Studienziele Modul 1
Die Teilnehmenden lernen Daten als zentralen Rohstoff der digitalen Transformation kennen und können Daten gegenüber Information und Wissen abgrenzen. Sie kennen die wichtigsten Datenquellen, beherrschen grundlegende Methoden des Datenzugriffs und beurteilen die Datenqualität kompetent. Ebenso (er-)kennen sie typische Fehlerquellen in der Datenhaltung und können diese konstruktiv beseitigen. Die Teilnehmenden kennen Methoden der Datenreinigung und -validierung, können sich einen Überblick über das Profil des Datensatzes verschaffen und auswertungsbereite Datensätze erzeugen.
Technologisch steht die statistische Programmiersprache R und mit ihr das tidyverse-Ökosystem im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden werden unterstützt, R-Programme mithilfe von KI-Werkzeugen in Python zu übersetzen und dabei die konzeptionelle Übertragbarkeit zu reflektieren. Analyseergebnisse werden mit Quarto dokumentiert und reproduzierbar gemacht.
Die Teilnehmenden werden in die Nutzung relationaler Datenbanksysteme eingeführt und können Datenbankabfragen in der Structured Query Language (SQL) formulieren.
Zugangsvoraussetzungen
- Abschluss eines Hochschulstudiums oder eines vergleichbaren Studiums an einer Berufsakademie (BA)
- mindestens ein Jahr für die Weiterbildung geeignete Berufserfahrung
- Erste Erfahrungen bzw. Interesse am Arbeiten mit KI-Werkzeugen wie Copilot, Gemini, ChatGPT/Claude (freie Version)
- Interesse an der Teilnahme durch berufliche Erfahrungen in einem der Themenfelder (Vorverarbeitung, Datenanalyse, Ergebniskommunikation).
