Data Analyst / Data Scientist

Die Weiterbildung zum Data Analyst / Data Scientist vermittelt fundierte Kompetenzen in der Datenaufbereitung, -analyse und -interpretation. Teilnehmende lernen, große Datenmengen in aussagekräftige Erkenntnisse zu überführen und datengetriebene Entscheidungen in Unternehmen zu unterstützen. Praxisorientierte Tools, statistische Methoden sowie Machine-Learning-Grundlagen bilden den Kern dieser Qualifizierung.


Grundlagen von Datenanalyse und Data Science

• Rolle des Data Analyst und des Data Scientist im Unternehmen


• Datenarten, Datenstrukturen und Datenquellen


• Grundlagen statistischer Analyse- und Visualisierungsmethoden


• Datenethik, Datenschutz und verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Datenaufbereitung und -management

• Datensammlung, Datenauswahl und Datenqualitätsbewertung


• Datenbereinigung, Transformation und Feature Engineering


• Grundlagen von Datenbanken und SQL


• Arbeiten mit großen Datenmengen (Big Data Grundverständnis)

Analysemethoden und Werkzeuge

• Deskriptive und explorative Datenanalyse


• Einführung in Programmiersprachen für Data Analyst und Data Scientist (z. B. Python, R)


• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung


• Anwendung von Statistik- und Analyse-Tools in der Praxis

Machine Learning und Praxistransfer

• Grundverständnis über überwachtes und unüberwachtes Lernen


• Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Berufsfeld Data Scientist


• Bewertung und Interpretation von Modellen


• Best Practices aus Wirtschaft, Marketing, Produktion und Forschung

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, die Rolle als Data Analyst oder Data Scientist kompetent auszufüllen. Sie können Daten professionell aufbereiten, analysieren und visualisieren, Machine-Learning-Ansätze einordnen und Ergebnisse adressatengerecht kommunizieren. Damit sind sie befähigt, datengetriebene Strategien zu entwickeln und fundierte Entscheidungen in Unternehmen zu unterstützen.