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Data Science in der Praxis: Schulung Datenbanken und Statistik

Data Science – Praxis: Datenbanken, Datenarten und Statistik richtig deuten

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie wissen, wie Daten in Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes liegen, unterscheiden strukturierte von unstrukturierten Daten und lesen Mittelwerte, Wahrscheinlichkeiten und Korrelationen, ohne typischen Fehlschlüssen zu erliegen.

Woher kommen die Zahlen – und was sagen sie wirklich aus?

Data Science in der Praxis heißt für die meisten Beteiligten nicht, selbst Modelle zu trainieren, sondern Daten und Auswertungen richtig zu verstehen: Woher stammt eine Kennzahl, welche Datenbank liefert sie, was ging beim Laden ins Data Warehouse verloren, und trägt die Korrelation auf der Folie wirklich die Entscheidung, die daraus abgeleitet werden soll? Das Seminar wendet sich an Analyst:innen und Fachanwender:innen, die mit Datenteams zusammenarbeiten, Berichte bewerten oder eigene Auswertungen vorbereiten, und vermittelt das Handwerkszeug dafür ohne Programmierkenntnisse.

Der erste Teil folgt dem Weg der Daten. Sie lernen, wie relationale Datenbanken Tabellen über Schlüssel verbinden und wie eine SQL-Abfrage zu lesen ist, wie ETL- und ELT-Strecken Daten ins Data Warehouse bringen, wann NoSQL-Datenbanken die bessere Wahl sind und was Big-Data-Plattformen, Data Lakes und Lakehouses anders machen. Danach unterscheiden wir strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten – von der sauberen Auftragstabelle über JSON aus einer Schnittstelle bis zu E-Mails und Fotos – und befassen uns mit dem, was in jedem Bestand steckt: Dubletten, Tippfehler, Lücken und unplausible Werte.

Der zweite Teil ist Statistik zum Anfassen: Lage- und Streuungsmaße, Verteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeit und Basisrate, Korrelation und die vielen Gründe, warum sie keine Kausalität belegt – von der Störvariable bis zu Simpsons Paradox. Ein Ausblick auf Regression und Klassifikation zeigt, wie prädiktive Verfahren arbeiten und woran sich Überanpassung erkennen lässt. Der Abschluss sammelt die Fallstricke, die in Berichten am häufigsten vorkommen, darunter Auswertungen aus KI-Assistenten, die mit dem falschen Nenner rechnen.

Für die eigene Umsetzung gibt es passende Vertiefungen: Data Science mit Python für Analysen im Notebook, das Seminar zu ETL und ELT mit PostgreSQL für Ladestrecken und NoSQL in der Praxis für dokumentorientierte Datenbanken. Die Übungen arbeiten mit Tabellen, die Sie in Excel öffnen können; Rechenbeispiele entstehen auf Papier oder in der Tabellenkalkulation, damit die Idee hinter jeder Kennzahl sichtbar bleibt.

Eine Korrelation von 0,8 zwischen Werbebudget und Umsatz hat schon so manche Budgeterhöhung begründet. Wer genauer hinsah, fand oft eine dritte Größe dahinter: Beides steigt im Weihnachtsgeschäft, ganz unabhängig voneinander. Statistik schützt nicht davor, sich zu irren – aber sie liefert die Fragen, mit denen man den Irrtum bemerkt. Welche Daten fehlen? Was wäre ohne die Maßnahme passiert? Wie groß ist der Zufall in dieser Gruppe? Wer diese drei Fragen routiniert stellt, liest Datenberichte mit anderen Augen.
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Data Science – Praxis: Datenbanken, Datenarten und Statistik richtig deuten

