Datenanalyse - Datenpipelines und Workflows

Kompetenzziele

• Daten aus Datenbanken, CSV-Dateien und Schnittstellen erfassen und mit SQL abfragen
• Transformationsschritte nach ETL-Methoden planen und in Python mit pandas umsetzen
• Tragfähige Datenstrukturen als Grundlage wiederholbarer Analyseabläufe entwerfen
• Datenbestände automatisiert bereinigen und für Power BI und weitere BI-Systeme extrahieren
• Pipeline-Architekturen mit Verarbeitungsstufen und Abhängigkeiten skizzieren
• KI-Methoden als Verarbeitungsschritt in Analyse-Workflows einbinden

Themen und Zusammenhänge

Den Einstieg bilden Aufbau von Daten und Datenbanken sowie Datenabfragen mit SQL. Darauf folgt die Transformation: Rohdaten werden gefiltert, vereinheitlicht und zusammengeführt, bis stabile Datenstrukturen für Data Analytics vorliegen. Werkzeuge zur Automatisierung übernehmen wiederkehrende Abläufe wie Extraktion, Bereinigung und Aktualisierung, sodass Auswertungen in Power BI auf dem aktuellen Datenstand beruhen.

Im Prozessdesign werden Pipeline-Architekturen entworfen, die Datenanalyse mit BI-Methoden und KI-Verfahren verbinden; Übungen an Fallbeispielen zeigen typische Workflows mit pandas-Dataframes. Abschließend greifen Python, SQL und Power BI in einer eigenen Analyse-Pipeline ineinander, die an einem realen Datenszenario von der Quelle bis zur Visualisierung aufgebaut wird.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen im technischen Aufbau und Betrieb von Analyseprozessen:

• Data Engineer und Datenintegrationsspezialistin oder -spezialist – Aufbau und Wartung von Datenpipelines
• Data Analyst mit technischem Schwerpunkt – Automatisierung wiederkehrender Auswertungen
• BI-Entwicklerin oder BI-Entwickler – Anbindung von Analyse-Workflows an bestehende BI-Systeme
• Analytics Engineer – Planung und Strukturierung von Transformationsschichten