Data Science: Power BI, Python, PySpark, ML – Kurs

Diese Weiterbildung verbindet Business Intelligence mit den technisch anspruchsvolleren Grundlagen der Data Science. Ausgangspunkt ist die Erstellung von Reports und Dashboards mit Power BI, bevor der Kurs in die Programmiergrundlagen mit Python und pandas übergeht und darauf aufbauend Konzepte aus Data Science, Big-Data-Verarbeitung mit PySpark sowie Supervised Learning vermittelt. Den Abschluss bildet ein mehrwöchiges Projekt, in dem Teilnehmende ein eigenes Datenportfolio erstellen und ihre erworbenen Fähigkeiten an einer realistischen Fragestellung anwenden — ergänzt um gezielte Impulse zur Karriereentwicklung in Datenberufen.

Modul Business Intelligence und Power BI: Der Einstieg in die Weiterbildung vermittelt die Grundlagen der Analyse und Interpretation von Geschäftsdaten sowie den praktischen Umgang mit Power BI zur Erstellung aussagekräftiger Berichte.

• Grundlagen der Business-Intelligence-Analyse und Interpretation von Geschäftsdaten
• Erstellung von Reports und interaktiven Dashboards mit Power BI
• Gestaltung übersichtlicher und aussagekräftiger Datenvisualisierungen
• Aufbereitung von Kennzahlen für unterschiedliche Fachbereiche

Modul Programmiergrundlagen mit Python und pandas: Aufbauend auf den BI-Grundlagen vertiefen die Teilnehmenden ihre technischen Fähigkeiten mit Python als zentraler Programmiersprache der Data Science sowie der Bibliothek pandas für die Datenmanipulation.

• Grundlegende Python-Syntax und Programmierkonzepte für die Datenanalyse
• Datenmanipulation und -bereinigung mit der Bibliothek pandas
• Visualisierung von Datensätzen mit Python-basierten Werkzeugen
• Grundlagen des Test Driven Development und Unit Testing im Datenkontext

Modul Data Science und Big Data mit PySpark: Dieser Block führt in die Kernkonzepte der Data Science ein und behandelt die Verarbeitung großer Datenmengen mithilfe von PySpark, einer zentralen Technologie für Big-Data-Anwendungen.

• Grundlegende Konzepte und Methoden der Data Science
• Verarbeitung und Analyse großer Datensätze mit PySpark
• Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf Big-Data-Umgebungen
• Modellinterpretation und Ableitung fachlicher Schlussfolgerungen

Modul Supervised Learning und Machine-Learning-Grundlagen: Im vierten Themenblock entwickeln die Teilnehmenden prädiktive Modelle im Bereich Supervised Learning und vertiefen ihr Verständnis zentraler Algorithmen wie Random Forests.

• Grundlagen des Supervised Learning und relevanter Algorithmen
• Entwicklung und Evaluation prädiktiver Modelle an Beispieldatensätzen
• Einsatz von Random Forests und weiteren Verfahren für predictive Analytics
• Grundzüge von Data Modelling, Cluster- und Varianzanalysen zur statistischen Auswertung

Im Praxisteil der Weiterbildung wenden die Teilnehmenden die erlernten Konzepte über mehrere Wochen hinweg an einem eigenen Projekt an und bauen so ein individuelles Datenportfolio auf, das die gesamte Bandbreite der Weiterbildung abbildet.

• Erstellung eines vollständigen Power-BI-Dashboards zu einer selbst gewählten Fragestellung
• Aufbau einer Datenpipeline mit Python und pandas zur Bereinigung realer Rohdaten
• Explorative Analyse eines größeren Datensatzes mit Visualisierungen
• Verarbeitung eines Big-Data-Szenarios mit PySpark
• Training und Evaluation eines Supervised-Learning-Modells am Projektdatensatz
• Interpretation der Modellergebnisse und Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen
• Durchführung einer Cluster- oder Varianzanalyse innerhalb des Projekts
• Dokumentation des gesamten Projekts als Bestandteil eines Datenportfolios
• Vorbereitung einer Projektpräsentation zur Darstellung der Ergebnisse
• Rückschau der eingesetzten Methoden und ihrer Grenzen

Der Abschluss der Weiterbildung widmet sich der Karriereentwicklung in Datenberufen. Teilnehmende erhalten Einblicke, welche Fähigkeiten in der Praxis von Data Scientists, Data Engineers und BI-Analysten erwartet werden — von der Verarbeitung unstrukturierter Daten über die Implementierung von Automatisierungen bis zur engen Zusammenarbeit mit anderen Fachabteilungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen.

Diese Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Sie eignet sich besonders für Personen, die über reines Reporting hinaus in die technischere, programmiergestützte Seite der Datenanalyse einsteigen wollen.

• Mitarbeitende mit Interesse an einem Wechsel in eine datenanalytische Fachrolle
• Personen mit erster BI-Erfahrung, die ihre Kenntnisse um Programmierung erweitern möchten
• Fachkräfte mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung und IT-Affinität
• Quereinsteigende, die ein konkretes, vorzeigbares Projektportfolio aufbauen möchten

Die Weiterbildung ist überwiegend als Hybrid-Learning-Format organisiert, ergänzt um Phasen im virtuellen Klassenzimmer; sowohl Vollzeit- als auch Teilzeitmodelle stehen zur Verfügung. Konzeptionelle Einheiten zu Power BI, Python und Machine-Learning-Grundlagen wechseln sich mit angeleiteter Praxisarbeit ab, bevor die Teilnehmenden im abschließenden mehrwöchigen Projekt eigenständig an einer selbst gewählten Fragestellung arbeiten.

Der Umfang der Weiterbildung ergibt sich aus vier aufeinander aufbauenden fachlichen Modulen von Business Intelligence bis Supervised Learning sowie einem mehrwöchigen Abschlussprojekt zum Aufbau des eigenen Datenportfolios. Vollzeit- und Teilzeitvarianten stehen je nach individueller Verfügbarkeit zur Wahl.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Das im Projektteil entstandene Datenportfolio ergänzt den formalen Abschluss um einen konkreten, vorzeigbaren Nachweis der erworbenen praktischen Fähigkeiten.

Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt im Übergang von klassischem Business-Intelligence-Reporting zu programmiergestützter Data Science. Wer mit Power BI beginnt und über Python, pandas und PySpark bis zu Supervised-Learning-Modellen vordringt, durchläuft genau die Entwicklung, die viele Datenanalystinnen und -analysten im Berufsleben ohnehin anstreben — vom reinen Dashboard-Bau hin zur eigenständigen Modellentwicklung. Ein zentraler Mehrwert ist das mehrwöchige Abschlussprojekt: Statt nur Einzelmodule zu absolvieren, entsteht ein zusammenhängendes Datenportfolio, das Bewerbungsgesprächen eine konkrete Grundlage gibt. Wer im Gespräch ein eigenständig bearbeitetes Datenprojekt von der Rohdatenbereinigung bis zum trainierten Modell vorweisen kann, unterscheidet sich deutlich von Bewerbenden, die lediglich Kurszertifikate ohne praktischen Nachweis mitbringen. Langfristig bereitet die Weiterbildung auf ein Berufsfeld vor, in dem Automatisierung, maschinelles Lernen und die Zusammenarbeit mit Fachabteilungen zunehmend zusammenwachsen. Die Kombination aus BI-Reporting, Programmierkenntnissen und Machine-Learning-Grundlagen macht Absolventinnen und Absolventen zu vielseitig einsetzbaren Ansprechpartnern zwischen klassischer Datenauswertung und technisch anspruchsvolleren Data-Science-Aufgaben.