Quereinstieg Data Science: SQL, Power BI, Python – Lehrgang

Wer beruflich in die Welt der Daten wechseln möchte, steht oft vor der Frage, wo überhaupt anzufangen ist. Dieser Kurs beantwortet sie mit einem klaren, aufeinander aufbauenden Weg: von relationalen Datenbanken und SQL über die Visualisierung mit Power BI bis zur Programmierung mit Python und pandas. Darauf aufbauend werden die Grundlagen von Data Science, Machine Learning und der Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark vermittelt. Am Ende steht kein loses Sammelsurium an Werkzeugen, sondern ein zusammenhängendes Verständnis dafür, wie aus Rohdaten belastbare Analysen und verständliche Visualisierungen werden. Der Kurs ist gezielt auf Berufserfahrene aus anderen Fachrichtungen zugeschnitten, die Interesse an Programmierung und Datenarbeit mitbringen, aber noch keine einschlägige Vorbildung in Informatik oder Statistik besitzen.

Der erste Block führt in relationale Datenbanken und die Abfragesprache SQL ein. Teilnehmende lernen, wie Daten strukturiert gespeichert werden und wie sich daraus über gezielte Abfragen konkrete Informationen gewinnen lassen — eine Fähigkeit, die in nahezu jeder datengetriebenen Rolle vorausgesetzt wird.

• Aufbau relationaler Datenbanken und Tabellenbeziehungen
• SELECT-Abfragen, Filterung und Sortierung von Datensätzen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregatfunktionen, Gruppierungen und Unterabfragen
• Best Practices für performante und lesbare SQL-Abfragen

Im zweiten Block steht die Visualisierung mit Power BI im Mittelpunkt. Aus abstrakten Zahlenreihen entstehen hier verständliche Reports, die auch fachfremden Adressaten Zusammenhänge auf einen Blick vermitteln.

• Anbindung unterschiedlicher Datenquellen in Power BI
• Aufbau von Datenmodellen und Beziehungen zwischen Tabellen
• Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte
• Einsatz von Kennzahlen, Filtern und Drilldowns
• Gestaltungsprinzipien für verständliche Datenvisualisierung

Der dritte Block vermittelt die Programmiergrundlagen mit Python und die Datenanalyse mit pandas. Dieser Schritt bildet die Brücke von der reinen Auswertung hin zur flexiblen, code-basierten Datenverarbeitung, die spätere Machine-Learning-Anwendungen erst möglich macht.

• Grundlegende Python-Syntax, Variablen und Kontrollstrukturen
• Arbeiten mit Listen, Dictionaries und Funktionen
• Einlesen, Bereinigen und Transformieren von Datensätzen mit pandas
• Explorative Datenanalyse und deskriptive Statistik
• Vorbereitung von Daten für weiterführende Analysen

Der vierte Block führt in Data Science und maschinelles Lernen ein und rundet den Kurs mit der Verarbeitung großer Datenmengen ab. Teilnehmende erhalten hier einen praxisnahen Einblick, wie aus historischen Daten Vorhersagemodelle entstehen und wie sich diese Modelle bei wachsendem Datenvolumen skalieren lassen.

• Einführung in die Denkweise und den Werkzeugkasten von Data Science
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens und typische Anwendungsfälle
• Supervised-Learning-Verfahren am Beispiel von Random Forests
• Abgrenzung und Einsatzgebiete von Unsupervised Learning
• Einführung in PySpark zur Verarbeitung großer, verteilter Datenmengen
• Modellinterpretation und kritische Einordnung von Analyseergebnissen

Der begleitende Praxisteil zieht sich durch alle Themenblöcke und verbindet Werkzeuge und Konzepte zu einem durchgängigen Arbeitsablauf, wie er in Data-Analytics-Teams tatsächlich vorkommt.

• Aufbau einer eigenen SQL-Abfrage-Sammlung für typische Analyseaufgaben
• Import realer Beispieldatensätze in Power BI
• Erstellung eines vollständigen Dashboards von der Datenquelle bis zum fertigen Bericht
• Schreiben eigener Python-Skripte zur Datenbereinigung
• Durchführung einer explorativen Analyse mit pandas an einem Praxisdatensatz
• Training eines einfachen Random-Forest-Modells
• Interpretation und Visualisierung der Modellergebnisse
• Vergleich von Supervised- und Unsupervised-Ansätzen an einem gemeinsamen Datensatz
• Erste Schritte mit PySpark an einem Beispiel mit größerem Datenvolumen
• Zusammenführen von SQL-, Python- und Power-BI-Schritten in einem Mini-Projekt
• Präsentation eigener Analyseergebnisse in verständlicher Form
• Austausch über Berufsbilder und Einstiegswege in Datenberufen

Die Themenblöcke bauen bewusst aufeinander auf, sodass am Ende nicht isoliertes Werkzeugwissen steht, sondern ein zusammenhängender Analyseprozess von der Datenbank bis zum fertigen Modell. Wiederkehrende Praxisübungen sorgen dafür, dass jedes neue Werkzeug direkt an einem konkreten Datensatz erprobt wird, statt nur theoretisch vorgestellt zu werden.

