Datenanalyse: Grundlagen für Einsteiger – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen der Datenanalyse für Personen, die noch am Anfang ihres Weges in eine datenorientierte Tätigkeit stehen. Ausgehend von statistischen Grundverfahren und explorativen Analysetechniken lernen Teilnehmende, große Datenmengen systematisch zu untersuchen, Muster zu erkennen und daraus nachvollziehbare Aussagen abzuleiten. Der Kurs verbindet dieses methodische Fundament mit praktischen Werkzeugen aus dem Arbeitsalltag der Datenanalyse: strukturierte Abfragen mit SQL, die visuelle Aufbereitung mit Power BI, die Grundlagen der Datenmodellierung sowie ein erster Einblick in maschinelles Lernen als Erweiterung klassischer Auswertungsverfahren. Am Ende steht ein breites Grundverständnis, das als Ausgangspunkt für eine Vertiefung in einzelne Spezialgebiete der Datenanalyse dient.

Block 1: Grundlagen der Datenanalyse und Statistik Der erste Themenblock legt das methodische Fundament der Datenanalyse und schafft ein gemeinsames Verständnis dafür, was Daten über ein Unternehmen aussagen können.

• Deskriptive Statistik: Lage- und Streuungsmaße zur Beschreibung von Datensätzen
• Explorative Datenanalyse zur Identifikation von Mustern, Ausreißern und Zusammenhängen
• Grundprinzipien der Datenqualität und ihre Auswirkung auf Analyseergebnisse
• Unterschied zwischen beschreibender, diagnostischer und vorhersagender Analyse
• Aufbereitung von Rohdaten für die weiterführende Auswertung
• Einordnung typischer Anwendungsfälle der Datenanalyse in Unternehmen

Block 2: Strukturierte Datenabfrage mit SQL Aufbauend auf den statistischen Grundlagen lernen Teilnehmende, wie sich die dafür benötigten Daten überhaupt aus relationalen Systemen gewinnen lassen.

• SQL-Grundlagen: SELECT-Abfragen, Filterung und Sortierung von Datensätzen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen mit unterschiedlichen Join-Typen
• Aggregationsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Indexierung zur Beschleunigung wiederkehrender Abfragen
• Aufbau einfacher bis komplexer Abfragen für reale Auswertungsszenarien
• Fehlersuche und Optimierung bestehender SQL-Abfragen

Block 3: Visualisierung und webbasierte Bereitstellung mit Power BI Der dritte Block überführt Abfrageergebnisse in verständliche, interaktive Darstellungen für unterschiedliche Zielgruppen.

• Aufbau interaktiver Dashboards mit Power BI
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Fragestellungen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Dashboards
• Grundlagen webbasierter Technologien für die Bereitstellung von Auswertungen
• Gestaltung nutzerfreundlicher, verständlicher Berichtsoberflächen
• Filterfunktionen und Interaktivität zur Selbstbedienung für Endnutzer

Block 4: Datenmodellierung und Einstieg ins maschinelle Lernen Der vierte Block erweitert den Blick von der einzelnen Auswertung hin zu strukturierten, wiederverwendbaren Datengrundlagen und ersten automatisierten Verfahren.

• Grundlagen der Datenmodellierung für skalierbare Analyseanwendungen
• Aufbau klar definierter Datenflüsse zwischen Quellsystemen und Auswertung
• Einführung in überwachtes Lernen anhand einfacher Vorhersagemodelle
• Einführung in unüberwachtes Lernen zur Gruppierung ähnlicher Datensätze
• Einordnung, wann klassische Statistik und wann maschinelles Lernen sinnvoll ist
• Grenzen und Voraussetzungen automatisierter Mustererkennung

Praxisteil – Von der Rohdatei zum Analyseergebnis

• Import und erste Sichtung eines realitätsnahen Übungsdatensatzes
• Bereinigung fehlerhafter und fehlender Werte
• Formulierung erster explorativer Fragestellungen an den Datensatz
• Entwicklung von SQL-Abfragen zur gezielten Datenextraktion
• Verknüpfung mehrerer Datentabellen über passende Join-Bedingungen
• Aggregation und Verdichtung der Ergebnisse für die weitere Auswertung
• Aufbau eines ersten Power-BI-Dashboards zu den gewonnenen Kennzahlen
• Auswahl und Gestaltung aussagekräftiger Diagramme für unterschiedliche Zielgruppen
• Modellierung einer einfachen Datenstruktur für wiederkehrende Auswertungen
• Anwendung eines einfachen Vorhersagemodells auf die Übungsdaten
• Interpretation und kritische Einordnung der Modellergebnisse
• Präsentation der Analyseergebnisse in einem zusammenfassenden Bericht

