Explorative Datenanalyse mit Python (EDA) – Kurs

Bevor sich beurteilen lässt, ob ein Datenbestand für weiterführende Analysen taugt, muss er erst einmal systematisch untersucht werden: Wie ist er strukturiert, wie verteilen sich die Werte, wo gibt es Auffälligkeiten? Genau das leistet die explorative Datenanalyse, und dieser Kurs vermittelt sie gezielt im Kontext des Datenqualitätsmanagements. Mit Python und pandas lernen Teilnehmende, Datenbestände einzulesen, zu strukturieren und mit statistischen Kennwerten sowie Visualisierungen so zu untersuchen, dass qualitätsrelevante Auffälligkeiten und Fehlerquellen nachvollziehbar erkannt werden.

Block 1 — Grundlagen der explorativen Datenanalyse Dieser Block ordnet die explorative Datenanalyse begrifflich ein und zeigt, warum sie am Anfang jeder ernsthaften Beschäftigung mit einem Datenbestand steht.

• Einordnung der explorativen Datenanalyse als Grundlage für die Bewertung von Datenbeständen
• Bedeutung erster Datenprüfungen für die Erkennung von Struktur, Verteilung und Auffälligkeiten
• Zusammenhang zwischen Datenqualität, Analysefähigkeit und belastbaren Ergebnissen
• Grundlagen statistischer Kennwerte wie Mittelwert, Median und Streuung
• Verteilungsformen von Daten erkennen und einordnen
• Typische Ziele einer ersten Datenprüfung im Qualitätsmanagement

Block 2 — Methoden der Untersuchung mit Python Dieser Block vertieft die konkreten technischen Methoden, mit denen sich Datenbestände mit Python und pandas systematisch untersuchen lassen.

• Einlesen, Strukturieren und Filtern von Daten mit Python und pandas
• Prüfung von Datensätzen auf fehlende Werte
• Erkennung von Ausreißern und uneinheitlichen Formaten
• Gruppierungen und Aggregationen zur Mustererkennung einsetzen
• Deskriptive Auswertungen zur Beschreibung von Datenbeständen
• Kombination von Analyse- und Visualisierungsverfahren für eine nachvollziehbare Untersuchung

Block 3 — Analyse und Anwendung im Arbeitskontext Der dritte Block überträgt die Untersuchungsmethoden auf den beruflichen Alltag im Datenqualitätsmanagement.

• Erkennung qualitätsrelevanter Auffälligkeiten und möglicher Fehlerquellen in Daten
• Vergleich von Datenmustern zur Ableitung von Prüf- und Optimierungsbedarf
• Dokumentation explorativer Analyseschritte und Ergebnisse in strukturierter Form
• Einbindung explorativer Datenanalysen in datenbezogene Arbeits- und Qualitätssicherungsprozesse
• Kommunikation von Auffälligkeiten an andere am Datenprozess Beteiligte
• Priorisierung gefundener Auffälligkeiten nach ihrer fachlichen Relevanz

Block 4 — Von der Untersuchung zur Handlungsempfehlung Der letzte inhaltliche Block schließt den Bogen von der reinen Untersuchung zu konkreten Konsequenzen für den weiteren Umgang mit einem Datenbestand.

• Grundlage für die systematische Untersuchung von Datenbeständen im Arbeitsalltag schaffen
• Analysepotenziale aus einer explorativen Untersuchung ableiten
• Strukturierten Umgang mit Python und pandas in der Datenprüfung festigen
• Explorative Analysen nachvollziehbar und arbeitsbezogen durchführen
• Handlungsempfehlungen auf Basis explorativer Befunde formulieren
• Ergebnisse einer explorativen Analyse für Folgeschritte aufbereiten

