Datenanalyse: Aufbereitung und Projektarbeit – Weiterbildung

Diese Weiterbildung vermittelt Datenanalyse von den Programmiergrundlagen in Python bis zur Durchführung eines eigenständigen Projekts - mit einem Portfolio-Datensatz als rotem Faden statt isolierter Einzelübungen. Die Teilnehmenden lernen, Daten mit pandas zu manipulieren und mit matplotlib sowie seaborn zu visualisieren, und ordnen dies zugleich in das reale Aufgabenprofil eines Data Analyst ein. Statt eines festen Stundenplans organisieren sie ihre Lernphasen selbstgesteuert, unterstützt durch Mentoring und Gruppenstunden - sodass am Ende nicht nur einzelne Übungsaufgaben, sondern ein zusammenhängendes, selbst gewähltes Projekt entsteht.

Die vier Modulblöcke führen von den Python-Grundlagen über Datenmanipulation und Visualisierung bis zum Rollenverständnis eines Data Analyst, bevor das Portfolioprojekt alles zusammenführt. Modul 1 vermittelt die Programmiergrundlagen, auf denen die spätere Datenanalyse aufbaut.

• Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen
• Funktionen zur Strukturierung wiederkehrender Arbeitsschritte
• Umgang mit Listen, Dictionaries und weiteren Python-Datenstrukturen
• Einlesen unterschiedlicher Dateiformate in Python
• Grundlegende Fehlerbehandlung bei der Datenverarbeitung

Modul 2 vertieft die Datenanalyse und -manipulation mit der Python-Bibliothek pandas.

• Einlesen und erste Sichtung von Datensätzen mit pandas
• Filterung, Sortierung und Gruppierung von Daten in DataFrames
• Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Werten
• Verknüpfung mehrerer Datentabellen
• Berechnung statistischer Kennwerte aus Datensätzen
• Effiziente Datenmanipulation bei wachsendem Datenumfang

Modul 3 überführt Analyseergebnisse in Visualisierungen mit matplotlib und seaborn.

• Erstellung grundlegender Diagrammtypen mit matplotlib
• Anpassung von Diagrammen für unterschiedliche Zielgruppen
• Statistische Visualisierungen mit seaborn
• Darstellung von Verteilungen und Zusammenhängen zwischen Variablen
• Kombination mehrerer Visualisierungen zu einem verständlichen Bericht
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen je nach Fragestellung

Modul 4 ordnet die erlernten Fähigkeiten in das reale Aufgabenprofil eines Data Analyst ein.

• Aufgaben eines Data Analyst zwischen Datensammlung und Entscheidungsunterstützung
• Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachabteilungen
• Erstellung von Berichten und Dashboards für Entscheidungsträger
• Identifikation von Mustern und Trends als Kernaufgabe
• Präsentation von Analyseergebnissen vor Entscheidungsträgern
• Einordnung der Data-Analyst-Rolle im Vergleich zu Data Scientist und BI-Entwickler

Im abschließenden Portfolioprojekt wenden die Teilnehmenden alle vier Module auf einen selbst gewählten Datensatz an.

• Auswahl eines eigenen Datensatzes als Grundlage des Portfolioprojekts
• Einlesen und erste Sichtung der Projektdaten mit pandas
• Bereinigung fehlender oder fehlerhafter Werte im gewählten Datensatz
• Berechnung zentraler statistischer Kennwerte für das Projekt
• Erstellung mehrerer Diagramme mit matplotlib zur Ergebnisdarstellung
• Vertiefende statistische Visualisierung ausgewählter Zusammenhänge mit seaborn
• Ableitung von Mustern und Trends aus den Projektdaten
• Dokumentation aller Analyseschritte für das Portfolio
• Aufbereitung der Ergebnisse als zusammenhängender Bericht
• Einholen von Feedback über Mentoring und Online-Foren
• Teilnahme an Gruppenstunden zur gezielten Vertiefung einzelner Projektschritte
• Präsentation des fertigen Portfolioprojekts

Die vier Module sind so angeordnet, dass zunächst die Python- und pandas-Grundlagen stehen, bevor Visualisierung und Rollenverständnis hinzukommen - alles mit dem Ziel, im Portfolioprojekt an einem selbst gewählten, persönlich relevanten Datensatz zusammenzulaufen. Am Ende der Weiterbildung verfügen die Teilnehmenden nicht nur über Python-, pandas- und Visualisierungskenntnisse, sondern auch über ein dokumentiertes, selbst gewähltes Datenprojekt als konkreten Kompetenznachweis.

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

• Quereinsteiger/innen, die Python und Datenanalyse selbstgesteuert erlernen möchten
• Berufstätige, die eine Weiterbildung flexibel neben Job oder anderen Verpflichtungen einplanen müssen
• Personen, die ihre Data-Analyst-Kompetenzen mit einem eigenen Portfolioprojekt nachweisen möchten
• Mitarbeitende, die künftig Muster und Trends in betrieblichen Daten erkennen sollen

Statt eines festen Stundenplans planen die Teilnehmenden ihre Lernphasen individuell und arbeiten Python, pandas sowie matplotlib und seaborn in eigenem Tempo durch. Unterstützung leisten Mentor/innen, die über E-Mail und Online-Foren erreichbar sind, sowie kurzfristig angesetzte Gruppenstunden für die gezielte Vertiefung einzelner Themen. Das Portfolioprojekt zieht sich als roter Faden durch die gesamte Weiterbildung und macht den eigenen Lernfortschritt konkret sichtbar.

Der Umfang der Weiterbildung richtet sich nach dem selbstgesteuerten Lerntempo der Teilnehmenden und umfasst vier inhaltliche Module sowie ein abschließendes Portfolioprojekt. Da feste Unterrichtszeiten weitgehend entfallen, hängt die tatsächliche Dauer stärker als bei klassisch getakteten Kursen vom individuellen Lernaufwand ab.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kenntnisse in Python, Datenanalyse und Visualisierung dokumentiert. Zusätzlich verfügen die Teilnehmenden über ein vollständig dokumentiertes Portfolioprojekt als praktischen Kompetenznachweis, das sich unabhängig vom Trägerzertifikat als eigenständige, vorzeigbare Arbeitsprobe nutzen lässt.

Wer in die Datenanalyse einsteigen möchte, sich aber keinen klassisch getakteten Vollzeitkurs neben Job, Familie oder anderen Verpflichtungen leisten kann, findet in dieser Weiterbildung eine Alternative, die Lerntempo und Zeitplanung konsequent in die eigene Hand legt, ohne auf fachliche Begleitung zu verzichten. Der besondere Mehrwert liegt in der Kombination aus Programmiergrundlagen, Datenanalyse und einem selbst gewählten Portfolioprojekt: Statt nur mit vorgegebenen Übungsdatensätzen zu arbeiten, entwickeln die Teilnehmenden ein Projekt zu einem Thema, das sie tatsächlich interessiert - und das sich entsprechend überzeugender vor künftigen Arbeitgebern präsentieren lässt. Für die berufliche Praxis eröffnet das einen Einstieg in Data-Analyst-Aufgaben mit einem greifbaren Nachweis der eigenen Fähigkeiten, etwa gegenüber künftigen Arbeitgebern, die neben einem Zertifikat auch ein reales, selbst erarbeitetes Datenprojekt sehen möchten. Auch der Wechsel aus einer fachfremden Tätigkeit wird dadurch erleichtert, weil sich das Portfolioprojekt unabhängig vom bisherigen beruflichen Hintergrund als eigenständiger Kompetenznachweis präsentieren lässt.