Die Weiterbildung richtet sich an Berufstätige aus unterschiedlichsten Fachbereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten arbeiten möchten und Interesse an Programmierung und IT mitbringen. Vorkenntnisse in Informatik sind nicht erforderlich, wohl aber Neugier auf ein analytisches, technisch geprägtes Arbeitsfeld.

• Berufstätige, die aus fachfremden Bereichen in die Datenanalyse wechseln möchten
• Mitarbeitende aus Controlling, Vertrieb oder Verwaltung mit Interesse an datengetriebenen Aufgaben
• Personen, die erste Berührungspunkte mit Programmierung suchen
• Fachkräfte, die Reporting- und Dashboard-Aufgaben in ihrer aktuellen Rolle übernehmen möchten
• Wiedereinsteigende, die eine zukunftsorientierte Zweitqualifikation aufbauen wollen

Die Wissensvermittlung kombiniert digitale Lerneinheiten mit angeleiteten Praxisphasen, in denen SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und Python-Skripte direkt am Rechner erprobt werden. Theoretische Konzepte aus Data Science und Machine Learning werden jeweils sofort an Beispieldatensätzen veranschaulicht, damit abstrakte Begriffe wie Supervised Learning oder Modellinterpretation greifbar bleiben. Der Kurs setzt bewusst auf einen hohen Anteil an selbstständigem Üben, begleitet von Rückmeldungen zu den erarbeiteten Analysen und Dashboards. Für die Praxisphasen mit PySpark und größeren Datenmengen kommen browserbasierte Arbeitsumgebungen zum Einsatz, sodass keine aufwendige lokale Installation nötig ist.

Der Kurs findet überwiegend im Hybrid-Learning-Format statt, ergänzt durch Phasen im virtuellen Klassenzimmer, und ist in der Regel als Vollzeitkurs angelegt; vereinzelt wird auch eine Teilzeitvariante angeboten. Die vier Themenblöcke von SQL bis PySpark sind so gestaltet, dass sich Theorie- und Praxisanteile über die gesamte Kursdauer sinnvoll abwechseln. Wer die Vollzeitvariante wählt, kann die Inhalte in einem zusammenhängenden Zeitraum durcharbeiten, während die Teilzeitform eine Vereinbarkeit mit bestehenden beruflichen Verpflichtungen ermöglicht.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das teilweise um eine Abschlussprüfung ergänzt wird; die genaue Ausgestaltung hängt von der gewählten Kursvariante ab. Es handelt sich nicht um eine staatlich geregelte Prüfung, sondern um eine qualifizierte Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in SQL, Power BI, Python und den Grundlagen von Data Science. Für Bewerbungen im Bereich Datenanalyse ist dieser Nachweis ein greifbarer Beleg für praktisch erprobtes, breit gefächertes Werkzeugwissen.

Der größte Mehrwert dieser Weiterbildung liegt in ihrer Bandbreite: Statt sich auf ein einzelnes Werkzeug zu beschränken, deckt der Kurs die gesamte Kette von der Datenbankabfrage bis zum einfachen Machine-Learning-Modell ab. Wer heute in Fachabteilungen mit Daten arbeitet, muss oft zwischen mehreren Systemen wechseln — SQL für den Datenzugriff, Power BI für die Aufbereitung, Python für individuelle Auswertungen. Genau diese Kombination bildet der Kurs praxisnah ab. Für Quereinsteigende ist besonders wertvoll, dass keine informatische Vorbildung vorausgesetzt wird, der Kurs aber dennoch bis an die Grundlagen von Machine Learning und Big-Data-Verarbeitung heranführt. Das eröffnet Perspektiven weit über klassische Reporting-Aufgaben hinaus, etwa in Richtung Datenanalyse mit prädiktivem Anspruch oder in Rollen an der Schnittstelle zwischen Fachabteilung und IT. Nach Abschluss verfügen die Teilnehmenden über ein Portfolio konkret erprobter Fähigkeiten, das sich unmittelbar in den Arbeitsalltag überführen lässt: eigene SQL-Abfragen, selbst gebaute Power-BI-Dashboards und erste Python-Skripte zur Datenauswertung. Diese praktische Grundlage erleichtert sowohl den Wechsel in datennahe Positionen als auch die vertiefte fachliche Weiterentwicklung in Richtung Data Science.