Ad-Hoc Data Analytics mit Code & Low-Code – Weiterbildung
Schnelle, flexible Datenanalyse für den Berufsalltag: SQL-Abfragen und Low-Code-Dashboards kombiniert für fundierte Entscheidungen ohne langwierige BI-Projekte.
Auf einen Blick
Überblick
Nicht jede Datenfrage im Berufsalltag rechtfertigt ein aufwendiges BI-Projekt – oft braucht es schnelle, ad-hoc erstellte Auswertungen, die trotzdem fundiert und nachvollziehbar sind. Dieser Kurs vermittelt genau diese Fähigkeit: mit SQL Daten zügig abzufragen, zu filtern und zu aggregieren, und parallel mit Low-Code-Werkzeugen interaktive Dashboards und Reports zu erstellen, ohne für jede Auswertung eine vollständige Softwarelösung zu programmieren. Teilnehmende lernen beide Zugänge – Code und Low-Code – kennen und einzuschätzen, wann welcher Weg im Arbeitsalltag schneller zum verlässlichen Ergebnis führt. Am Ende steht die Fähigkeit, aus einer offenen Fragestellung heraus zügig zu einer visualisierten, entscheidungsreifen Auswertung zu kommen.
Kompetenzen, Lernformen und Angebote für dieses Praxistraining
Die folgenden Angaben stammen aus den Angeboten eines einzelnen Anbieters — es ist also kein Anbietervergleich, sondern das erfasste Angebot zu diesem Kurs. Konkrete Preise und Termine nennt der Anbieter im Beratungsgespräch.
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zu diesem Kurs erfasst
24
diesem Kursprofil zugeordnete Angebote
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an 17 erfassten Orten
9 Bundesländer
inklusive Online- und Hybridangeboten, sofern vorhanden
Abschluss
Trägerzertifikat nach Abschlussprüfung
Mögliche Förderwege
Bildungsgutschein · Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein · Qualifizierungschancengesetz
Lernformen
- Hybrid Learning97 %
- Virtuelles Klassenzimmer3 %
Zeitmodelle
- Vollzeit100 %
Dauer im Markt
- mehr als 1 Monat bis 3 Monate37×
Gemeldete Preisgruppen
- über 10.000 €37×
Häufige Kursorte
- Bremen5×
- Duisburg4×
- Dresden4×
- Bochum3×
- Wiesbaden3×
- Frankfurt am Main3×
Bundesländer
- Nordrhein-Westfalen13×
- Hessen6×
- Bremen5×
- Sachsen5×
- Niedersachsen3×
- Hamburg2×
Vermittelte Kompetenzen
- SQL
- Low-Code-Tools
- Microsoft Power BI
- Dashboard-Erstellung
- Report-Erstellung
- Datenanalyse
- Datenvisualisierung
Zugeordnete Zielberufe
- Geprüfter Meister/Geprüfte Meisterin Leit- und Sicherungstechnik - Eisenbahn2.731 Stellen/12 Mon.
- Mathematik (grundständig)1.984 Stellen/12 Mon.
- Fachinformatiker/Fachinformatikerin Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse502 Stellen/12 Mon.
- EDV-Fachkraft268 Stellen/12 Mon.
- Assistent/Assistentin für Informatik (technische Informatik)78 Stellen/12 Mon.
Datenbasis: 24 diesem Kurs zugeordnete Angebote sowie die dazu veröffentlichten Termindaten, Stand 19.08.2026. Mehrere Standorte eines Trägers zählen als ein Anbieter.
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Kursinhalte & Lernziele
Modul 1 – Grundlagen der Ad-hoc-Datenanalyse Der erste Block klärt, was Ad-hoc-Analyse von klassischen, langfristig geplanten BI-Projekten unterscheidet und wann sich welcher Ansatz im Berufsalltag lohnt.
- Merkmale und typische Anlässe für Ad-hoc-Datenanalysen im Berufsalltag
- Unterschied zwischen Ad-hoc-Auswertungen und langfristig geplanten BI-Projekten
- Auswahl geeigneter Datenquellen für eine schnelle Auswertung
- Einordnung, wann Code- und wann Low-Code-Ansätze schneller zum Ziel führen
- Typische Stolperfallen bei zeitkritischen Datenanalysen
- Aufbau eines strukturierten Vorgehens für wiederkehrende Ad-hoc-Anfragen
Modul 2 – SQL für schnelle Abfragen, Filterung und Aggregation Der zweite Block vertieft den Einsatz von SQL als Code-basiertes Werkzeug für zügige, präzise Datenabfragen.
