In einem neuen siebenteiligen Video-Tutorial erklärt Dr. Tobias Vetterle (KOSMO), wie sich mithilfe von selbstentwickelten Skripten die Aufbereitung von bildungsbezogenen Datensätzen schneller und effizienter gestalten lässt.
 
Um einen ganzheitlichen Blick auf die Strukturen und Herausforderungen einer kommunalen Bildungslandschaft zu gewinnen, arbeitet das Kommunale Bildungsmonitoring mit Daten aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Quellen. Aus diesem Umstand ergeben sich hohe Anforderungen an das Datenmanagement, denn idealerweise werden diese Daten nicht einfach bloß angehäuft, sondern so miteinander verknüpft, dass sie eine aussagekräftige und in sich kohärente Grundlage für die kommunale Bildungsgestaltung liefern. Datenbanklösungen wie komBi können dabei helfen, diese Integration technisch umzusetzen, indem sie einen zentralen Knotenpunkt bereitstellen, an dem sich große Mengen bildungsbezogener Daten nach einem einheitlichen Schema zusammenführen lassen. Die Voraussetzung dafür: Rohdaten, die ganz unterschiedlich formatiert und strukturiert vorliegen, müssen zuvor in ein genau definiertes Zielformat umgewandelt werden.
Selbstentwickelte Tools wie das im Tutorial vorgestellte Python-Skript können dabei helfen, den Zeitaufwand für diese Datenaufbereitung zu reduzieren und leisten somit einen wertvollen Beitrag zu einem effizienten Datenmanagement. Doch auch für Fachkräfte, die überwiegend mit Excel arbeiten und regelmäßig vor der Aufgabe stehen, aufwendig vorstrukturierte Tabellen in funktionierende Pivottabellen umzuwandeln, können passgenau entwickelte Skripte eine große Arbeitsentlastung darstellen.
 
Im Einleitungsvideo erfahren Sie zunächst, was Skripte überhaupt sind und warum es sich lohnen kann, sich mit dem Thema zu beschäftigen. Wenn Sie sich dazu entschließen, mit dem Tutorial fortzufahren, erwerben Sie in den weiteren Lektionen alle notwendigen Kenntnisse, um sich eigene Skripte zu erstellen – und es sich bei der täglichen Arbeit mit Daten ein wenig leichter zu machen.

Zum Video-Tutorial "Datenaufbereitung mit Python"