Warum Data Literacy dein Karriere‑Hebel ist
Im dualen Studium arbeitest du jede Woche an echten Aufgaben – Reports, Auswertungen, kleine Automatisierungen. Wenn du Daten lesen, prüfen und sauber darstellen kannst, lieferst du früh Ergebnisse. Das überzeugt Praxispartner und Prüfer:innen gleichermaßen.
Für die Suche nach einem Studienplatz signalisiert „Data Literacy“: Du kannst Informationen bewerten, Quellen einordnen und Entscheidungen begründen – genau das, was moderne Studiengänge und Arbeitgeber erwarten.
Excel – solide Basis richtig nutzen
Excel ist nicht „nur Tabellenkalkulation“. Mit strukturierten Tabellen, Pivot‑Analysen und sauberen Formeln lässt sich 80 % der Alltagsarbeit sehr schnell lösen. Wichtige Bausteine: strukturierte Verweise, Datenüberprüfung, bedingte Formatierung, Pivot‑Diagramme und Slicer.
Tipp für die Praxisphase (3 Tage): Standard‑Reports als Vorlagen anlegen, klare Bereiche definieren, Fehlerprüfungen einbauen – so wird aus Fleißarbeit ein verlässlicher Prozess.
SQL – Daten sicher abfragen
SQL ist die Sprache der Datenbanken. Starte mit SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY und JOIN. Denke in Schritten: erst filtern, dann aggregieren, zuletzt sortieren. Schreibe lieber mehrere gut lesbare Zeilen als einen unverständlichen Einzeiler.
Praxisidee: Erstelle eine Abfrage, die dir alle Tickets der letzten 30 Tage nach Status und Team gruppiert. Ergänze später ein Datumslimit und einen Parameter für das Team – so wird aus einer Übung eine echte Hilfe für dein Team.
Pandas – wenn Excel an Grenzen stößt
Pandas ist wie Excel mit Code: Du arbeitest in DataFrames, filterst Zeilen, gruppierst, joinst Tabellen und erzeugst Grafiken. Der Vorteil: Jeder Schritt ist reproduzierbar. Das ist Gold wert, wenn Prüfungen oder Fachbereiche später wissen wollen, wie du zu Ergebnissen gekommen bist.
Erster Workflow: CSV laden (`read_csv`), Spalten aufräumen, `groupby` + Aggregationen, `merge` für Joins, `plot` für eine schnelle Visualisierung. Ein Notebook zeigt den Weg vom Roh‑CSV zur Grafik – plus Erklärtext.
Mini‑Projekt: Campus‑Dashboards
Baue ein kleines Dashboard: Belegungen von Tutorien, Auslastung der Lernräume, Öffnungszeiten – Daten aus CSV/Google‑Sheets/Exporten. Lies sie ein (Pandas), bereinige, gruppiere und exportiere eine saubere Übersicht. Ergänze eine simple Visualisierung und eine kurze Erläuterung in Alltagssprache.
Vorteil im Bewerbungsprozess: Du zeigst, dass du Daten nicht nur ‚hübsch‘ machst, sondern Fragen beantwortest – mit klarer Methodik und sauberer Doku.
Qualität vor Menge – typische Fehler vermeiden
Vertraue keinem Datensatz blind. Prüfe: Sind Datumsformate einheitlich? Gibt es Dubletten? Stimmen Summen über Teilmengen hinweg? Erstelle kleine Plausibilitätschecks (z. B. „Anzahl Zeilen nach Filtern“).
Dokumentiere Annahmen („Feiertage laut Kalender X“, „fehlende Werte mit Median ersetzt“). Damit bist du im Audit‑/Prüfungsgespräch sicher.
Dein 4‑Wochen‑Plan
W1 (Hochschule): Excel‑Pivots & Tabellen; (Praxis): einen Standard‑Report als Vorlage bauen.
W2 (HS): SQL‑Basics; (Praxis): erste Auswertung im Team‑Kontext, sauber versioniert.
W3 (HS): Pandas‑Grundlagen; (Praxis): CSV‑Pipeline mit Bereinigung + Grafik.
W4 (HS): Mini‑Dashboard als Portfolio‑Stück mit Readme, Screenshots und Lernnotizen.
Nächster Schritt: Nutze das 2+3‑Wochenmodell clever – blocke 2 Tage für die Hochschule (Theorie & Übung) und 3 Tage fürs Unternehmen (Praxis & Umsetzung). Dokumentiere wöchentlich deine „Weeknote“ (3 Learnings, 2 Ergebnisse, 1 nächstes Ziel).
Finanzen: In unseren dualen Programmen liegt das Gehalt typischerweise bei 1.400–1.600 € brutto/Monat; die Studiengebühren übernimmt dein Praxispartner immer vollständig.