Statistische Methoden in der Datenanalyse – Weiterbildung

Der Kurs Statistische Methoden und ihre Anwendung in der Datenanalyse bietet eine fundierte Einführung in Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas. Teilnehmende lernen, Daten zu bereinigen, zu manipulieren und zu visualisieren, um daraus fundierte, statistisch begründete Analysen abzuleiten. Ein starker Fokus liegt auf Data Storytelling: der Fähigkeit, aus komplexen Daten und statistischen Auswertungen verständliche, überzeugende Geschichten für Entscheidungsträger zu machen. Ergänzend erhalten Teilnehmende Einblicke in typische Karrierewege im Bereich Datenanalyse. Das mentorengestützte eigenständiges Lernen ermöglicht es, individuell und im eigenen Tempo zu lernen, während gleichzeitig die Erfahrung erfahrener Mentorinnen und Mentoren zur Verfügung steht. Der Kurs richtet sich an Personen mit akademischem Hintergrund oder vergleichbarer Berufserfahrung, die sich gezielt in Richtung Datenanalyse weiterentwickeln möchten.

Der erste Themenblock vermittelt Programmiergrundlagen mit Python und die Basis für die spätere Datenanalyse. Teilnehmende lernen, wie sich Daten mit pandas systematisch einlesen und für die weitere Arbeit vorbereiten lassen.

• Grundlagen der Python-Programmierung für die Datenanalyse
• Einführung in die Bibliothek pandas
• Einlesen und erste Sichtung von Datensätzen
• Bereinigung fehlerhafter, fehlender oder inkonsistenter Daten
• Grundlegende Datenmanipulation: Filtern, Sortieren, Transformieren

Der zweite Block widmet sich statistischen Methoden für die Datenanalyse. Im Mittelpunkt stehen Kennzahlen und Verfahren, mit denen sich Datensätze fundiert beschreiben und vergleichen lassen.

• Grundlegende statistische Kennzahlen: Mittelwert, Streuung, Verteilung
• Varianzanalysen zur Untersuchung von Gruppenunterschieden
• Grundprinzipien von Predictive Analytics
• Data Literacy als Grundlage fundierter Dateninterpretation
• Einordnung, wann welche statistische Methode angemessen ist

Der dritte Block behandelt Datenvisualisierung und Data Storytelling. Teilnehmende lernen, statistische Ergebnisse nicht nur korrekt zu berechnen, sondern auch verständlich zu vermitteln.

• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Datenarten
• Visualisierung statistischer Auswertungen mit Python
• Grundprinzipien überzeugenden Data Storytellings
• Aufbau einer nachvollziehbaren Argumentationslinie aus Daten
• Aufbereitung von Berichten für unterschiedliche Zielgruppen

Der vierte Block widmet sich der beruflichen Einordnung der Data-Analyst-Tätigkeit sowie dem mentorengestützten eigenständiges Lernen als Arbeitsweise. Teilnehmende erfahren, welche Aufgaben ein Data Analyst im Berufsalltag übernimmt.

• Typische Aufgaben eines Data Analyst: Sammeln, Bereinigen, Interpretieren
• Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachabteilungen
• Einblick in unterschiedliche Karrierewege im Bereich Datenanalyse
• Prinzipien des mentorengestützten, individuellen eigenständigen Lernens
• Einordnung angrenzender Werkzeuge wie SQL und Power BI in den Datenanalyse-Alltag

Im praxisorientierten Teil bearbeiten die Teilnehmenden einen durchgehenden Beispieldatensatz von der ersten Bereinigung bis zur fertigen Data-Story.

• Einlesen und erste Sichtung eines umfangreichen Beispieldatensatzes
• Bereinigung fehlender und fehlerhafter Werte im Datensatz
• Berechnung grundlegender statistischer Kennzahlen zum Datensatz
• Durchführung einer einfachen Varianzanalyse zwischen zwei Gruppen
• Visualisierung zentraler Auswertungsergebnisse mit passenden Diagrammen
• Identifikation eines auffälligen Musters oder Trends im Datensatz
• Formulierung einer zentralen Aussage aus den Analyseergebnissen
• Aufbau einer verständlichen Data-Story rund um diese Aussage
• Erstellung eines kompakten Berichts für eine fiktive Entscheidungsträgerin
• Einholen von Mentoring-Feedback zur eigenen Analyse
• Überarbeitung der Analyse anhand des erhaltenen Feedbacks
• Abschließende Präsentation der eigenen Data-Story

Der Kurs verbindet damit statistisches Handwerkszeug durchgehend mit der Fähigkeit, Ergebnisse verständlich zu kommunizieren, statt beide Aspekte getrennt voneinander zu behandeln. Damit eignet sich der Kurs für alle, die Datenanalyse nicht nur rechnerisch, sondern auch kommunikativ beherrschen möchten.

Der Kurs 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.

• Personen mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung mit Interesse an Datenanalyse
• Fachkräfte, die statistische Methoden für fundierte Entscheidungen einsetzen möchten
• Personen, die komplexe Datenergebnisse verständlich präsentieren lernen möchten
• Quereinsteigende mit akademischem Hintergrund, die in Richtung Data Analyst wechseln möchten

Der Kurs setzt auf mentorengestütztes eigenständiges Lernen: Teilnehmende arbeiten die Inhalte individuell und im eigenen Tempo durch, während erfahrene Mentorinnen und Mentoren bei Fragen und zur Einordnung der eigenen Analyseergebnisse zur Verfügung stehen. Diese Lernstruktur ermöglicht eine flexible Anpassung an unterschiedliche Vorkenntnisse und Zeitbudgets, ohne auf fachliche Begleitung zu verzichten. Regelmäßige Mentoring-Termine sorgen dafür, dass eigenständig erarbeitete Analyseergebnisse fachlich eingeordnet und vor dem nächsten Lernschritt durchdacht werden.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke von den Python- und pandas-Grundlagen bis zur Data-Story-Präsentation. Durch das mentorengestützte eigenständiges Lernen richtet sich der zeitliche Umfang nach dem individuellen Lerntempo und den vereinbarten Terminen mit dem Mentoring. Wer mehr Zeit für die Bereinigung und Visualisierung des Beispieldatensatzes benötigt, kann diese Phasen entsprechend ausdehnen, ohne dadurch den Anschluss an die folgenden Themenblöcke zu verlieren.

Wer diesen Kurs abschließt, kann Daten nicht nur statistisch korrekt auswerten, sondern die Ergebnisse auch verständlich für Entscheidungsträger aufbereiten. Zahlen allein überzeugen selten – erst eine gut erzählte Data-Story sorgt dafür, dass eine Analyse tatsächlich in eine Entscheidung mündet. Da Unternehmen zunehmend datenbasierte Entscheidungen treffen, sind Personen gefragt, die komplexe Auswertungen nicht nur berechnen, sondern auch nachvollziehbar vermitteln können. Wer statistische Methoden mit Data Storytelling verbindet, kann Analyseergebnisse so präsentieren, dass sie tatsächlich in Entscheidungen einfließen. Langfristig eröffnet der Kurs Perspektiven als Data Analyst oder Junior Data Analyst sowie eine Grundlage für eine Vertiefung in Richtung Business Intelligence oder Predictive Analytics, bei denen statistisches Verständnis und verständliche Kommunikation gleichermaßen gefragt sind.