Portfolioprojekt Data Analytics & Data Science – Kurs

Im Zentrum dieser Weiterbildung steht nicht die isolierte Vermittlung einzelner Werkzeuge, sondern die Durchführung eines umfangreichen, eigenständigen Portfolioprojekts zur Anwendung von Data Analytics und Data Science. Die Teilnehmenden bearbeiten ein reales Datenanalyseproblem von der Datenbeschaffung über die Aufbereitung mit SQL und Datenmodellierung bis zur Visualisierung mit Microsoft Power BI und der abschließenden Ergebnispräsentation. Das entstehende Projekt dient als konkretes Portfolio-Stück, das die eigenen Kompetenzen in Datenanalyse und -interpretation gegenüber künftigen Arbeitgebern greifbar macht, statt sie nur auf dem Papier zu behaupten.

Der erste Themenblock behandelt die Grundlagen der Datenbeschaffung und -aufbereitung, die jedem Portfolioprojekt vorausgehen. Bevor eine Analyse überhaupt beginnen kann, müssen geeignete Datenquellen identifiziert und die Daten in eine verarbeitbare Form gebracht werden.

• Identifikation geeigneter Datenquellen für die eigene Projektfragestellung
• Grundlagen relationaler Datenbanken und SQL-Abfragen zur Datenextraktion
• Aufbau und Logik von ETL-Prozessen zur Datenaufbereitung
• Bereinigung unvollständiger oder fehlerhafter Datensätze
• Strukturierung von Daten in einem für die Analyse geeigneten Modell
• Dokumentation der Datenherkunft und -aufbereitung als Bestandteil des Portfolios

Der zweite Themenblock vertieft die Arbeit mit Microsoft SQL Server und Datenmodellierung im konkreten Projektkontext. Anders als in reinen Grundlagenkursen stehen hier nicht abstrakte Übungsaufgaben im Vordergrund, sondern die Anwendung auf das jeweils eigene Projektthema.

• Aufbau und Pflege einer projektbezogenen Datenbankstruktur in Microsoft SQL Server
• komplexere SQL-Abfragen zur Beantwortung der eigenen Analysefragestellung
• Data Modeling zur sinnvollen Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz im laufenden Projekt
• Performance-Überlegungen bei umfangreicheren Datenbeständen
• Nachvollziehbarkeit der Datenmodellierung für spätere Präsentation und Bewertung

Der dritte Themenblock widmet sich der Analyse selbst, einschließlich Predictive-Analytics-Ansätzen zur vorausschauenden Auswertung der Projektdaten. Hier entsteht der eigentliche analytische Kern des Portfolioprojekts.

• Auswahl geeigneter Analysemethoden für die eigene Fragestellung
• Anwendung deskriptiver Auswertungen zur Beschreibung der Datenbasis
• Einsatz von Predictive-Analytics-Verfahren zur Ableitung vorausschauender Erkenntnisse
• kritische Prüfung von Zwischenergebnissen auf Plausibilität
• Iteration der Analyse bei unerwarteten oder unklaren Ergebnissen
• Einordnung der eigenen Ergebnisse in den fachlichen Gesamtkontext des gewählten Themas

Der vierte Themenblock verbindet Visualisierung mit Microsoft Power BI und die abschließende Ergebnispräsentation, mit der das Portfolioprojekt seinen endgültigen, präsentierbaren Zustand erhält.

• Aufbau aussagekräftiger Dashboards und Berichte in Microsoft Power BI
• Auswahl geeigneter Visualisierungsformen für unterschiedliche Kennzahlen und Zielgruppen
• Aufbereitung der Analyseergebnisse für ein Publikum ohne tiefes Fachwissen
• Strukturierung einer nachvollziehbaren Projektpräsentation von der Fragestellung bis zum Ergebnis
• Formulierung von Handlungsempfehlungen auf Basis der eigenen Analyse
• Fertigstellung und Dokumentation des Portfolioprojekts als eigenständiges Referenzstück
• Einholen und Verarbeiten von Feedback zur eigenen Projektarbeit
• Rückschau des gesamten Projektverlaufs von der Datenbeschaffung bis zur Präsentation
• Vorbereitung der Projektpräsentation für den Einsatz in Bewerbungsprozessen
• Umgang mit Rückfragen zur eigenen Methodik und den getroffenen Analyseentscheidungen
• Übertragung der im Projekt erprobten Vorgehensweise auf künftige Datenanalyseaufgaben
• Abschließende Einordnung des fertigen Portfolioprojekts im Vergleich zu typischen Anforderungen an Data-Analyst- und Data-Scientist-Rollen

