Datenvisualisierung mit Machine Learning – Weiterbildung

Dieser Kurs zur Datenvisualisierung stellt den Einsatz von maschinellem Lernen als Erweiterung klassischer Visualisierungsarbeit in den Vordergrund. Statt Machine Learning als ergänzendes Randthema zu behandeln, beginnt der Kurs mit automatisierter Mustererkennung und prädiktiver Analyse und baut darauf die praktische Arbeit mit SQL, Power BI und Datenmodellierung auf.

Der Kurs beginnt bewusst mit maschinellem Lernen als Ausgangspunkt und baut die weiteren drei Themenblöcke SQL, Power BI und Datenmodellierung darauf auf. Modul Maschinelles Lernen in der Datenvisualisierung Der Einstieg vermittelt, wie sich Machine Learning zur Verfeinerung und Erweiterung von Visualisierungen einsetzen lässt.

• Einsatz von überwachtem und unüberwachtem Lernen
• Erweiterung visueller Darstellungen durch automatisierte Mustererkennung
• Gewinnung prädiktiver Einsichten aus Datenbeständen
• Einordnung, welche Machine-Learning-Ansätze für welche Visualisierungsfrage geeignet sind

Modul Datenaufbereitung mit SQL Der zweite Block zeigt, wie Daten effizient für Machine-Learning-gestützte Visualisierungen bereitgestellt werden.

• Effiziente Verarbeitung und Bereitstellung großer Datenmengen
• Erstellung von Abfragen und Anwendung von Joins
• Nutzung von Indexierungen zur strukturierten Datenaufbereitung

Modul Interaktive Dashboards mit Power BI Der dritte Block überführt die Machine-Learning-Ergebnisse in anschauliche, interaktive Dashboards.

• Erstellung interaktiver Dashboards zur Darstellung komplexer Daten
• Gestaltung von Diagrammen, Reports und interaktiven Ansichten
• Integration von Machine-Learning-Ergebnissen in bestehende Dashboards
• Unterstützung datenbasierter Entscheidungsprozesse durch übersichtliche Präsentation

Modul Datenmodellierung Der abschließende Block sichert eine stabile Datengrundlage für die Machine-Learning-erweiterten Visualisierungen.

• Entwicklung strukturierter Datenmodelle
• Schaffung einer stabilen, skalierbaren und leistungsstarken Grundlage
• Anpassung der Datenmodelle an die Anforderungen von Machine-Learning-Verfahren

Praxis: Von der Mustererkennung zum interaktiven Dashboard Über die vier Module hinweg arbeiten die Teilnehmenden an einem durchgehenden Beispiel, das mit einer Machine-Learning-Fragestellung beginnt und in einem fertigen Dashboard mündet.

• Formulierung einer Fragestellung zur Mustererkennung als Ausgangspunkt
• Bereitstellung und Aufbereitung der benötigten Daten mit SQL
• Anwendung eines einfachen überwachten oder unüberwachten Lernverfahrens
• Aufbau eines Datenmodells für die gewonnenen Ergebnisse
• Visualisierung der Machine-Learning-Ergebnisse in einem Power-BI-Dashboard
• Diskussion, wie sich Prognosen und Muster verständlich darstellen lassen
• Rückschau der Grenzen automatisierter Mustererkennung im Beispiel
• Abschließende Präsentation des Machine-Learning-erweiterten Dashboards

