Agile Data Analyst Controlling (m/w/d)

Das Controlling hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend gewandelt: Spreadsheets und monatliche Berichte reichen in einem datenintensiven Unternehmensumfeld nicht mehr aus. Diese Weiterbildung verbindet klassische Controlling-Kompetenz mit Data-Science-Werkzeugen — Python, Power BI, SQL, Machine Learning — und agilen Projektmanagementmethoden. Das „m/w/d" im Titel ist ein Trägerkürzel für die Stellenausschreibungskonvention und kein inhaltliches Merkmal des Kurses. Das Ergebnis ist eine Qualifikation für Fachkräfte, die an der Schnittstelle zwischen Controlling, IT und Projektmanagement arbeiten möchten: die Data-Analyst-Rolle im Controlling-Kontext.

Statistische Grundlagen und Controlling-Methoden Der erste Block legt das mathematisch-methodische Fundament, auf dem alle weiteren Analysen aufbauen. Gleichzeitig werden die Kernwerkzeuge des klassischen Controllings eingeführt, die im weiteren Kursverlauf mit modernen Datenanalyse-Tools verknüpft werden.

• Mittelwert, Varianz, Standardabweichung, Konfidenzintervalle
• Deskriptive Statistik und Analyse von Stichproben und Stichprobenkennzahlen
• Kennzahlensysteme im Controlling: DuPont, Balanced Scorecard, KPI-Frameworks
• Bereichs- und Projektcontrolling: Kostenstellenrechnung, Budgetabweichungsanalyse
• Strategische Analyse: SWOT, Benchmarking, Szenariotechnik
• Reporting-Instrumente: Management-Reporting, Soll-Ist-Vergleiche

Datenanalyse und Programmierung mit Python Python ist die meistgenutzte Sprache für Datenanalyse und Data Science. Dieser Block führt von den Grundlagen der Programmierung bis zur eigenständigen Analyse und Visualisierung von Datensätzen.

• Grundlagen der Python-Programmierung: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen
• Datenstrukturen: Listen, Dictionaries, DataFrames mit pandas
• Datenbereinigung und -transformation mit pandas und NumPy
• Datenvisualisierung mit matplotlib und seaborn
• Explorative Datenanalyse (EDA) an realen Datensätzen

Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Controlling Dieser Abschnitt führt in Methoden des maschinellen Lernens ein, die für prädiktives Controlling — also die datengestützte Vorhersage von Entwicklungen — relevant sind. Der Fokus liegt auf dem Verständnis der Methoden und ihrer praktischen Anwendung.

• Supervised Learning: Klassifikation (Logistic Regression, Decision Trees) und Regression
• Unsupervised Learning: Clustering mit k-Means und hierarchischen Verfahren
• Neuronale Netze: Grundprinzipien, Aktivierungsfunktionen, einfache Architekturen
• Anwendungsprojekte: Prognosemodelle für Umsatz, Kosten oder Kundensegmentierung
• Modellbewertung und Überprüfung von Ergebnissen

Business Intelligence mit Power BI und SQL Power BI und SQL sind die Standard-Werkzeuge für das operative Reporting im Controlling. Dieser Block vermittelt beide Technologien und deren Zusammenspiel.

• Datenmodellierung in Power BI: Star Schema, Beziehungen, DAX-Grundlagen
• Dashboard-Entwicklung: KPI-Kacheln, Balkendiagramme, geografische Analysen
• Interaktive Berichte und Drill-through-Funktionen für Management-Reports
• Datenbankmodellierung und Normalisierung (1NF bis 3NF)
• SQL-Kernbefehle: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN (INNER, LEFT, RIGHT)
• INSERT, UPDATE, DELETE für Datenpflege und Tabellenwartung

Cloud Computing, DSGVO und agiles Projektmanagement Der letzte inhaltliche Block verbindet drei Querschnittsthemen, die im modernen Controlling-Alltag unausweichlich sind: Cloud-Infrastruktur, Datenschutzrecht und agile Steuerungsmethoden.

• Cloud-Computing-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS) und Auswahl von Cloud-Anbietern
• Compliance und Monitoring in Cloud-Umgebungen: Kostencontrolling und Sicherheitsgrundlagen
• DSGVO-Grundlagen: Verarbeitungsverzeichnis, Datenschutz-Folgenabschätzung, Rechte Betroffener
• Scrum-Framework: Rollen (Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam), Artefakte, Events
• Sprint-Planung, Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive im Projektcontrolling
• Hybride Projektmodelle: Scrum-Wasserfall-Kombinationen, virtuelle Teams und Remote-Kommunikation

