Big-Data Analyst

Daten entfalten ihren Wert erst, wenn jemand sie strukturiert lesen, befragen und interpretieren kann. Dieser Kurs vermittelt das technische und methodische Rüstzeug, um als Datenanalytiker in datengetriebenen Unternehmensumgebungen zu arbeiten. Im Mittelpunkt steht SQL als zentrale Abfrage- und Analysesprache für relationale Datenbanken — kombiniert mit Kenntnissen zu Datenbankdesign, Datenmodellierung und Business-Intelligence-Grundlagen. Der Kurs richtet sich an Einsteiger und Umsteiger, die gezielt in den Bereich Datenanalyse wechseln wollen.

Der Kurs gliedert sich in aufeinander aufbauende Lernbereiche vom SQL-Einstieg bis zur angewandten Datenanalyse. Der Schwerpunkt liegt auf Microsoft SQL Server, dem in deutschen Unternehmensumgebungen meistgenutzten relationalen Datenbanksystem. Modul 1 — SQL-Grundlagen und relationale Datenbanken SQL ist die Grundlage jeder datenbankgestützten Analyse. Dieses Einstiegsmodul baut systematisch vom einfachen Datenabruf bis zur datenbankweiten Auswertung auf und vermittelt das Verständnis für den Aufbau relationaler Datenbanksysteme.

• SELECT, FROM, WHERE: grundlegender Datenabruf und Filterung
• Sortierung, Begrenzung und Distinct: gezielte Ergebnismengen
• Joins: INNER, LEFT, RIGHT, FULL — Tabellen verknüpfen und kombinieren
• Aggregatfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX mit GROUP BY und HAVING
• Unterabfragen und Common Table Expressions (CTEs) für komplexere Logik
• Grundlagen relationaler Datenbankdesign: Normalisierung und Schlüsselkonzepte

Modul 2 — Datenbankentwicklung und Datenmodellierung Als Analyst reicht es nicht, Daten abzufragen — man muss auch verstehen, wie sie strukturiert sind, um aussagekräftige Auswertungen zu gestalten.

• Datenbankschemas lesen und Entity-Relationship-Diagramme interpretieren
• Tabellen anlegen, verändern und Daten einfügen, aktualisieren, löschen (DDL/DML)
• Gespeicherte Prozeduren und Funktionen: Logik in der Datenbank kapseln
• Indexe: Aufbau, Wirkung auf Abfrageperformance, Grundregeln zur Indexierung
• Transaktionen und Datenkonsistenz
• Sichten (Views) für analytische Zwecke anlegen und pflegen

Modul 3 — Datenanalyse, BI-Grundlagen und Visualisierung Daten zu können ist nur die halbe Arbeit — sie verständlich zu machen, ist die andere. Dieses Modul verbindet Analysetechnik mit Kommunikation von Ergebnissen.

• Analytische Fenster-Funktionen: RANK, ROW_NUMBER, LAG, LEAD, gleitende Durchschnitte
• Zeitreihenanalysen: Periodenvergleiche, Kumulierungen, Wachstumsraten
• Datenqualität prüfen: NULL-Behandlung, Duplikate, Inkonsistenzen erkennen
• Grundlagen von Data Warehousing: Stern- und Schneeflockenschema
• Kennzahlenmodelle und KPI-Definition
• Ergebnisse aufbereiten: Tabellen, Diagrammtypen, Entscheidungsgrundlagen kommunizieren

Praxisblock — Analyseaufgaben aus der Unternehmenspraxis Dieser Block verbindet alle gelernten Techniken in zusammenhängenden Aufgabenstellungen. Die Datensätze sind an realen Unternehmensszenarien orientiert — keine künstlich vereinfachten Spielzeugbeispiele, sondern Aufgaben, die der Komplexität echter Analyseprojekte nahekommen.