Der Kurs unterscheidet sich damit deutlich von anderen Datenvisualisierungs-Weiterbildungen durch seine Reihenfolge und Gewichtung: Statt Machine Learning als optionales Zusatzmodul am Ende zu behandeln, bildet es hier den gedanklichen Ausgangspunkt, von dem aus SQL, Power BI und Datenmodellierung als unterstützende Werkzeuge erschlossen werden. Diese Reihenfolge hat einen praktischen Effekt auf die Art, wie SQL-Abfragen und Datenmodelle im Kurs gestaltet werden: Da von Anfang an feststeht, dass die aufbereiteten Daten später in ein Machine-Learning-Verfahren einfließen sollen, lernen die Teilnehmenden, Datenstrukturen bereits im Vorfeld so zu planen, dass sie für Trainings- und Testzwecke geeignet sind, statt Daten zunächst rein für die klassische Visualisierung aufzubereiten und erst nachträglich für Machine Learning anzupassen. Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden Machine-Learning-Verfahren zur Mustererkennung einsetzen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse in interaktiven Power-BI-Dashboards verständlich visualisieren.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Reporting, Business Intelligence oder datenorientierten Fachbereichen ausbauen möchten, mit besonderem Interesse an automatisierter Mustererkennung.

• Personen mit Interesse an Machine Learning als Erweiterung klassischer Visualisierung
• Berufstätige, die prädiktive Analysen in Dashboards integrieren möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an einem Machine-Learning-orientierten Einstieg
• Fachkräfte, die bestehende BI-Kenntnisse um automatisierte Mustererkennung erweitern möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt. Die Vermittlung folgt einer bewussten Reihenfolge, die mit einer Machine-Learning-Fragestellung beginnt und darauf aufbauend SQL, Power BI und Datenmodellierung als unterstützende Werkzeuge einführt.

Der Kurs umfasst laut Marktangebot 32 Termine in Vollzeit, verteilt auf die vier Module maschinelles Lernen, SQL-Datenaufbereitung, Power BI und Datenmodellierung.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen Kenntnisse, nicht um eine herstellerseitige Power-BI- oder Machine-Learning-Zertifizierung.

Viele Datenvisualisierungs-Kurse behandeln maschinelles Lernen als optionales Extra am Rande, obwohl automatisierte Mustererkennung und Prognosen zunehmend zum festen Bestandteil moderner Dashboards werden. Dieser Kurs kehrt die übliche Reihenfolge bewusst um und macht Machine Learning zum Ausgangspunkt, von dem aus die praktische Visualisierungsarbeit erschlossen wird. Für Teilnehmende bedeutet das ein Profil, das über die reine Dashboard-Gestaltung hinausgeht: Sie verstehen nicht nur, wie ein Diagramm technisch erstellt wird, sondern auch, wie sich automatisiert erkannte Muster oder Prognosen so in ein Dashboard integrieren lassen, dass sie für Betrachtende nachvollziehbar bleiben. Das ist besonders in Unternehmen wertvoll, in denen Reporting zunehmend um vorausschauende, datenbasierte Elemente ergänzt werden soll, statt nur historische Kennzahlen abzubilden. Diese Herangehensweise eignet sich insbesondere für Personen, die sich mittelfristig in Richtung Data Science weiterentwickeln möchten, aber zunächst einen visualisierungsnahen Einstieg in Machine-Learning-Konzepte suchen, bevor sie sich mit komplexeren Modellierungsverfahren auseinandersetzen. Auch für Teams, in denen bereits Power-BI-Dashboards im Einsatz sind, bietet der Kurs einen konkreten Weiterentwicklungspfad: Statt bestehende Berichte unverändert zu lassen, lernen die Teilnehmenden, wie sich vorhandene Dashboards gezielt um Mustererkennungs- und Prognoseelemente erweitern lassen, ohne die gesamte Visualisierungsstruktur neu aufbauen zu müssen. Diese Weiterentwicklung bestehender Berichte wird im Kurs bewusst als eigener Übungstyp behandelt: Die Teilnehmenden erhalten ein einfaches, klassisches Dashboard ohne Machine-Learning-Elemente und üben, dieses schrittweise um eine Mustererkennungs- oder Prognosekomponente zu erweitern, statt jedes Mal ein neues Dashboard von Grund auf zu entwickeln. Diese Vorgehensweise entspricht der Praxis in vielen Unternehmen, in denen bereits etablierte Reporting-Strukturen behutsam weiterentwickelt statt vollständig ersetzt werden.