Praktische Anwendungsprojekte begleiten alle Module. Im Python-Block schreiben Teilnehmende Skripte zur Bereinigung und Analyse von Vertriebsdaten, entwickeln Regressionsanalysen und Prognosemodelle für Umsatz- oder Kostenprojektionen und wenden Clustering-Algorithmen auf Kundensegmentierungsdaten an. Die Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen werden dokumentiert, evaluiert und im betriebswirtschaftlichen Kontext interpretiert. In Power BI bauen Teilnehmende ein Dashboard mit mehreren Berichtsseiten für ein fiktives Controlling-Szenario auf, verknüpfen es mit SQL-Datenquellen und implementieren ein vollständiges Kennzahlensystem mit Drill-through-Funktionen. SQL-Abfragen auf einer Beispieldatenbank werden schrittweise von einfachen SELECT-Statements zu komplexen JOIN-Szenarien und Aggregationen geführt; ein normalisiertes relationales Datenbankmodell für eine Controlling-Anwendung wird eigenständig entworfen. Im Datenschutzblock erstellen Teilnehmende eine DSGVO-Checkliste für ein reales datenanalytisches Projekt. Der Cloud-Block umfasst einen strukturierten Anbietervergleich für ein mittelständisches Unternehmen. Im Scrum-Block wird ein Sprint für ein fiktives Analyseprojekt vollständig geplant und dokumentiert. Abschließend werden Analyseergebnisse für zwei unterschiedliche Zielgruppen — operativer Fachbereich und Management-Ebene — aufbereitet und präsentiert, was den Brückenschlag zwischen technischer Analyse und kaufmännischer Kommunikation trainiert. Das Kursabschlusszertifikat wird von New Horizons (Bildungsträger) ausgestellt; es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat, nicht um ein herstellerseitiges IT-Zertifikat.

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die am Übergang zwischen klassischem Controlling und datengetriebener Unternehmenssteuerung arbeiten möchten.

• Controller und Buchhalter, die Datenanalyse- und Programmierkenntnisse aufbauen wollen
• Data Analysts, die ihren Fokus auf betriebswirtschaftliche Controlling-Fragestellungen ausrichten möchten
• Kaufmännische Fachkräfte, die in Business-Intelligence- oder Reportingfunktionen wechseln wollen
• IT-Fachkräfte, die Controlling-Domänenwissen für eine hybride Rolle aufbauen möchten
• Personen mit analytischen Vorkenntnissen, die agile Methoden und Machine Learning integrieren wollen

Der Kurs läuft überwiegend in Teilzeit, teils in Vollzeit im Combined-Learning-Format: Lehrvideos, Lektüreaufgaben und interaktive Übungen in einer digitalen Lernumgebung werden durch betreute Live-Sitzungen ergänzt. Die Programmierblöcke (Python, SQL) sind zwingend praktisch ausgerichtet: Theoretisches Wissen wird unmittelbar durch Coding-Aufgaben vertieft. Power-BI-Übungen setzen eine installierte Lizenz voraus. Scrum-Szenarien werden in simulierten Sprint-Zyklen geübt.

Der Kurs ist mit wechselnden Vollzeit- und Teilzeitphasen konzipiert. Die konkrete Gesamtdauer variiert je nach Anbieter und Durchführungsformat; typischerweise handelt es sich um eine Weiterbildung von mehreren Monaten. Neun thematische Blöcke mit teils eigenem Projektanteil machen eine kurze Durchlaufzeit von wenigen Wochen unwahrscheinlich.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Kursabschlusszertifikat. Es handelt sich um kein anerkanntes IT-Herstellerzertifikat (etwa von Microsoft für Power BI oder von einer Cloud-Plattform). Das Zertifikat dokumentiert gegenüber Arbeitgebern die absolvierte Breite an Data-Science- und Controlling-Inhalten. Wer zusätzlich ein herstellerseitiges Zertifikat anstrebt (z. B. PL-300 für Power BI oder Microsoft Azure-Zertifikate), sollte dies als ergänzendes Ziel einplanen.

Die Nachfrage nach Fachkräften, die Controlling-Wissen mit Programmierkenntnissen und Datenanalysefähigkeiten verbinden, wächst in deutschen Unternehmen kontinuierlich. Klassische Controller ohne Programmierkenntnisse und reine Data Scientists ohne betriebswirtschaftliches Fundament bleiben häufig an der Schnittstelle stecken — genau diese Lücke schließt die Weiterbildung. Die Kombination aus Python, SQL, Power BI, Machine Learning und Scrum ist für Positionen wie Business Intelligence Analyst, Project Controller oder Data Analyst im Controlling direkt einsetzbar. Für Unternehmen, die agile Organisations- und Planungsmodelle einführen, ist der Scrum-Block besonders wertvoll: Controlling-Fachkräfte, die Sprint-Zyklen, Burndown-Charts und agile Reporting-Formate kennen, können als Schnittstelle zwischen Projektteam und Finanzsteuerung deutlich effektiver agieren als rein traditionell ausgebildete Kollegen. Der breite Werkzeugkasten — von deskriptiver Statistik über Prognosemodelle bis zur Cloud-Compliance — macht Absolventinnen und Absolventen in verschiedenen Branchen einsetzbar: Industrie, Handel, Finanzdienstleistungen und IT-Unternehmen suchen gleichermaßen nach Fachkräften, die Daten nicht nur sammeln, sondern interpretieren, modellieren und in Entscheidungsvorlagen übersetzen können.