Deep Learning & Data Analytics Kurs

Wer als Data Analyst arbeiten möchte, braucht mehr als ein einzelnes Werkzeug: Berichte in Power BI, programmatische Datenaufbereitung mit Python und pandas sowie ein solides Verständnis statistischer Grundlagen müssen zusammenspielen. Dieser Kurs verbindet genau diese drei Bereiche zu einem fortgeschrittenen Analyseverfahren und vermittelt, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, bereinigt, analysiert und für Entscheidungsträger verständlich aufbereitet werden.

Der Kurs gliedert sich in vier inhaltliche Schwerpunkte, die gemeinsam das Werkzeugset eines fortgeschrittenen Data Analysts abbilden.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeiter:innen aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Berufstätige, die von einer fachfremden Position in eine analytische Rolle wechseln möchten
• Personen mit Interesse an Business Intelligence und datengetriebener Entscheidungsfindung
• Mitarbeiter:innen, die Power BI und Python künftig im eigenen Arbeitsalltag einsetzen wollen
• Quereinsteiger:innen, die eine fundierte Grundlage für eine Tätigkeit als Data oder BI Analyst suchen

Der Kurs kombiniert strukturierte Lerneinheiten mit flexiblen, individuell planbaren Lernphasen. Teilnehmende bearbeiten die Inhalte weitgehend im eigenen Tempo und erhalten dabei Unterstützung durch Mentor:innen per E-Mail und in Online-Foren. Ergänzend finden kurzfristig angesetzte Gruppenstunden statt, in denen einzelne Themen gezielt vertieft werden. Diese Kombination aus eigenständigem Lernen und punktuellem fachlichem Austausch ermöglicht es, den Kurs an unterschiedliche berufliche und private Zeitfenster anzupassen.

Der Kurs ist hybrid angelegt und wird überwiegend in Vollzeit, teilweise auch in Teilzeit durchgeführt. Die vier inhaltlichen Module bauen aufeinander auf, wobei die individuelle Planung der Lernphasen den Teilnehmenden einen gewissen Spielraum bei der zeitlichen Verteilung lässt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen in Power BI, Python/pandas und Data Literacy dokumentiert. Je nach Kursanbieter ist der Abschluss mit einer Prüfung verbunden. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifikation, keine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.

Der besondere Mehrwert dieses Kurses liegt in der Kombination zweier Werkzeugwelten, die im Berufsalltag eines Data Analysts selten getrennt vorkommen: die visuelle, entscheidungsnahe Aufbereitung mit Power BI und die programmatische, flexible Analyse mit Python und pandas. Wer beides beherrscht, kann Analyseaufgaben deutlich eigenständiger und tiefgehender bearbeiten als mit nur einem der beiden Werkzeuge. Die im Kurs vermittelte Data Literacy – also die Fähigkeit, Daten korrekt zu interpretieren und ihre Aussagekraft realistisch einzuschätzen – ist eine Kompetenz, die weit über einzelne Werkzeuge hinausreicht und in nahezu jeder datengetriebenen Rolle gebraucht wird. Wer diese Grundlage beherrscht, kann auch mit neuen Tools oder Datenquellen schnell produktiv werden. Für den Übergang in eine Rolle als Data oder BI Analyst bietet der Kurs damit eine praxisnahe, werkzeugübergreifende Grundlage, die sich unmittelbar im Arbeitsalltag anwenden lässt.

Berichte sind das sichtbare Ergebnis jeder Datenanalyse. Dieses Modul vermittelt den professionellen Umgang mit Power BI von der Oberfläche bis zum fertigen Dashboard.

• Aufbau und zentrale Funktionalitäten der Power-BI-Oberfläche
• Datenimport aus unterschiedlichen Quellen und Formaten
• Datenbereinigung direkt innerhalb von Power BI
• Erstellung interaktiver Berichte mit Filtern und Verknüpfungen
• Aufbau übersichtlicher Dashboards zur Datenvisualisierung
• Gestaltung von Berichten für unterschiedliche Zielgruppen und Entscheidungsebenen

Für tiefergehende Analysen reicht eine Oberfläche allein nicht aus. Dieses Modul führt in die Programmierung mit Python ein und vertieft die Datenanalyse mit pandas.

• Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Aufbau von Skripten zur wiederholbaren Datenverarbeitung
• Datenimport, -bereinigung und -transformation mit pandas
• Strukturierung und Filterung von Datensätzen für gezielte Fragestellungen
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib
• Erstellung anschaulicher statistischer Grafiken mit seaborn

Daten richtig zu lesen ist eine eigenständige Fähigkeit. Dieses Modul stärkt das Verständnis für Daten als Entscheidungsgrundlage.

• Grundverständnis dafür, wie Daten entstehen und welche Aussagekraft sie haben
• Anwendung statistischer Konzepte wie Verteilungen und Kennzahlen auf reale Daten
• Zusammenführung von Daten aus mehreren, unterschiedlich strukturierten Quellen
• Bereinigung inkonsistenter oder unvollständiger Datenbestände
• Einordnung von Mustern und Trends in einen fachlichen Kontext
• Kritische Prüfung von Analyseergebnissen auf Plausibilität

Im vierten Block wird das Gelernte zu einem zusammenhängenden Analyseprozess verbunden, wie er im Berufsalltag eines Data Analysts vorkommt.

• Kombination von Power BI und Python-basierten Analysen in einem gemeinsamen Workflow
• Aufbereitung von Rohdaten bis zum präsentationsreifen Bericht
• Identifikation von Mustern und Trends über mehrere Datenquellen hinweg
• Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen aus Analyseergebnissen
• Aufbereitung von Ergebnissen speziell für Entscheidungsträger
• Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachabteilungen bei der Dateninterpretation
• Nutzung flexibler Lernphasen zur individuellen Vertiefung einzelner Themen
• Einholen von Rückmeldungen zu eigenen Analysen über Mentoring-Kontakte
• Vertiefung offener Fragen in kurzfristig angesetzten Gruppenstunden
• Dokumentation von Analyseschritten für Nachvollziehbarkeit und Weiterverwendung
• Übertragung der erlernten Analyselogik auf neue, eigene Fragestellungen
• Einordnung der eigenen Rolle innerhalb eines datengetriebenen Entscheidungsprozesses

Das Zusammenspiel aus Power BI für die visuelle Aufbereitung und Python/pandas für die tiefergehende, programmatische Analyse bildet den Kern dieses fortgeschrittenen Analyseverfahrens. Beide Werkzeuge ergänzen sich: Was in pandas an Flexibilität möglich ist, wird in Power BI für Entscheidungsträger zugänglich gemacht. Der Kurs legt zudem Wert auf die Fähigkeit, Daten nicht nur technisch zu verarbeiten, sondern ihre Aussagekraft richtig einzuschätzen – eine Kompetenz, die in der Praxis oft über den tatsächlichen Nutzen einer Analyse entscheidet.