Datenpipelines mit Python & SQL für Data Analysts – Kurs

Diese Weiterbildung verbindet zwei Werkzeuge, die im Alltag von Data Analysts und Data Engineers untrennbar zusammengehören: Python mit der pandas-Bibliothek für die flexible Datenmanipulation und SQL für die strukturierte Speicherung und Abfrage von Daten in relationalen Datenbanken. Ziel ist der Aufbau eigener Datenpipelines, die Rohdaten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, bereinigen und in eine für Analysen nutzbare Form bringen – eine Kernaufgabe, die in nahezu jeder datengetriebenen Position gefragt ist.

Der erste Modulblock behandelt Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas und legt damit das Fundament für alle folgenden Pipeline-Aufgaben.

• Grundlegende Python-Syntax und Kontrollstrukturen
• Arbeiten mit Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und DataFrames
• Einlesen von Daten aus CSV- und anderen Dateiformaten mit pandas
• Bereinigung von Datensätzen: fehlende Werte, Duplikate, inkonsistente Formate
• Transformation und Aggregation von Daten mit pandas-Funktionen
• Erste Auswertungen und einfache Visualisierungen zur Plausibilitätsprüfung

Der zweite Modulblock widmet sich SQL und relationalen Datenbanken als Gegenstück zur Python-Datenverarbeitung: der strukturierten, dauerhaften Speicherung von Daten.

• Aufbau relationaler Datenbanken und Tabellenbeziehungen
• Grundlegende SQL-Befehle zur Datenabfrage und -filterung
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregation und Gruppierung von Daten in SQL
• Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Datensätzen
• Zusammenspiel von SQL-Abfragen und Python-Skripten in einer Pipeline

Der dritte Modulblock führt Python und SQL praktisch zusammen und behandelt den eigentlichen Pipeline-Gedanken: Daten fließen von der Quelle über Transformationsschritte bis zur analysefähigen Zielstruktur.

• Grundprinzipien von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load)
• Anbindung einer relationalen Datenbank aus einem Python-Skript heraus
• Automatisiertes Einlesen und Verarbeiten wiederkehrender Datenquellen
• Fehlerbehandlung innerhalb einer mehrstufigen Datenpipeline
• Zwischenspeicherung und Validierung von Verarbeitungsschritten
• Aufbereitung des Endergebnisses für Reporting- und Analysewerkzeuge

Der vierte Modulblock vertieft die praktische Pipeline-Arbeit anhand konkreter Aufgabenstellungen und stellt den Bezug zu realen Data-Analyst-Szenarien her.

• Zusammenführung mehrerer heterogener Datenquellen in einer Pipeline
• Umgang mit unterschiedlichen Datentypen und Formaten innerhalb eines Verarbeitungsschritts
• Strukturierung von Python-Code für wiederverwendbare Pipeline-Bausteine
• Optimierung von SQL-Abfragen innerhalb einer Pipeline auf Performance
• Konsistenzprüfung zwischen Rohdaten und verarbeiteten Endergebnissen
• Protokollierung und Nachvollziehbarkeit einzelner Pipeline-Schritte
• Umgang mit größeren Datenmengen ohne Verlust der Übersicht
• Aufbau eines eigenen kleinen End-to-End-Pipeline-Projekts
• Präsentation und Erläuterung der eigenen Pipeline-Architektur
• Diskussion alternativer Lösungswege für dieselbe Datenaufgabe
• Vergleich von Python- und SQL-Ansätzen für typische Analyseaufgaben
• Zusammenfassung der Pipeline-Bausteine als wiederverwendbares Vorgehensmodell

Die vier Blöcke folgen damit konsequent dem Weg, den Daten in der Praxis nehmen: von der ersten Berührung mit Python und pandas über die strukturierte Speicherung in SQL bis zur automatisierten, wiederholbaren Pipeline, die Rohdaten in analysefähige Ergebnisse verwandelt. Diese Verzahnung unterscheidet die Weiterbildung deutlich von reinen Python- oder reinen SQL-Kursen, die jeweils nur eine Seite der Datenverarbeitung abdecken. Durchgängiges Element ist die praktische Projektarbeit an eigenen Beispiel-Pipelines, die am Ende der Weiterbildung als nachvollziehbares Portfolio-Stück dienen und die erworbene Fähigkeit belegen, Rohdaten selbstständig in eine nutzbare, analysierbare Form zu überführen.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen, unabhängig von einer bereits vorhandenen Programmiererfahrung.

• Berufstätige aus allen Bereichen mit Interesse an einem Wechsel in datengetriebene Rollen
• Angehende Data Analysts, die sowohl Python als auch SQL sicher beherrschen möchten
• Personen mit ersten SQL-Kenntnissen, die diese um Python-Datenverarbeitung erweitern wollen
• Quereinsteigende mit technischer Affinität und Interesse an Automatisierung von Datenprozessen
• Fachkräfte, die Datenpipelines künftig eigenständig statt manuell aufbauen möchten

Die Weiterbildung kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen eigenständige Übungsphasen, sodass neue Konzepte gemeinsam eingeführt und anschließend individuell vertieft werden können. Python- und SQL-Inhalte werden jeweils an konkreten Datensätzen erarbeitet, bevor sie im dritten und vierten Modulblock zu vollständigen Pipelines zusammengeführt werden. Diese Kombination aus angeleiteter Vermittlung und eigenständiger Übung kommt insbesondere Teilnehmenden mit unterschiedlichem Vorwissen entgegen.

Die Weiterbildung gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Modulblöcke, die vom Python-Einstieg über SQL-Grundlagen bis zur vollständigen Pipeline-Praxis reichen. Der konkrete zeitliche Umfang wird beim Kursanbieter festgelegt; durch den Wechsel aus Gruppenunterricht und eigenständigen Übungsphasen lässt sich das Lerntempo an individuelle Vorkenntnisse anpassen.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme an „Datenpipelines in Python und SQL für Data Analysts" bestätigt; je nach Anbieter ist dem Zertifikat eine Abschlussprüfung vorgeschaltet. Es handelt sich um einen trägerinternen Nachweis, kein staatliches Examen und kein Herstellerzertifikat.

Der zentrale Mehrwert dieser Weiterbildung liegt in der praxisnahen Verzahnung zweier Werkzeuge, die im Data-Analyst-Alltag selten getrennt vorkommen: Python für flexible, programmatische Datenverarbeitung und SQL für die strukturierte Abfrage relationaler Datenbestände. Wer beides beherrscht, kann Datenprobleme dort lösen, wo eines der beiden Werkzeuge allein an seine Grenzen stößt. Der explizite Fokus auf Pipelines statt auf isolierte Einzelabfragen oder Skripte bereitet gezielt auf reale Arbeitsabläufe vor, in denen Daten aus mehreren Quellen automatisiert zusammengeführt, bereinigt und für Analysen bereitgestellt werden müssen – eine Aufgabe, die in nahezu jeder Data-Analyst- oder Data-Engineer-Position anfällt. Da am Ende ein eigenes, nachvollziehbares Pipeline-Projekt steht, verfügen Absolvierende über ein konkretes Arbeitsergebnis, das sich in Bewerbungsgesprächen als Nachweis praktischer Fähigkeiten heranziehen lässt, statt nur theoretisches Wissen über Python und SQL zu belegen.