Als Quereinsteiger zum Data Analyst – Umschulung

Dieser Kurs richtet sich gezielt an Quereinsteiger:innen, die den vollständigen Weg zum Data Analyst gehen möchten – nicht nur einzelne Werkzeuge kennenlernen, sondern den kompletten Ablauf von der Datenerfassung bis zur überzeugenden Präsentation von Ergebnissen beherrschen. Im Zentrum stehen Programmiergrundlagen mit Python und die Datenanalyse mit der pandas-Bibliothek, der sichere Umgang mit SQL und Microsoft SQL Server sowie Reporting und Visualisierung mit Power BI. Den Abschluss bildet Data Storytelling: die Fähigkeit, aus nüchternen Zahlen eine nachvollziehbare, für Entscheidungsträger überzeugende Geschichte zu machen. Der Kurs kombiniert dabei strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen eigenständige Übungsphasen, um unterschiedliche Vorkenntnisse und Lerngeschwindigkeiten zu berücksichtigen.

Modul 1 – Programmiergrundlagen mit Python und Datenanalyse mit pandas Der erste Block führt in die Programmiersprache Python ein und zeigt, wie sich mit der pandas-Bibliothek Daten effizient bearbeiten und analysieren lassen.

• Grundlegende Python-Syntax, Variablen und Kontrollstrukturen anwenden
• Datenstrukturen wie Listen und Dictionaries für die Datenarbeit nutzen
• Datensätze mit pandas einlesen, bereinigen und transformieren
• Daten filtern, gruppieren und aggregieren
• Erste explorative Analysen zur Mustererkennung in Datensätzen durchführen
• Ergebnisse aus Python-Analysen für die Weiterverarbeitung aufbereiten

Modul 2 – SQL-Grundlagen und Arbeit mit Microsoft SQL Server Der zweite Block vermittelt den sicheren Umgang mit SQL und dem in Unternehmen weit verbreiteten Microsoft SQL Server.

• Relationale Datenbanken und grundlegende SQL-Syntax verstehen
• Daten mit SQL-Abfragen filtern, sortieren und zusammenführen
• Microsoft SQL Server für Datenabfragen und -verwaltung einsetzen
• Grundlagen der Datenmodellierung für strukturierte Datenbanken
• ETL-Prozesse zur Aufbereitung von Daten aus mehreren Quellen einordnen
• Zusammenspiel von SQL-Abfragen und Python-Analysen koordinieren

Modul 3 – Reporting und Visualisierung mit Power BI Der dritte Block überträgt die analysierten Daten in aussagekräftige Berichte und interaktive Dashboards.

• Datenquellen für Power BI anbinden und aufbereiten
• Interaktive Dashboards mit Filtern und Kennzahlen erstellen
• Deskriptive Statistik zur Beschreibung von Datensätzen anwenden
• Varianzanalysen zur Untersuchung von Unterschieden in Daten einsetzen
• Grundprinzipien von Predictive Analytics in Power BI einordnen
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen gestalten

Modul 4 – Data Storytelling: Ergebnisse überzeugend präsentieren Der vierte Block macht aus Analyseergebnissen eine nachvollziehbare Geschichte, die Entscheidungsträger tatsächlich erreicht.

• Zentrale Aussagen einer Datenanalyse klar herausarbeiten
• Visualisierungen gezielt für die jeweilige Kernaussage auswählen
• Eine nachvollziehbare Erzählstruktur für Datenpräsentationen aufbauen
• Komplexe Analyseergebnisse für fachfremde Zielgruppen verständlich aufbereiten
• Präsentationen für unterschiedliche Entscheidungsebenen anpassen
• Rückfragen zu Datenanalysen souverän beantworten
• Einwände und Rückfragen aus unterschiedlichen Fachabteilungen einordnen
• Den eigenen Präsentationsstil an das jeweilige Publikum anpassen

Praxisteil – Vom Rohdatensatz zur überzeugenden Präsentation

• Einlesen und Bereinigung eines Beispieldatensatzes mit Python und pandas
• Formulierung eigener SQL-Abfragen zu einem Datenbestand in Microsoft SQL Server
• Entwicklung eines einfachen Datenmodells für ein Beispielszenario
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zu den analysierten Daten
• Durchführung einer Varianzanalyse zu einer konkreten Fragestellung
• Anwendung eines einfachen Predictive-Analytics-Ansatzes auf einen Beispieldatensatz
• Identifikation der zentralen Aussage aus einer komplexen Datenanalyse
• Aufbau einer Storyline für eine Datenpräsentation
• Gestaltung einer Präsentation für eine fiktive Entscheidungsrunde
• Vorbereitung auf typische Rückfragen zu den präsentierten Ergebnissen
• Dokumentation des gesamten Analyseprozesses vom Rohdatensatz bis zur Präsentation
• Präsentation der eigenen Ergebnisse vor der Kursgruppe

Die vier Module bauen aufeinander auf: von den Programmiergrundlagen mit Python und pandas über SQL und Microsoft SQL Server sowie Reporting mit Power BI bis zum überzeugenden Data Storytelling. Im Praxisteil durchlaufen Teilnehmende diesen vollständigen Weg an einem durchgehenden Beispieldatensatz, sodass am Ende eine eigenständig erstellte, überzeugend präsentierte Datenanalyse steht.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig als Data Analyst arbeiten möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Quereinsteiger:innen ohne bisherige Erfahrung in der Datenanalyse
• Personen, die von einer fachfremden Tätigkeit vollständig in eine Data-Analyst-Rolle wechseln möchten
• Mitarbeitende, die Python, SQL und Power BI als vollständigen Werkzeugkasten erlernen möchten
• Berufstätige, die neben der Analyse auch die überzeugende Präsentation von Ergebnissen trainieren wollen

Der Kurs kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen, um unterschiedliche Vorkenntnisse und Lerngeschwindigkeiten zu berücksichtigen. Er findet im Hybrid-Learning-Format statt, überwiegend in Vollzeit mit Teilzeitanteilen, und verbindet gemeinsame Übungen mit Phasen des eigenständigen Vertiefens.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module – Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Reporting mit Power BI sowie Data Storytelling – 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 Python, SQL, Power BI und Data Storytelling dokumentiert.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner Vollständigkeit: Statt nur ein einzelnes Werkzeug zu vermitteln, deckt er den gesamten Weg vom Rohdatensatz bis zur überzeugenden Präsentation ab – Programmierung, Datenbankarbeit, Reporting und Kommunikation in einem durchgehenden Kurs. Besonders wertvoll ist die Ergänzung um Data Storytelling: Viele Datenanalysen scheitern nicht an der Methodik, sondern daran, dass Ergebnisse Entscheidungsträger nicht erreichen. Dieser Kurs macht die überzeugende Präsentation zu einem eigenständigen, geübten Bestandteil der Ausbildung. Für Quereinsteiger:innen bedeutet das einen realistischen, vollständigen Einstieg: Am Ende des Kurses steht nicht nur technisches Werkzeugwissen, sondern die Fähigkeit, eine Datenanalyse eigenständig von der ersten Datenzeile bis zur überzeugten Entscheidungsrunde zu tragen. Diese Vollständigkeit unterscheidet den Kurs bewusst von schmaleren Angeboten, die nur ein einzelnes Werkzeug wie SQL oder Power BI vermitteln, ohne den Weg zur eigenständigen Data-Analyst-Rolle vollständig abzubilden.