- Daten mit gezielten SQL-Abfragen filtern und einschränken
- Aggregationen wie Summen, Mittelwerte und Zählungen berechnen
- Mehrere Datenquellen über Verknüpfungen zusammenführen
- Ergebnisse für die Weiterverarbeitung in Berichten strukturieren
- Abfragen so formulieren, dass sie auch bei wiederkehrendem Bedarf nutzbar bleiben
- Typische SQL-Fehlerquellen bei schnellen Auswertungen vermeiden
Modul 3 – Low-Code-Tools für Datenanalysen und Dashboards Der dritte Block widmet sich Low-Code-Werkzeugen, mit denen sich Daten auch ohne umfangreiche Programmierung analysieren und visualisieren lassen.
- Grundfunktionen gängiger Low-Code-Tools für Datenanalyse kennenlernen
- Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein Low-Code-Tool einbinden
- Interaktive Dashboards mit Filtern und Kennzahlen aufbauen
- Visualisierungen passend zur jeweiligen Fragestellung auswählen
- Zusammenspiel von SQL-Abfragen und Low-Code-Visualisierung koordinieren
- Dashboards für wiederkehrende Fragestellungen wiederverwendbar gestalten
Modul 4 – Von der Analyse zur Entscheidung Der vierte Block überträgt die bisherigen Inhalte auf den eigentlichen Zweck jeder Ad-hoc-Analyse: eine fundierte Entscheidungsgrundlage zu liefern.
- Analyseergebnisse verständlich für unterschiedliche Zielgruppen aufbereiten
- Reports so gestalten, dass zentrale Aussagen auf den ersten Blick erkennbar sind
- Datenbasierte Aussagen von Vermutungen und Bauchgefühl abgrenzen
- Ergebnisse kritisch auf Plausibilität und mögliche Verzerrungen prüfen
- Analyseergebnisse in Abstimmungen und Entscheidungsprozesse einbringen
- Eigene Vorgehensweise für künftige Ad-hoc-Anfragen weiterentwickeln
Praxisteil – Von der offenen Frage zum visualisierten Ergebnis
- Formulierung einer konkreten Ad-hoc-Fragestellung zu einem Beispieldatensatz
- Entwicklung einer SQL-Abfrage zur Beantwortung dieser Fragestellung
- Aggregation und Filterung der Ergebnisse für eine übersichtliche Darstellung
- Aufbau eines interaktiven Dashboards zu den gewonnenen Daten
- Auswahl geeigneter Visualisierungen für unterschiedliche Kennzahlen
- Kombination mehrerer Datenquellen zu einer gemeinsamen Auswertung
- Erstellung eines kurzen Reports mit den zentralen Ergebnissen
- Prüfung der eigenen Ergebnisse auf Plausibilität und mögliche Fehlerquellen
- Anpassung eines Dashboards an eine veränderte Fragestellung
- Präsentation der Ergebnisse für eine fiktive Entscheidungssituation
- Vergleich der Bearbeitungszeit von Code- und Low-Code-Ansatz für dieselbe Aufgabe
- Ableitung einer eigenen Vorgehensweise für künftige Ad-hoc-Anfragen
Die vier Module bauen aufeinander auf: von der Einordnung, wann Ad-hoc-Analysen sinnvoll sind, über SQL und Low-Code-Werkzeuge bis zur Aufbereitung von Ergebnissen für konkrete Entscheidungen. Im Praxisteil durchlaufen Teilnehmende diesen Weg an einem durchgehenden Beispieldatensatz, sodass am Ende ein selbst erstelltes, visualisiertes Analyseergebnis für eine reale Entscheidungssituation steht.
Lernziele:
- Situationen erkennen, in denen Ad-hoc-Analysen schnellere Ergebnisse liefern als klassische BI-Projekte
- SQL zur schnellen Abfrage, Filterung und Aggregation von Daten einsetzen
- Strukturierte Daten sinnvoll analysieren und für Berichte aufbereiten
- Low-Code-Tools für Datenanalysen zielgerichtet einsetzen
- Interaktive Dashboards zur visuellen Darstellung komplexer Zusammenhänge erstellen
- Reports so gestalten, dass sie Entscheidungen im beruflichen Alltag unterstützen
- Code- und Low-Code-Ansätze je nach Aufgabenstellung sinnvoll kombinieren
- Datenquellen für eine Ad-hoc-Analyse zügig einordnen und vorbereiten
- Ergebnisse einer Analyse verständlich für unterschiedliche Zielgruppen aufbereiten
- Datenbasierte Aussagen von reinen Vermutungen unterscheiden
- Typische Fehlerquellen bei schnellen Analysen erkennen und vermeiden
- Eigene Analyseergebnisse kritisch auf Plausibilität prüfen
Zielgruppe & Voraussetzungen
Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.