• Kundendaten analysieren: Kaufverhalten, Segmentierung, Churn-Indikatoren
• Umsatz- und Kostenauswertungen über mehrere Perioden
• Produktkataloge und Lagerbestände abfragen und aggregieren
• Fehlerbehebung: fehlerhafte Abfragen diagnostizieren und optimieren
• Ausführungspläne lesen und Abfragen gezielt beschleunigen
• Pivot-artige Auswertungen mit CASE WHEN
• Dashboards vorbereiten: Kennzahlen für Berichte strukturieren
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Formatfehler, Dublettenbereinigung
• Abschlussaufgabe: komplette Analysekette vom Rohdatensatz bis zum Entscheidungsbericht
• Dokumentation von Abfragen und Analyseergebnissen für Teamarbeit

Der Praxisblock arbeitet mit realistischen Datensätzen aus Unternehmensszenarien. Teilnehmende lernen, nicht nur Abfragen zu schreiben, sondern die Ergebnisse zu interpretieren und für Nicht-Techniker verständlich aufzubereiten. Hinweis zu Zertifizierungen: Das Quellcurriculum dieses Kurses wurde ursprünglich mit Bezug auf die Zertifizierungsreihen MCSA: SQL Database Developer und MCSE: Data Management & Analytics entwickelt. Microsoft hat beide Tracks im Jahr 2021 eingestellt und durch die moderne Zertifizierungslandschaft auf Basis von Azure-Datendiensten ersetzt. Die in diesem Kurs gelehrten SQL-Grundlagen und Datenbankkompetenzen bleiben jedoch vollständig aktuell und bilden die Basis auch für neuere Microsoft-Zertifizierungen im Datenbereich. Frag beim jeweiligen Anbieter nach, auf welche aktuelle Zertifizierung der Kurs hinführt oder ob er als reine Fachweiterbildung ohne Prüfungsziel angeboten wird.

Der Kurs richtet sich an Quer- und Umsteiger, die gezielt eine Laufbahn in der Datenanalyse anstreben, sowie an Fachkräfte, die ihre Datenbankkompetenzen systematisch ausbauen wollen.

• IT-affine Berufswechsler ohne formalen Informatik-Hintergrund
• Kaufmännische Fachkräfte mit Excel-Erfahrung, die in Richtung Datenanalyse wachsen wollen
• Softwareentwickler, die strukturiertes Datenbankwissen aufbauen möchten
• Controlling- und BI-Mitarbeiter, die SQL-Kenntnisse vertiefen wollen
• Berufseinsteiger, die eine datengetriebene Karriere anstreben

Das Kursformat kombiniert geleitete Instruktion mit umfangreicher praktischer Arbeit am SQL-System. Jedes Konzept wird zunächst erklärt und anhand kleiner Beispiele verdeutlicht, bevor Teilnehmende es in eigenständigen Übungsaufgaben anwenden. Das Connected-Classroom- oder Walk-in-Format ermöglicht flexiblen Zugang zu Lernzeiten. Der Kurs ist bei Vollzeitteilnahme auf rund 14,5 Wochen ausgelegt.

Laut Quelldaten beträgt die Weiterbildungsdauer rund 14,5 Wochen. Das Format ist flexibel — sowohl Vollzeit- als auch Teilzeitteilnahme sind je nach Anbieter möglich. Der Trainingseinstieg ist jederzeit möglich; ein fester Starttermin ist nicht zwingend erforderlich.

Nach Kursabschluss wird eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Ob der Kurs auf eine externe Prüfung vorbereitet und welche Prüfungsvoucher gegebenenfalls enthalten sind, unterscheidet sich je nach Anbieter. Interessierte sollten die Zertifizierungsfrage konkret beim Anbieter klären.

SQL ist die meistgefragte technische Kernkompetenz in Stellenausschreibungen für Datenanalytiker — noch vor Python, Power BI oder spezialisierten Analysetools. Wer Datenbanken sicher abfragen, Rohdaten transformieren und Analyseergebnisse aufbereiten kann, ist in Unternehmen jeder Branche und Größe einsatzfähig: im Controlling, in der IT, im Marketing, in Logistik und Produktion. Die Kombination aus relationalem Datenbankverständnis und analytischen SQL-Fähigkeiten ist dabei nachhaltiger als das Erlernen eines einzelnen Tools: SQL läuft auf Microsoft SQL Server ebenso wie auf PostgreSQL, MySQL oder Redshift — einmal gelernt, bleibt das Wissen über Plattformwechsel hinweg verwertbar. Für Berufseinsteiger und Umsteiger ohne Informatikabschluss bietet dieser Kurs einen strukturierten Weg in einen Bereich, der in den nächsten Jahren weiter wachsen wird. Datengetriebene Entscheidungsprozesse sind heute Standard in großen Unternehmen — und werden es zunehmend auch in mittelständischen Betrieben.