Python, Analytics und Machine Learning Einstieg – Kurs

Wer sich für eine Zukunft als Data Scientist interessiert, muss mehrere Bausteine gleichzeitig beherrschen: Daten aus verschiedenen Quellen bereinigen und verstehen, mit SQL gezielt abfragen, die Ergebnisse in Power BI verständlich visualisieren und schließlich mit maschinellem Lernen Muster und Vorhersagen aus den Daten ableiten. Dieser Kurs führt genau diese vier Bausteine zusammen und richtet sich an Personen, die noch am Anfang ihrer Data-Science-Laufbahn stehen, aber bereits Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

Der erste Modulblock behandelt Datenanalyse und -aufbereitung als Grundlage jedes Machine-Learning-Projekts. Ohne saubere, verständliche Daten liefert kein noch so ausgefeiltes Modell verlässliche Ergebnisse.

• Bereinigung und Formatierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Werten in Datensätzen
• Erkennung von Mustern und Zusammenhängen zur Entscheidungsunterstützung
• Aufbereitung von Rohdaten für weiterführende statistische Analysen
• erste explorative Auswertungen mit Python
• Dokumentation der Aufbereitungsschritte für nachvollziehbare Analysen

Der zweite Modulblock vermittelt SQL als Werkzeug für leistungsstarke Abfragen und effiziente Datenverwaltung. Die Teilnehmenden lernen, strukturierte Daten präzise zu filtern und komplexe Beziehungen zwischen Datensätzen auszuwerten.

• Schreiben von Abfragen zur Filterung und Aggregation strukturierter Daten
• Transformation von Datensätzen für nachgelagerte Auswertungen
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Arbeiten mit Unterabfragen zur Auswertung komplexer Beziehungen
• Kombination von SQL-Ergebnissen mit Python für weiterführende Analysen
• Grundlagen effizienter Datenverwaltung in relationalen Datenbanken

Der dritte Modulblock widmet sich interaktiver Berichterstellung und Visualisierung mit Power BI. Hier wird vermittelt, wie aus analytischen Ergebnissen verständliche, entscheidungsrelevante Darstellungen entstehen.

• Entwicklung von Datenmodellen für visuelle Auswertungen
• Aufbau aussagekräftiger, interaktiver Dashboards
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Kennzahlen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Berichts
• verständliche Darstellung von Analyseergebnissen für Fachabteilungen
• iterative Verfeinerung von Dashboards anhand von Nutzerfeedback

Der vierte Modulblock führt in die Grundlagen des maschinellen Lernens für prädiktive Analysen und Entscheidungsmodelle ein und verbindet die vorherigen Bausteine in einem umfangreichen Praxisteil.

• Einordnung von Regression, Clustering und Klassifikation als grundlegende ML-Techniken
• Training algorithmischer Modelle zur Mustererkennung in Datensätzen
• Evaluation von Modellen anhand geeigneter Gütemaße
• Aufbau eines Regressionsmodells zur Vorhersage einer kontinuierlichen Zielgröße
• Anwendung von Clustering-Verfahren zur Gruppierung ähnlicher Datenpunkte
• Umsetzung eines Klassifikationsmodells für eine kategoriale Zielvariable
• Zusammenführung bereinigter Daten aus dem ersten Modulblock als Modellgrundlage
• Einbindung von SQL-Abfrageergebnissen als Input für ein Machine-Learning-Modell
• Visualisierung von Modellvorhersagen in Power BI
• Interpretation und kritische Einordnung von Modellergebnissen
• Diskussion von Grenzen und Fehlerquellen einfacher ML-Modelle
• Aufbau eines vollständigen Projekts von der Rohdatenanalyse bis zur Modellvorhersage

Die vier Bausteine werden nicht isoliert, sondern als zusammenhängender Arbeitsprozess vermittelt: Rohdaten werden bereinigt, mit SQL gezielt abgefragt, in Power BI sichtbar gemacht und schließlich als Grundlage für ein Machine-Learning-Modell genutzt. Dieser Ablauf entspricht dem tatsächlichen Vorgehen in vielen Data-Science-Projekten. Am Ende der Weiterbildung steht ein eigenes Projekt, das alle vier Bausteine miteinander verbindet und damit zeigt, wie aus unstrukturierten Ausgangsdaten eine nachvollziehbare, modellgestützte Aussage entsteht. Dabei wird bewusst Wert daraufgelegt, dass die Teilnehmenden nicht nur Modelle trainieren, sondern auch verstehen, warum ein Modell zu einer bestimmten Vorhersage kommt und wo dessen Grenzen liegen. Diese kritische Distanz zu den eigenen Ergebnissen unterscheidet einen fundierten Einstieg in Data Science von einem rein werkzeugorientierten Vorgehen, bei dem Modelle ungeprüft übernommen werden.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen.

• Personen mit Interesse an einem Einstieg in Data Science oder Datenanalyse
• Quereinsteigende mit technischer Neugier und erster Programmiererfahrung
• Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens Kompetenzen im Bereich Analytics aufbauen sollen
• Personen, die von klassischer Datenanalyse in Richtung Machine Learning wechseln möchten

Die vier Themenbereiche Datenanalyse, SQL, Power BI und Machine Learning werden aufeinander aufbauend vermittelt, sodass die Ergebnisse eines Bausteins jeweils als Grundlage für den nächsten dienen. Praktische Übungen an konkreten Datensätzen stehen im Vordergrund, sodass die Teilnehmenden den gesamten Weg von der Rohdatenanalyse bis zur Modellvorhersage selbst durchlaufen, statt einzelne Werkzeuge isoliert kennenzulernen.

Der Kurs ist als Einstiegsqualifizierung für angehende Data Scientists konzipiert und deckt mit Datenanalyse, SQL, Power BI und Machine Learning bewusst eine breitere Basis ab. Der zeitliche Rahmen berücksichtigt, dass für jeden der vier Bausteine ausreichend Übungszeit zur Verfügung steht, um ein tragfähiges Grundverständnis aufzubauen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem entsprechenden Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Datenanalyse, SQL, Power BI und den Grundlagen des maschinellen Lernens dokumentiert.

Der Einstieg in Data Science scheitert häufig nicht an fehlendem Interesse, sondern daran, dass die verschiedenen benötigten Bausteine – Datenaufbereitung, Datenbankabfragen, Visualisierung und Modellbildung – nirgends zusammengeführt werden. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke, indem er die vier Bereiche als zusammenhängenden Arbeitsprozess vermittelt. Wer versteht, wie aus unstrukturierten Rohdaten über SQL-Abfragen und Power-BI-Visualisierungen am Ende ein trainiertes Machine-Learning-Modell entsteht, verfügt über ein praktisches Grundgerüst, das sich direkt auf reale Projekte in Unternehmen übertragen lässt und weit über das bloße Ausführen einzelner Analyseschritte hinausgeht. Langfristig öffnet dieses breite Fundament den Einstieg in unterschiedliche Rollen zwischen klassischer Datenanalyse und spezialisierterem Machine-Learning-Engineering – und erlaubt es Absolvierenden, sich je nach Interesse und Marktentwicklung in eine der beiden Richtungen weiter zu vertiefen.