Machine Learning: SQL, Power BI und Modellierung – Kurs

Machine Learning beginnt nicht beim Trainieren eines Modells, sondern bei den Daten, die in dieses Modell einfließen. Dieser Kurs vermittelt deshalb den vollständigen Weg von strukturierter Datenverarbeitung bis zur Modellierung: von performanten SQL-Abfragen über die visuelle Aufbereitung in Power BI und die explorative Datenanalyse bis zu den zentralen Verfahren des maschinellen Lernens - Klassifikation, Regression und Clustering. Der Kurs richtet sich bewusst breit an Einsteiger:innen und Fachkräfte, die Machine Learning nicht nur als Theorie kennenlernen, sondern anhand automatisierter Datenpipelines praktisch nachvollziehen wollen, wie aus Rohdaten verwertbare Vorhersagemodelle entstehen.

Der erste Themenblock behandelt die Datenmodellierung mit SQL als Grundlage jedes Machine-Learning-Projekts. Bevor überhaupt ein Modell trainiert werden kann, müssen Daten aus meist mehreren Quellen strukturiert und aufbereitet werden - eine Aufgabe, die in der Praxis oft mehr Zeit beansprucht als die eigentliche Modellierung.

• Aufbau performanter SQL-Abfragen für große Datenmengen
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Aggregationen und Gruppierungen zur Verdichtung von Rohdaten
• Strukturierung relationaler Daten für nachgelagerte ML-Prozesse
• Bereinigung und Vereinheitlichung heterogener Datenbestände
• Vorbereitung aufbereiteter Datensätze für das Modelltraining

Der zweite Themenblock widmet sich der Datenvisualisierung und dem Reporting mit Power BI. Auch das beste Vorhersagemodell entfaltet erst dann Wirkung, wenn seine Ergebnisse für Fachabteilungen verständlich aufbereitet werden.

• Aufbau interaktiver Dashboards in Power BI
• Einsatz von DAX-Funktionen für berechnete Kennzahlen
• Visuelle Darstellung datenbasierter Muster und Trends
• Aufbereitung von Prognoseergebnissen für Fachabteilungen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen in einem gemeinsamen Berichtsmodell
• Gestaltung verständlicher Reports für unterschiedliche Zielgruppen

Der dritte Themenblock behandelt die explorative Datenanalyse als Bindeglied zwischen Datenaufbereitung und Modellierung. Erst die systematische Untersuchung eines Datensatzes zeigt, welche Merkmale für ein Vorhersagemodell überhaupt relevant sind.

• Statistische Kennzahlen zur ersten Einschätzung eines Datensatzes
• Identifikation relevanter Merkmale für die Modellierung
• Bewertung von Variablen hinsichtlich ihrer Aussagekraft
• Erkennung von Ausreißern und fehlenden Werten
• Visuelle Exploration von Zusammenhängen zwischen Merkmalen
• Grundlagen des Feature Engineering auf Basis der Analyseergebnisse

Der vierte Themenblock führt in maschinelles Lernen und Modellierung ein und bildet den inhaltlichen Kern des Kurses. Er behandelt die drei zentralen Aufgabentypen des maschinellen Lernens im Überblick, ohne sich auf eine einzelne Methode zu beschränken.

• Grundprinzipien überwachter und unüberwachter Lernverfahren
• Modellierung von Klassifikationsaufgaben für kategoriale Zielgrößen
• Modellierung von Regressionsaufgaben für kontinuierliche Zielgrößen
• Gruppierung von Daten mittels Clustering-Verfahren
• Algorithmische Optimierung einfacher Vorhersagemodelle
• Einordnung, welches Verfahren für welches Anwendungsszenario geeignet ist

Im Praxisteil durchlaufen die Teilnehmenden den gesamten Weg von der Datenaufbereitung bis zur Modellierung an einem zusammenhängenden Übungsprojekt.

• Aufbau einer SQL-Abfrage zur Vorbereitung eines Beispieldatensatzes
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins in einem Übungsszenario
• Aggregation von Rohdaten zu einer analysefähigen Datenbasis
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards für ein Beispielprojekt
• Formulierung eigener DAX-Kennzahlen für ein Reporting-Szenario
• Durchführung einer explorativen Datenanalyse an einem Übungsdatensatz
• Identifikation relevanter Merkmale für ein Vorhersagemodell
• Training eines Klassifikationsmodells anhand eines Beispieldatensatzes
• Training eines Regressionsmodells zur Vorhersage einer Zielgröße
• Anwendung eines Clustering-Verfahrens zur Segmentierung von Daten
• Visualisierung von Modellergebnissen im Power-BI-Dashboard
• Zusammenführung von SQL-Datenaufbereitung, Analyse und Modellierung in einem durchgängigen Übungsprojekt

