Daten mit Methoden des maschinellen Lernens
• Generierung datenbasierter Prognosen für strategische Entscheidungen
• Abgrenzung zwischen deskriptiver Analyse und prädiktiver Modellierung

Praxisteil: Von der Rohdatenbank zur explorativen Gesamtanalyse Im praktischen Teil durchlaufen die Teilnehmenden den vollständigen Analyseprozess anhand eines umfangreichen Übungsdatensatzes.

• Sichtung und erste deskriptive Auswertung eines umfangreichen Datensatzes
• Formulierung von SQL-Abfragen zur strukturierten Datenextraktion
• Anwendung explorativer Methoden zur Identifikation erster Muster
• Aufbau eines Datenmodells zur konsistenten Strukturierung der Analyse
• Erstellung eines interaktiven Power-BI-Dashboards zu den Zwischenergebnissen
• Einbindung grundlegender Python-Skripte zur Automatisierung wiederkehrender Schritte
• Test der Zugänglichkeit des Dashboards über eine webbasierte Oberfläche
• Ergänzung der deskriptiven Analyse um ein einfaches ML-Modell
• Vergleich der Erkenntnisse aus deskriptiver und explorativer Analyse
• Ableitung erster Prognosen für eine strategische Fragestellung
• Diskussion der Grenzen rein deskriptiver Verfahren im Vergleich zu prädiktiven Modellen
• Präsentation der eigenen Analyseergebnisse im Kursverlauf

Der Kurs legt durchgehend Wert darauf, explorative und deskriptive Methoden nicht isoliert, sondern als aufeinander aufbauende Schritte zu vermitteln: von der ersten SQL-basierten Beschreibung eines Datensatzes über die strukturierte Modellierung bis zur Visualisierung und schließlich zur Erweiterung um maschinelles Lernen.