Die vier Themenblöcke bauen aufeinander auf: von den statistischen Grundlagen über die strukturierte Abfrage mit SQL und die visuelle Aufbereitung bis zum Einstieg in datengetriebene Prognosen. Im Praxisteil durchlaufen Teilnehmende diesen gesamten Weg an einem eigenen Übungsdatensatz und erleben so, wie aus einer unsortierten Rohdatei über mehrere Zwischenschritte ein präsentierbares, verständliches Analyseergebnis entsteht.

Diese Weiterbildung richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen, die noch keine oder erst wenig Erfahrung mit Datenanalyse mitbringen und sich ein solides Grundverständnis für den Umgang mit Daten aneignen möchten. Sie eignet sich für alle, die perspektivisch in Reporting, Business Intelligence oder datenorientierten Fachbereichen arbeiten möchten und dafür zunächst die methodischen und technischen Grundlagen benötigen.

• Berufserfahrene, die aus fachfremden Bereichen in die Datenanalyse wechseln möchten
• Mitarbeitende in Fachabteilungen, die zukünftig eigenständig Auswertungen erstellen möchten
• Personen ohne einschlägige Vorbildung, die einen strukturierten Einstieg in SQL, Power BI und Datenmodellierung suchen
• Interessierte, die vor einer Spezialisierung zunächst einen Überblick über die gesamte Analysekette gewinnen möchten

Der Kurs verbindet kompakte theoretische Einheiten zu Statistik und Datenmodellierung mit ausführlichen praktischen Übungen an realitätsnahen Datensätzen. SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und erste Modelle des maschinellen Lernens werden direkt am eigenen Rechner erarbeitet, sodass jeder Themenblock unmittelbar in eigene Übungsergebnisse mündet. Die vier Themenblöcke sind so aufgebaut, dass sie aufeinander aufbauen und sich am Ende im Praxisteil zu einem durchgehenden Analyseprojekt zusammenfügen.

Die Weiterbildung gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – von den statistischen Grundlagen über SQL und Power BI bis zum Einstieg ins maschinelle Lernen – ergänzt durch einen umfangreichen Praxisteil mit einem durchgängigen Übungsprojekt. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Lerntempo und den individuellen Vorkenntnissen der Teilnehmenden.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Grundlagenkenntnisse in Datenanalyse, SQL, Power BI und Datenmodellierung bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist für diesen Grundlagenkurs nicht vorgesehen; er dient in erster Linie als fundierter Einstieg für eine spätere Spezialisierung.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er die Datenanalyse nicht isoliert auf ein einzelnes Werkzeug reduziert, sondern die gesamte Kette von der Rohdatenbasis bis zur Entscheidungsvorlage abbildet. Wer Statistik, SQL, Visualisierung und Datenmodellierung im Zusammenhang versteht, kann Analyseaufgaben in der Praxis deutlich selbstständiger bearbeiten als jemand, der nur einzelne Werkzeuge isoliert kennengelernt hat. Gerade für Quereinsteiger:innen ist dieser breite Einstieg von Vorteil: Statt sich vorschnell auf ein Spezialgebiet festzulegen, gewinnen Teilnehmende zunächst einen realistischen Überblick über die unterschiedlichen Facetten der Datenarbeit und können anschließend gezielter entscheiden, ob sie sich etwa auf Business Intelligence, Datenbanktechnik oder maschinelles Lernen weiter spezialisieren möchten. Der frühe Einblick in maschinelles Lernen als Erweiterung der klassischen Analyse hebt diesen Grundlagenkurs zudem von rein deskriptiven Reporting-Schulungen ab. Teilnehmende verlassen den Kurs nicht nur mit der Fähigkeit, bestehende Kennzahlen darzustellen, sondern auch mit einem ersten Verständnis dafür, wie sich Muster in Daten automatisiert erkennen und für Prognosen nutzen lassen – eine Kompetenz, die in nahezu jedem datenorientierten Beruf zunehmend gefragt ist.