Die vier Themenblöcke sind bewusst als durchgängige Kette angelegt: Ohne saubere SQL-Datenmodellierung fehlt die Grundlage für die explorative Analyse, ohne explorative Analyse fehlt die Basis für sinnvolles Feature Engineering, und ohne aufbereitete Merkmale bleibt jedes Modelltraining Stückwerk. Power BI ergänzt diese Kette, indem es Ergebnisse - seien es Explorationsbefunde oder Modellvorhersagen - für andere sichtbar macht. Dieser Aufbau unterscheidet den Kurs von reinen Algorithmen-Schulungen, die Modellierung isoliert behandeln: Hier lernen Teilnehmende, dass ein Machine-Learning-Projekt in der Praxis zu großen Teilen aus Datenarbeit besteht, bevor überhaupt ein Klassifikations-, Regressions- oder Clustering-Verfahren zum Einsatz kommt.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz, Forschung oder Reporting ausbauen möchten. Da vertiefte Mathematik- oder Machine-Learning-Kenntnisse nicht vorausgesetzt werden, eignet sich der Kurs als praxisnaher Einstieg ebenso wie zur Auffrischung vorhandener Grundlagen.

• Einsteiger:innen, die einen strukturierten Überblick über Machine Learning suchen
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenanalyse und künstlicher Intelligenz
• Data Analysts, die ihr Profil in Richtung Machine Learning erweitern möchten
• Fachkräfte aus Reporting oder Business Intelligence, die Power BI bereits nutzen
• angehende Data Scientists, die einen praxisnahen Gesamtüberblick vor der Spezialisierung suchen

Der Kurs verbindet die vier Themenblöcke über ein durchgehendes Übungsprojekt, sodass Teilnehmende denselben Datensatz von der SQL-Aufbereitung bis zur fertigen Modellvisualisierung begleiten. Der Unterricht findet als Hybrid Learning in Vollzeit statt, wodurch sich angeleitete Einheiten mit eigenständigen Übungsphasen abwechseln. Neue Konzepte werden jeweils kurz eingeordnet und anschließend direkt an Daten erprobt, statt zunächst umfangreiche Theorieblöcke vorzuschalten. Durch die Kombination aus SQL, Power BI und Machine-Learning-Verfahren erleben Teilnehmende, wie unterschiedliche Werkzeuge im selben Projekt zusammenwirken, statt sie isoliert voneinander kennenzulernen.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und verbindet damit Online- und Präsenzanteile. Er gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und maschinelles Lernen, ergänzt um ein zusammenhängendes Praxisprojekt. Die Vollzeit-Taktung ermöglicht ein zügiges Durcharbeiten aller vier Themenfelder innerhalb eines überschaubaren Zeitraums.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Eine gesonderte externe Zertifizierung ist nicht hinterlegt; im Vordergrund steht der Nachweis, dass die vermittelten Kompetenzen von der Datenmodellierung bis zur Modellierung mit Machine-Learning-Verfahren praktisch beherrscht werden.

Viele Einführungen in Machine Learning beginnen direkt bei Algorithmen und lassen offen, woher die dafür nötigen Daten eigentlich kommen. Dieser Kurs geht den umgekehrten Weg: Er beginnt bei der SQL-Datenmodellierung und der Visualisierung, bevor er zur eigentlichen Modellierung kommt - und bildet damit den tatsächlichen Arbeitsablauf vieler Data-Science-Projekte deutlich realistischer ab. Wer SQL, Power BI und die drei zentralen ML-Verfahren Klassifikation, Regression und Clustering einmal im Zusammenhang durchlaufen hat, verfügt über eine breite Grundlage, die sich in ganz unterschiedlichen Rollen einsetzen lässt - von der klassischen Datenanalyse über Business-Intelligence-Aufgaben bis zu ersten eigenständigen Machine-Learning-Projekten. Diese Breite ist gerade für den Einstieg wertvoll, weil sie hilft, die eigene Spezialisierung später gezielter zu wählen. Für Unternehmen, die Machine Learning nicht nur experimentell, sondern datengetrieben und nachvollziehbar einsetzen wollen, sind Fachkräfte gefragt, die sowohl die Datenseite als auch die Modellierungsseite verstehen. Genau dieses Zusammenspiel - von der performanten SQL-Abfrage bis zum interpretierbaren Vorhersagemodell - vermittelt dieser Kurs als durchgängiges Kompetenzprofil.