Der besondere Charakter dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie nicht Werkzeug für Werkzeug isoliert vermittelt, sondern ein zusammenhängendes Projekt als roten Faden nutzt. SQL, Microsoft SQL Server, Datenmodellierung, Predictive Analytics und Power BI werden dadurch nicht als Einzelbausteine, sondern als aufeinander bezogene Schritte eines vollständigen Analyseprozesses erlebt. Am Ende steht ein konkretes, individuelles Arbeitsergebnis, das die Teilnehmenden nicht nur für sich behalten, sondern aktiv in Bewerbungsprozessen und beruflichen Gesprächen einsetzen können, um ihre praktischen Fähigkeiten in Datenanalyse und Datenwissenschaft nachzuweisen.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus unterschiedlichsten Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und ein grundsätzliches Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Besonders geeignet ist sie für Personen, die bereits über analytische Grundkenntnisse verfügen und diese nun in einem zusammenhängenden Projekt praktisch anwenden möchten.

• Mitarbeitende mit Interesse am Wechsel in datenanalytische Tätigkeiten
• Personen, die ihre SQL- und Power-BI-Kenntnisse an einem realen Projekt vertiefen möchten
• Quereinsteigende, die ein konkretes Portfolio für Bewerbungen als Data Analyst aufbauen wollen
• Fachkräfte, die sich in Richtung Data Scientist oder BI Analyst weiterentwickeln möchten
• Personen mit Grundverständnis für Datenbanken, die dieses in einem Gesamtprojekt anwenden wollen

Der Kurs ist konsequent projektbasiert aufgebaut: Anstelle klassischer Übungsaufgaben bearbeiten die Teilnehmenden über den gesamten Zeitraum hinweg ein eigenes, zusammenhängendes Datenanalyseprojekt. Der Unterricht findet im Hybrid-Learning-Format statt und kombiniert angeleitete Phasen zur Einführung neuer Werkzeuge mit eigenständiger Projektarbeit, in der die Teilnehmenden ihr Vorhaben selbstständig vorantreiben und bei Bedarf fachliche Rückmeldung einholen.

Die Weiterbildung wird in Teilzeit angeboten, sodass die Projektarbeit neben einer laufenden beruflichen Tätigkeit oder anderen Verpflichtungen bewältigt werden kann. Ferien- und Feiertagsregelungen können den genauen Ablauf im Einzelfall beeinflussen; verbindliche Termine werden bei der Anmeldung mitgeteilt.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erfolgreich durchgeführten Projektarbeit und nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder ein Herstellerzertifikat von Microsoft. Der eigentliche Mehrwert liegt im fertigen Portfolioprojekt selbst, das als eigenständiger Kompetenznachweis über das Zertifikat hinaus wirkt.

Im Bewerbungsprozess für Rollen wie Data Analyst oder BI Analyst zählt zunehmend, was jemand konkret gebaut und ausgewertet hat, nicht nur, welche Kurse besucht wurden. Diese Weiterbildung setzt genau hier an, indem sie den gesamten Analyseprozess, von der Datenbeschaffung über SQL und Datenmodellierung bis zur Visualisierung mit Power BI, in einem einzigen, zusammenhängenden Projekt bündelt. Das entstehende Portfolioprojekt lässt sich unmittelbar in Bewerbungsgesprächen einsetzen, um praktische Kompetenzen greifbar zu machen: Statt abstrakt zu behaupten, SQL oder Power BI zu beherrschen, können die Teilnehmenden ein konkretes Projekt vorweisen, das die Datenbeschaffung, -aufbereitung, -analyse und -präsentation vollständig dokumentiert. Für die berufliche Weiterentwicklung bietet dieser Ansatz einen klaren Vorteil gegenüber rein theoretischer Wissensvermittlung: Die im Projekt erprobte Vorgehensweise, von der ersten Datenquelle bis zur fertigen Präsentation, lässt sich direkt auf künftige berufliche Analyseaufgaben übertragen und bildet damit eine solide Grundlage für den weiteren Weg in Richtung Data Analyst, BI Analyst oder Data Scientist.