- Berufstätige, die regelmäßig Auswertungen für Entscheidungen im eigenen Team erstellen
- Personen, die von einer fachfremden Tätigkeit in Richtung Datenanalyse wechseln möchten
- Mitarbeitende, die sowohl Code-basierte als auch Low-Code-Werkzeuge kennenlernen möchten
- Fachkräfte, die schnelle, eigenständige Auswertungen statt langer BI-Projekte suchen
Vorausgesetzt werden Deutschkenntnisse auf dem Niveau B2 sowie grundlegende Englischkenntnisse, da Fachbegriffe und Tool-Oberflächen teils englischsprachig sind. Ein Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung bilden die fachliche Grundlage für die Kursinhalte. Vertiefte Programmier- oder BI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt, da SQL und Low-Code-Werkzeuge im Kurs von Grund auf vermittelt werden.
Ablauf & Abschluss
Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt, überwiegend in Vollzeit mit Teilzeitanteilen, und verbindet kurze fachliche Einführungen mit unmittelbaren Übungen an echten Datensätzen. Jede Methode – SQL ebenso wie die Low-Code-Werkzeuge – wird direkt an derselben Beispielfragestellung erprobt, sodass Teilnehmende beide Ansätze unmittelbar miteinander vergleichen können.
Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module – Grundlagen der Ad-hoc-Analyse, SQL, Low-Code-Werkzeuge sowie die Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungen – ergänzt um einen durchgehenden Praxisteil; er wird im Hybrid-Learning-Format meist in Vollzeit, teils in Teilzeit durchgeführt.
Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in SQL-basierter und Low-Code-gestützter Datenanalyse dokumentiert.
Nutzen & Perspektiven
Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der bewussten Kombination zweier Zugänge, die in vielen Weiterbildungen getrennt behandelt werden: Code-basierte Abfragen mit SQL und visuelle, Low-Code-gestützte Auswertung. Wer beide Wege kennt, kann im Berufsalltag flexibel entscheiden, welcher Ansatz für eine konkrete Fragestellung schneller zum verlässlichen Ergebnis führt. Diese Flexibilität ist besonders wertvoll für Mitarbeitende, die nicht hauptberuflich in der Datenanalyse arbeiten, aber regelmäßig fundierte Auswertungen für Entscheidungen im eigenen Team oder Projekt liefern müssen, ohne dafür auf ein separates BI-Team angewiesen zu sein. Da der Kurs durchgehend an echten Datensätzen arbeitet und Ergebnisse in Dashboards und Reports überführt, verlassen Teilnehmende den Kurs mit unmittelbar einsetzbaren Fähigkeiten für schnelle, nachvollziehbare Datenanalysen im eigenen Arbeitsumfeld.
Welche Förderung passt zu dir?
Finde in 30 Sekunden heraus, ob dir ein Bildungsgutschein oder andere Zuschüsse zustehen. Kostenlos & ohne Anmeldung.
Arbeitsmarkt-Report
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Zielberufe & offene Stellen
Berufe, in denen Absolvent:innen dieses Kurses typischerweise arbeiten — mit bundesweit offenen Stellen der letzten 12 Monate.
- Geprüfter Meister/Geprüfte Meisterin Leit- und Sicherungstechnik - Eisenbahn2.731 Stellen
- Mathematik (grundständig)1.984 Stellen
- Fachinformatiker/Fachinformatikerin Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse502 Stellen
- EDV-Fachkraft268 Stellen
- Assistent/Assistentin für Informatik (technische Informatik)78 Stellen
Verwandte Kurse & Alternativen
30 ähnliche Qualifizierungen & Kurse in diesem Themenfeld
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was bedeutet "Ad-hoc" in diesem Kurs?
Gemeint sind schnelle, flexible Datenanalysen für konkrete Fragestellungen im Berufsalltag, im Unterschied zu langfristig geplanten BI-Projekten.
Muss ich bereits programmieren können?
Nein, SQL- und Low-Code-Kenntnisse werden im Kurs von Grund auf vermittelt. Vorausgesetzt werden Deutschkenntnisse B2, grundlegende Englischkenntnisse sowie ein Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung.
Was ist der Unterschied zwischen dem Code- und dem Low-Code-Ansatz im Kurs?
SQL wird für präzise, code-basierte Abfragen eingesetzt, während Low-Code-Tools interaktive Dashboards ohne umfangreiche Programmierung ermöglichen. Der Kurs zeigt, wann welcher Ansatz schneller zum Ziel führt.
Entsteht im Kurs ein eigenes Dashboard?
Ja, im Praxisteil bauen Teilnehmende ein interaktives Dashboard zu einem Beispieldatensatz auf und bereiten die Ergebnisse als Report für eine Entscheidungssituation auf.
Wie ist der Kurs organisiert?
Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt, überwiegend in Vollzeit mit Teilzeitanteilen, und verbindet fachliche Einführungen mit Übungen an echten Datensätzen.