Praxisblock — Einen Datenbestand systematisch untersuchen

• Einen realitätsnahen Datenbestand mit Python und pandas einlesen
• Struktur und Datentypen des Datenbestands prüfen
• Grundlegende statistische Kennwerte für zentrale Merkmale berechnen
• Fehlende Werte im Datenbestand identifizieren und einordnen
• Ausreißer und uneinheitliche Formate systematisch aufspüren
• Den Datenbestand nach relevanten Merkmalen gruppieren und aggregieren
• Verteilungen zentraler Merkmale visuell darstellen
• Qualitätsrelevante Auffälligkeiten aus den Untersuchungsergebnissen ableiten
• Prüf- und Optimierungsbedarf aus erkannten Mustern formulieren
• Die durchgeführten Analyseschritte strukturiert dokumentieren
• Eine Handlungsempfehlung auf Basis der Untersuchung erstellen
• Die Ergebnisse für die Einbindung in einen Qualitätssicherungsprozess aufbereiten

Der Kurs versteht explorative Datenanalyse nicht als vorbereitenden Nebenschritt, sondern als eigenständige Kompetenz: Wer einen Datenbestand nicht systematisch untersucht hat, kann kaum beurteilen, ob eine nachfolgende Analyse überhaupt belastbar ist. Am Ende steht die Fähigkeit, Datenbestände eigenständig und strukturiert zu untersuchen, qualitätsrelevante Auffälligkeiten zu erkennen und daraus nachvollziehbare Handlungsempfehlungen für den weiteren Umgang mit den Daten abzuleiten.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich mit der Prüfung, Aufbereitung, Analyse und Darstellung von Daten im beruflichen Kontext befassen möchten.

• Angehende und praktizierende Datenqualitätsmanager:innen
• Personen, die datenbezogene Arbeitsprozesse nachvollziehbar gestalten möchten
• Data Analysts, die ihre Untersuchungsmethodik um explorative Verfahren erweitern möchten
• Mitarbeitende, die qualitätsrelevante Anforderungen an Datenbestände systematisch bearbeiten

Die drei inhaltlichen Schwerpunkte — Grundlagen, technische Methoden mit Python und Anwendung im Arbeitskontext — bauen aufeinander auf. Theoretische Erklärungen wechseln sich mit praktischen Übungen an realitätsnahen Datenbeständen ab, sodass jede Untersuchungsmethode unmittelbar selbst angewendet wird.

Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gebuchten Termin und der gewählten Terminvariante und ist im Buchungsprozess einsehbar.

Nach erfolgreicher Teilnahme findet eine trägerinterne Abschlussprüfung statt, für die Teilnehmende ein entsprechendes Trägerzertifikat erhalten, das die erworbenen Kenntnisse in der explorativen Datenanalyse mit Python bestätigt.

Explorative Datenanalyse wird in vielen Qualifizierungen nur am Rande erwähnt, obwohl sie den ersten und oft entscheidenden Schritt jeder Datenprüfung darstellt — dieser Kurs macht sie stattdessen zum eigenständigen Schwerpunkt. Wer Datenbestände systematisch mit Python und pandas untersuchen kann, erkennt qualitätsrelevante Probleme deutlich früher als bei einer rein oberflächlichen Sichtung — und kann damit Folgeanalysen vor unnötigen Fehlern bewahren, die auf unentdeckten Datenproblemen beruhen würden. Diese Untersuchungskompetenz lässt sich mit vielen Richtungen der Datenarbeit verbinden — von klassischem Datenqualitätsmanagement über Datenanalyse bis zur Datenbankadministration, abhängig davon, welchen Weg die eigene Laufbahn im Anschluss nimmt. Entscheidend ist dabei weniger die konkrete Berufsbezeichnung als die grundsätzliche Fähigkeit, einen unbekannten Datenbestand zügig und methodisch einzuordnen, bevor größere Entscheidungen darauf aufbauen. Da die im Kurs geübte Vorgehensweise unabhängig vom konkreten Datensatz funktioniert, lässt sie sich unmittelbar auf neue, bislang unbekannte Datenbestände im eigenen Arbeitsumfeld übertragen — ein Vorteil, der über die einzelne Übungssituation im Kurs weit hinausreicht.