Fortgeschrittene Datenanalyse: ML und Visualisierung – Kurs

Diese Weiterbildung vertieft die Datenanalyse über die Grundlagen hinaus in Richtung Machine Learning und Visualisierung. Ausgehend von SQL und relationalen Datenbanken sowie Programmiergrundlagen mit Python und pandas vertiefen die Teilnehmenden Supervised-Learning-Methoden wie Regression und Klassifikation und wenden diese auf reale Datensätze an. Ergänzt wird dies um die Erstellung interaktiver Reports und Dashboards mit Power BI sowie die Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark einschließlich Modellinterpretation. Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen mit Interesse an IT und Programmierung, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die von den Datengrundlagen über Machine Learning bis zur Visualisierung und Big-Data-Verarbeitung reichen. Data-Science- und SQL-Grundlagen: Dieser Block vermittelt die Basis für den Umgang mit strukturierten Daten.

• Grundlegende Konzepte, Techniken und Werkzeuge der Data Science
• Einführung in SQL und relationale Datenbanken
• Effiziente Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten
• Anwendung von SQL in verschiedenen Geschäftsanwendungen

Supervised Learning und Machine-Learning-Grundlagen: Dieser Block vertieft die methodischen Grundlagen des überwachten Lernens.

• Intensive Auseinandersetzung mit Regressionsverfahren
• Klassifikationsverfahren und deren Anwendung auf reale Datensätze
• Grundlegende Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens
• Kombination aus Gruppenunterricht und Lernmodulen zur Vertiefung

Programmierung und Datenanalyse mit Python: Dieser Block überträgt die methodischen Grundlagen in die praktische Programmierung.

• Grundlegende Programmierkonzepte mit Python
• Einsatz der pandas-Bibliothek zur Datenmanipulation
• Effiziente Datenanalyse zur Gewinnung fundierter Einblicke
• Vorbereitung von Datensätzen für Machine-Learning-Anwendungen

Visualisierung, Big Data und Karriereentwicklung: Der abschließende Block widmet sich der Ergebnisdarstellung und dem beruflichen Weg.

• Erstellung interaktiver Reports und Dashboards mit Power BI
• Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen mit PySpark
• Modellinterpretation zur Unterstützung der Entscheidungsfindung
• Strategien zur Karriereplanung in Datenberufen, einschließlich Netzwerkaufbau und Bewerbungsgesprächen

Die vier Blöcke sind so angeordnet, dass zunächst die Datengrundlagen mit SQL, dann die methodischen Grundlagen des Supervised Learning, anschließend die praktische Programmierung mit Python und pandas und zuletzt Visualisierung sowie Big-Data-Verarbeitung vermittelt werden. Dieser Aufbau führt von der Datenabfrage über die Modellbildung bis zur verständlichen Darstellung der Ergebnisse für Geschäftsentscheidungen. Im Supervised-Learning-Block wird die Unterscheidung zwischen Regressions- und Klassifikationsverfahren nicht nur theoretisch eingeführt, sondern direkt an realen Datensätzen erprobt: Bei Regressionsaufgaben lernen die Teilnehmenden, kontinuierliche Zielgrößen wie Umsätze oder Preise vorherzusagen, während Klassifikationsaufgaben auf die Zuordnung von Datensätzen zu diskreten Kategorien abzielen, etwa bei der Einordnung von Kundengruppen. Diese praktische Gegenüberstellung schärft das Verständnis dafür, welches Verfahren für welche Fragestellung geeignet ist. Der Python-Block baut unmittelbar auf den zuvor erarbeiteten SQL- und Machine-Learning-Grundlagen auf: Statt Programmierung als eigenständiges Thema zu behandeln, wird pandas gezielt eingesetzt, um Daten aus relationalen Datenbanken weiterzuverarbeiten und für die spätere Modellbildung vorzubereiten. So entsteht ein durchgängiger Arbeitsablauf von der Datenabfrage über die Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell, der die einzelnen Werkzeuge nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel vermittelt.

Die 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. Angesprochen sind sowohl Personen mit ersten Berührungspunkten zu Datenthemen als auch Fachkräfte, die ihre bestehenden Analysekompetenzen in Richtung Machine Learning ausbauen möchten.

• Berufstätige mit Interesse an Datenanalyse und Programmierung
• Personen, die von klassischer Reporting-Tätigkeit in Richtung Machine Learning wechseln möchten
• Quereinsteiger/innen mit technischer Affinität und Interesse an Data Science
• Fachkräfte, die Power BI und PySpark für ihre Analysearbeit einsetzen möchten

Der Kurs kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen im Hybrid-Learning-Format, sodass sowohl gemeinsame Vertiefung als auch individuelles Lerntempo möglich sind. Die Inhalte zu Supervised Learning, Python-Programmierung, Power BI und PySpark werden anhand realer Datensätze praktisch erarbeitet, sodass die Teilnehmenden das theoretische Wissen unmittelbar in Analyseprojekten anwenden.

Der Kurs findet überwiegend in Vollzeit statt, teils ist auch eine Teilzeitvariante möglich, und deckt vier Themenblöcke von den Datengrundlagen über Machine Learning und Python-Programmierung bis zu Visualisierung und Big-Data-Verarbeitung ab.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat für die Qualifikation Fortgeschrittene Datenanalyse: Machine Learning und Visualisierung ab, das im Rahmen einer Abschlussprüfung erworben wird.

Datenanalyse hat sich von reiner Reporting-Tätigkeit hin zu einem Feld entwickelt, in dem Machine-Learning-Methoden, Programmierkenntnisse und Big-Data-Verarbeitung zusammenspielen müssen. Wer nur SQL-Abfragen erstellen kann, ohne Supervised-Learning-Methoden und Tools wie Power BI oder PySpark einzusetzen, deckt nur einen Teil der heute gefragten Analysekompetenzen ab. Der Kurs verbindet diese Bereiche in einem durchgängigen Curriculum, das von der Datenabfrage über die Modellbildung bis zur verständlichen Visualisierung reicht. Die Einbindung von PySpark für große Datenmengen und Power BI für Dashboards deckt zudem zwei Werkzeuge ab, die in Unternehmen mit umfangreichen Datenbeständen regelmäßig eingesetzt werden. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet die Weiterbildung Perspektiven in Rollen wie Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer oder BI-Analyst, ergänzt um die im Kurs vermittelten Strategien zur Karriereplanung in Datenberufen. Die Kombination aus strukturiertem Gruppenunterricht und flexiblen Lernmodulen kommt dabei insbesondere Berufstätigen entgegen, die neben bestehenden Verpflichtungen in ein neues Fachgebiet einsteigen möchten: Fortgeschrittene Themen wie PySpark und Modellinterpretation lassen sich im eigenen Tempo vertiefen, während die Grundlagen zu SQL und Supervised Learning im gemeinsamen Unterricht gefestigt werden. Diese Mischung aus gemeinsamer Vertiefung und individuellem Lernpfad unterscheidet den Kurs von rein selbstgesteuerten Online-Angeboten ohne strukturierte Begleitung.