Advanced Data Science für Entscheidungen – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt, wie sich Data-Science- und Machine-Learning-Methoden gezielt für fundierte, datenbasierte Geschäftsentscheidungen einsetzen lassen. Ausgehend von der Aufbereitung und explorativen Untersuchung von Rohdaten führt der Kurs über den gezielten Zugriff auf relationale Datenbanken mit SQL bis zu angewandter Statistik mit Regressions- und Clustering-Verfahren. Ergänzend lernen Teilnehmende grundlegende Programmierkonzepte kennen, mit denen sich wiederkehrende Analyseprozesse automatisieren lassen. Im Mittelpunkt steht dabei stets die Frage, wie aus Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen werden – nicht die Technik als Selbstzweck.

Block 1: Datenaufbereitung und explorative Analyse Der erste Block schafft die Grundlage jeder datenbasierten Entscheidung: eine saubere, gut verstandene Datenbasis.

• Import unterschiedlicher Datenquellen und -formate
• Bereinigung fehlerhafter, fehlender oder widersprüchlicher Werte
• Strukturierung von Rohdaten für weiterführende Auswertungen
• Explorative Techniken zur ersten Sichtung großer Datenmengen
• Identifikation von Trends, Ausreißern und auffälligen Mustern
• Einordnung, welche Fragestellungen sich aus ersten Auffälligkeiten ableiten lassen

Block 2: Relationale Datenbanken und komplexe Datenabfragen Der zweite Block vermittelt den gezielten Zugriff auf relationale Datenbanken als häufigste Datenquelle für Entscheidungsfragen im Unternehmen.

• Grundprinzipien relationaler Datenbanken und ihrer Struktur
• SQL-Abfragen zur Extraktion und Filterung relevanter Informationen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über unterschiedliche Join-Typen
• Aggregatsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Aufbau mehrstufiger Abfragen für komplexere Entscheidungsfragen
• Umgang mit performancekritischen Abfragen auf großen Tabellen

Block 3: Angewandte Statistik für Data Science Der dritte Block führt die zentralen statistischen Verfahren ein, die datenbasierten Entscheidungen zugrunde liegen.

• Grundlagen der Regressionsanalyse zur Vorhersage numerischer Größen
• Interpretation von Regressionsmodellen und ihrer Aussagekraft
• Clustering-Verfahren zur Segmentierung von Kunden, Produkten oder Prozessen
• Bewertung der Güte statistischer Modelle
• Typische Fehlinterpretationen statistischer Ergebnisse und ihre Vermeidung
• Einordnung, welches Verfahren für welche Entscheidungsfrage geeignet ist

Block 4: Programmierkonzepte für Automatisierung Der vierte Block ergänzt die analytischen Fähigkeiten um grundlegende Programmiertechniken zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.

• Grundlegende Programmierkonzepte für die Datenverarbeitung
• Automatisierung wiederkehrender Analyseschritte durch einfache Skripte
• Wiederverwendbare Bausteine für regelmäßig benötigte Auswertungen
• Zusammenspiel von Datenbankabfragen und automatisierten Auswertungsskripten
• Effizienzsteigerung durch Reduzierung manueller Auswertungsschritte
• Grundlagen der Fehlerkontrolle in automatisierten Prozessen

Praxisteil – Von der Fragestellung zur datenbasierten Entscheidung

• Formulierung einer konkreten geschäftlichen Fragestellung als Ausgangspunkt
• Import und Bereinigung eines realitätsnahen Übungsdatensatzes
• Explorative Analyse zur ersten Einordnung der Datenlage
• Entwicklung von SQL-Abfragen zur gezielten Extraktion relevanter Teildaten
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen über passende Join-Bedingungen
• Aufbau eines Regressionsmodells zur Vorhersage einer Zielgröße
• Durchführung einer Clusteranalyse zur Segmentierung der Datensätze
• Automatisierung ausgewählter Auswertungsschritte durch ein einfaches Skript
• Kritische Bewertung der Modellergebnisse und ihrer Grenzen
• Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen aus den Analyseergebnissen
• Aufbereitung der Ergebnisse für eine nicht-technische Zielgruppe
• Präsentation des gesamten Entscheidungsszenarios inklusive Empfehlung

Die vier Themenblöcke führen von der Datenaufbereitung über den Datenbankzugriff und angewandte Statistik bis zur Automatisierung wiederkehrender Analyseprozesse. Der Praxisteil bündelt diese Schritte in einem durchgehenden Entscheidungsszenario: Teilnehmende bearbeiten nicht isolierte Übungsaufgaben, sondern durchlaufen den vollständigen Weg von einer offenen geschäftlichen Fragestellung bis zu einer begründeten, datenbasierten Empfehlung.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Unternehmensbereichen, die zukünftig datenbasierte Entscheidungen treffen oder fundiert vorbereiten möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen. Besonders angesprochen sind Personen, die Data Science nicht als reines Technikthema, sondern als Werkzeug für bessere Geschäftsentscheidungen begreifen.

• Mitarbeitende, die Analyseergebnisse zukünftig selbst aufbereiten und einordnen möchten
• Fachkräfte, die von deskriptivem Reporting zu vorausschauender Analyse wechseln möchten
• Personen mit Interesse an Statistik, die diese praktisch auf Geschäftsfragen anwenden wollen
• Berufstätige, die wiederkehrende Auswertungsprozesse in ihrem Bereich automatisieren möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Format durchgeführt und verbindet konzeptionelle Einheiten zu Statistik und Datenbanken mit praktischer Arbeit an einem durchgehenden Entscheidungsszenario. Jeder Themenblock ist so aufgebaut, dass er direkt auf eine konkrete geschäftliche Fragestellung angewendet wird, statt Methoden losgelöst von einem Anwendungsfall zu vermitteln. Die Mehrzahl der Teilnehmenden absolviert den Kurs in Vollzeit, ein Teilzeitmodell steht ebenfalls zur Verfügung.

Die Weiterbildung gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – Datenaufbereitung, relationale Datenbanken, angewandte Statistik und Automatisierung – ergänzt durch einen umfangreichen Praxisteil mit einem zusammenhängenden Entscheidungsszenario. Der zeitliche Umfang richtet sich nach individuellem Vorwissen und gewähltem Lernformat.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Data Science, angewandter Statistik und datenbasierter Entscheidungsfindung bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Was diesen Kurs auszeichnet, ist seine konsequente Ausrichtung auf Entscheidungsfindung statt auf Technik als Selbstzweck: Jede Methode – von der explorativen Analyse über SQL bis zu Regression und Clustering – wird direkt daraufhin geprüft, welchen Beitrag sie zu einer konkreten Geschäftsentscheidung leisten kann. Diese Ausrichtung unterscheidet den Kurs von rein technisch orientierten Data-Science-Schulungen: Teilnehmende lernen nicht nur, Modelle zu trainieren, sondern auch, deren Ergebnisse kritisch einzuordnen und in eine für Entscheidungsträger verständliche Sprache zu übersetzen – eine Fähigkeit, die in der Praxis häufig über den tatsächlichen Nutzen einer Analyse entscheidet. Der ergänzende Block zu Programmierkonzepten und Automatisierung sorgt zudem dafür, dass Teilnehmende wiederkehrende Auswertungen nicht jedes Mal manuell neu aufbauen müssen. Wer Analyseprozesse automatisieren kann, gewinnt Zeit für die eigentliche Interpretation der Ergebnisse – und genau das unterscheidet nachhaltig datenbasierte Entscheidungsfindung von einmaligen Auswertungen.