Was ist Data Science in der Praxis?
  • Data Science als interdisziplinäre Praxis aus Fachwissen, Statistik und Informatik
  • Wer im Datenteam was beiträgt: Fachbereich, Analyse und Data Engineering
  • Statistik und Software: von der Tabellenkalkulation über SQL bis zu Python und R
  • Erkenntnisse aufdecken und Wissen schaffen: Frage, Hypothese, Beleg
  • Gute Fragen an Daten stellen: messbar, entscheidungsrelevant, mit Vergleichsmaßstab
Arbeiten mit Datenbanken
  • Relationale Datenbanken: Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel, Beziehungen
  • SQL lesen können: SELECT, WHERE, JOIN und GROUP BY an Beispielen
  • Mit ETL Daten ins Data Warehouse bringen: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • ETL oder ELT: wo heute transformiert wird und was das für Berichtszahlen bedeutet
  • NoSQL: Dokument-, Schlüssel-Wert-, Spalten- und Graphdatenbanken im Vergleich
  • Big-Data-Probleme angehen: verteilte Verarbeitung mit Spark und Cloud-Speicher im Überblick
  • Data Lake und Lakehouse: Rohdaten aufbewahren und bei Bedarf strukturieren
Verschiedene Datentypen erkennen
  • Strukturierte Daten: feste Spalten, Datentypen und eindeutige Bedeutung
  • Semistrukturierte Daten verwenden: JSON, XML und Logdateien lesen
  • Unstrukturierte Daten sammeln: Texte, Bilder, Audio und E-Mails
  • Unstrukturierte Daten erschließen: Texterkennung, Klassifikation und Sprachmodelle im Überblick
  • Datenmüll verarbeiten: Dubletten, Tippfehler, fehlende und unplausible Werte
  • Messniveaus: nominal, ordinal, metrisch – und welche Kennzahl jeweils zulässig ist
Deskriptive Statistik
  • Mit deskriptiver Statistik beginnen: Mittelwert, Median und Modus
  • Streuung beschreiben: Spannweite, Quartile und Standardabweichung
  • Verteilungen lesen: Histogramm, Boxplot, schiefe Verteilungen und Ausreißer
  • Durchschnitt von Durchschnitten und weitere Fallen beim Aggregieren
Wahrscheinlichkeit und Zusammenhänge
  • Wahrscheinlichkeit verstehen: Ereignis, bedingte Wahrscheinlichkeit und Basisrate
  • Zufall in kleinen Gruppen: warum kleine Filialen die extremsten Werte zeigen
  • Eine Korrelation finden: Streudiagramm und Korrelationskoeffizient nach Pearson
  • Korrelation impliziert keine Kausalität: Störvariablen und umgekehrte Wirkrichtung
  • Simpsons Paradox: wenn sich ein Zusammenhang in den Teilgruppen umkehrt
  • Kausalität belegen: kontrollierte Experimente und A/B-Tests
  • Statistische Signifikanz und Effektstärke auseinanderhalten
Prädiktive Analytik
  • Kombinationstechniken für die prädiktive Analytik: Regression, Klassifikation, Ensembles
  • Lineare Regression lesen: Steigung, Bestimmtheitsmaß und Residuen
  • Prognosen bewerten: Trainings- und Testdaten, mittlerer Fehler und Trefferquote
  • Überanpassung erkennen: wenn ein Modell die Vergangenheit auswendig lernt
Fallstricke vermeiden
  • Fokus auf Wissen statt auf Werkzeuge: erst die Frage, dann die Methode
  • Auswahl- und Survivorship-Verzerrung in Unternehmensdaten erkennen
  • Viele Tests, ein Treffer: Mehrfachvergleiche und nachträglich gesuchte Hypothesen
  • Irreführende Darstellungen: abgeschnittene Achsen und Prozentpunkte gegen Prozent
  • Auswertungen aus KI-Assistenten nachrechnen: Filter, Nenner und verlorene Zeilen
Praxisprojekt: Wartezeiten in der Notaufnahme eines Kreiskrankenhauses deuten
  • Anonymisierte Fallzeiten aus dem Klinikinformationssystem beschreiben: Struktur, Lücken, Zeitstempel
  • Wartezeiten mit Median und Quartilen je Wochentag und Uhrzeit darstellen
  • Scheinbaren Zusammenhang zwischen Personalstärke und Wartezeit auf Störvariablen prüfen
  • Ergebnisvorlage für die Klinikleitung mit klar benannten Grenzen der Aussage
Lernziele
  • Sie erklären, wie Daten aus relationalen Datenbanken über ETL oder ELT ins Data Warehouse gelangen
  • Sie ordnen Daten als strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert ein und wählen passende Kennzahlen
  • Sie beschreiben Datensätze mit Lage- und Streuungsmaßen und lesen Histogramm und Boxplot
  • Sie unterscheiden Korrelation von Kausalität und erkennen Störvariablen und Simpsons Paradox
  • Sie prüfen Berichte und Prognosen auf typische Verzerrungen und Darstellungsfehler
Zielgruppe
  • Analyst:innen, die Berichte und Auswertungen vorbereiten oder prüfen
  • Fachanwender:innen mit Datenbezug, etwa aus Controlling, Vertrieb, Einkauf oder Qualitätsmanagement
  • Projektleitungen, die mit Datenteams zusammenarbeiten

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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