Was Sie im Kurs lernen
Der Kurs vermittelt ein strukturiertes Vorgehen für Datenanalyse: von der Datenbeschaffung und -aufbereitung über statistische Auswertungen bis zur verständlichen Visualisierung. Dabei steht nicht nur Theorie im Vordergrund, sondern das Üben typischer Arbeitsschritte, wie sie in Unternehmen im Tagesgeschäft vorkommen.
- Daten verstehen: Datenqualität, fehlende Werte, Ausreißer und Datentypen
- Daten aufbereiten: Bereinigung, Transformation und konsistente Datenstrukturen
- Statistik anwenden: Zusammenhänge prüfen, Hypothesen strukturieren, Ergebnisse interpretieren
- Visualisieren: Dashboards und Diagramme, die Entscheidungen unterstützen
- Ergebnisse dokumentieren: nachvollziehbare Analyseschritte und klare Kommunikation
Für welche Berufsfelder das Wissen relevant ist
Die im Kurs erarbeiteten Kompetenzen werden in verschiedenen Rollen benötigt. Je nach Zielrichtung können Sie sich damit auf Aufgaben in folgenden Bereichen vorbereiten:
Data Analytics / Analyst:in – Auswertungen erstellen, Trends erklären, Ergebnisse berichten
BI & Reporting – Datenmodelle und Visualisierungen für Kennzahlen aufbauen
Data Science (Einstieg) – statistische Grundlagen und Analyse-Workflows vertiefen
Produkt- & Prozessanalyse – Datenqualität prüfen und Entscheidungen datenbasiert ableiten
Welche Rolle am Ende am besten zu Ihnen passt, hängt von Ihrem Ausgangsniveau, Ihrer Übungspraxis und Ihren Interessen ab.
So läuft der Kurs ab
Sie arbeiten in klaren Lernschritten. Jede Einheit enthält kurze Erklärungen, praktische Aufgaben und Feedback zu Ihrer Vorgehensweise. So entsteht ein methodischer „Baukasten“, den Sie später auf neue Datensätze übertragen können.
Schwerpunkt: verständliche Analyseschritte, saubere Datenaufbereitung und Interpretation – damit Ergebnisse im Berufsalltag nachvollziehbar bleiben.
- Einführung in Analyse-Fragen: Welche Kennzahlen sind relevant und warum?
- Praktische Datenaufbereitung: von Rohdaten zu analysierbaren Tabellen
- Statistische Auswertung: Tests, Korrelationen, Effektgrößen und Grenzen
- Visualisierung: Diagrammtypen passend zur Fragestellung auswählen
- Abschlussprojekt: Analyse eines Themas mit Dokumentation der Schritte
Inhalte im Überblick
Die Module sind so aufgebaut, dass Sie vom Fundament bis zur Ergebnispräsentation kommen. Je nach Kursstart können Inhalte in der Reihenfolge leicht variieren.
- Datenbasis: Datentypen, Datenqualität, Umgang mit fehlenden Werten
- Datenaufbereitung: Filter, Aggregationen, Transformationen, Konsistenzregeln
- Statistik für Analyse: Verteilungen, Korrelationen, Hypothesenlogik
- Interpretation: Was bedeuten Ergebnisse – und was nicht?
- Visualisierung & Reporting: Diagramme, Storyline, Kennzahlen-Logik
- Analyse-Workflow: Reproduzierbarkeit, Dokumentation, saubere Annahmen
Voraussetzungen
Für den Einstieg sind keine fortgeschrittenen Programmierkenntnisse zwingend erforderlich. Wenn Sie bereits mit Tabellen, Formeln oder grundlegender Statistik vertraut sind, profitieren Sie besonders. Im Kurs wird auf ein gemeinsames Verständnis der Grundlagen aufgebaut.
Hinweis zur Lernerwartung
Der Kurs unterstützt Sie beim Aufbau von Fähigkeiten. Der Umfang, den Sie am Ende selbstständig anwenden können, hängt auch von Ihrer Übung, Ihrem Zeitbudget und Ihrer Lernbereitschaft ab.
Was Sie nach dem Kurs mitnehmen
- Ein wiederholbarer Analyse-Workflow für neue Fragestellungen
- Grundlagen, um Datenqualität und Ergebnisse kritisch zu prüfen
- Kompetenzen für Visualisierungen, die fachlich verständlich sind
- Dokumentationsstil, der Analysen im Team nachvollziehbar macht
- Ein Abschlussprojekt als Beispiel für Ihre Vorgehensweise
