Big Data Analyst: Analysen – Power BI & SQL – Kurs

Große Datenmengen liefern nur dann echten Mehrwert, wenn man sie strukturiert abfragen, visualisieren und interpretieren kann. Der Kurs "Big Data Analyst: Analysen" vermittelt genau dieses Handwerkszeug: den kombinierten Einsatz von Power BI und SQL für komplexe Big-Data-Analysen sowie Methoden zur effizienten Datenverwaltung und Automatisierung. Teilnehmende lernen, Datenquellen aus verschiedenen Systemen zu importieren und mit interaktiven Dashboards zu visualisieren, komplexe SQL-Abfragen zu schreiben, Daten mit statistischen Verfahren auszuwerten und wiederkehrende Analyseschritte über Stored Procedures zu automatisieren. Der Kurs ist bewusst praxisnah aufgebaut und richtet sich an Einsteigende ohne tiefgehende Vorkenntnisse in Statistik, Business Intelligence oder Programmierung.

Der Kurs ist in sechs aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die vom Dashboard-Aufbau über die Datenabfrage bis zur Automatisierung reichen und dabei konsequent den Praxisbezug zu realen Big-Data-Szenarien halten. Der erste Block widmet sich der Visualisierung mit Power BI als zentralem Werkzeug für Big-Data-Analysen.

• Aufbau interaktiver Dashboards für unterschiedliche Analysezwecke
• Import von Datenquellen aus verschiedenen Systemen in Power BI
• Aufbereitung und Visualisierung importierter Daten
• Einsatz von DAX-Funktionen für berechnete Spalten
• Nutzung von DAX für dynamische, interaktive Analysen
• Gestaltung nachvollziehbarer, aussagekräftiger Dashboard-Layouts

Der zweite Block vermittelt SQL als Sprache für Datenanalyse und Datenbankabfragen.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen für effiziente Datenanalysen
• Verknüpfung von Daten über Joins
• Einsatz von Aggregationen zur Kennzahlenbildung
• Nutzung von Unterabfragen für mehrstufige Auswertungen
• Gezielte Datenverknüpfung über mehrere Tabellen hinweg
• Performance-Überlegungen bei komplexen SQL-Abfragen

Der dritte Block behandelt effizientes Datenmanagement als Grundlage jeder Big-Data-Analyse.

• Strukturierte Speicherung großer Datenmengen
• Organisation und Verwaltung umfangreicher Datenbestände
• Grundlagen relationaler Datenbanken
• Einsatz relationaler Strukturen für performante Analysen
• Zusammenspiel von Datenmodellierung und Abfrageperformance
• Vermeidung typischer Strukturprobleme bei großen Datenmengen

Der vierte Block führt in statistische Methoden für Big-Data-Analysen ein.

• Erkennung von Mustern in großen Datenmengen
• Analyse von Trends mit statistischen Verfahren
• Einsatz deskriptiver Statistik zur Datenaufbereitung
• Fundierte Interpretation statistischer Kennzahlen
• Einordnung statistischer Ergebnisse in den fachlichen Kontext
• Verbindung statistischer Verfahren mit den zuvor erstellten Dashboards

Der fünfte Block behandelt die Automatisierung wiederkehrender Analyseprozesse mittels Datenbankprogrammierung.

• Entwicklung von Stored Procedures zur Automatisierung
• Einsatz von Stored Procedures für wiederkehrende Analyseabläufe
• Transaktionssteuerung für sichere Datenprozesse
• Vermeidung fehlerhafter oder inkonsistenter Datenzustände
• Zusammenspiel von Automatisierung und Datenintegrität
• Einbindung automatisierter Prozesse in bestehende Analyseabläufe

Der sechste Block bündelt die vorherigen Bausteine in effizienten Arbeitsmethoden für die tägliche Praxis als Big Data Analyst.

• Effiziente Verarbeitung und Bereinigung von Datenquellen
• Aufbau optimierter ETL-Prozesse für leistungsstarke Analysen
• Zusammenführung von Power BI, SQL und statistischen Methoden in einem durchgängigen Analyseprozess
• Praxisnahe Übung anhand realistischer Big-Data-Szenarien
• Aufbau eines strukturierten Vorgehens von der Datenquelle bis zum fertigen Dashboard
• Vorbereitung importierter Daten für wiederholte, automatisierte Auswertungen
• Einordnung der eigenen Analyseergebnisse in unternehmerische Fragestellungen
• Nachvollziehbare Dokumentation von Abfragen und Automatisierungsschritten
• Zusammenspiel von relationaler Datenbankstruktur und Dashboard-Visualisierung
• Übertragung des erlernten Vorgehens auf unterschiedliche Datenquellen und Branchen
• Aufbau eines wiederholbaren Workflows von Rohdaten bis zur Managementaufbereitung
• Verständnis für die Grenzen und Stärken der eingesetzten Werkzeuge im jeweiligen Analysekontext

Durch diesen Aufbau lernen die Teilnehmenden nicht nur einzelne Werkzeuge isoliert, sondern den vollständigen Weg einer Big-Data-Analyse: vom Datenimport über die SQL-basierte Abfrage und statistische Auswertung bis zur automatisierten, wiederholbaren Aufbereitung in Power BI. Dieser durchgängige Ansatz spiegelt die reale Arbeitsweise eines Big Data Analysten wider, bei der Werkzeuge selten isoliert, sondern immer im Zusammenspiel eingesetzt werden.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Big Data Analyst weiterentwickeln oder entsprechende Aufgaben in ihrem aktuellen Tätigkeitsfeld übernehmen möchten. Er eignet sich für alle, die Big Data, skalierbare Analysen und moderne Datenverarbeitung praxisnah kennenlernen oder vertiefen wollen.

• Berufseinsteigende ohne bisherige Erfahrung in der Datenanalyse
• Quereinsteigende aus fachfremden Bereichen mit Interesse an Daten und Auswertungen
• Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen wie Controlling, Reporting oder IT-Administration
• Personen, die Power BI und SQL im beruflichen Alltag praktisch einsetzen möchten
• Mitarbeitende, die bestehende Grundkenntnisse in Datenanalyse gezielt vertiefen wollen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt und verbindet damit Phasen der gemeinsamen Bearbeitung mit flexibleren Lernanteilen. Die Werkzeuge Power BI und SQL werden praxisnah anhand konkreter Datenquellen und Analyseaufgaben vermittelt, sodass Teilnehmende das Gelernte direkt an eigenen Beispielen anwenden können. Statistische Methoden und Automatisierungstechniken wie Stored Procedures werden im Anschluss an die Grundlagen eingeführt, damit die Teilnehmenden bereits über die notwendige Datenbasis verfügen, um sie sinnvoll einzusetzen.

Der Kurs wird als Vollzeitkurs im Hybrid-Format angeboten und deckt in diesem Rahmen sechs inhaltliche Blöcke ab – von der Dashboard-Erstellung über SQL-Abfragen und Datenmanagement bis zu Statistik und Automatisierung. Der kompakte Vollzeit-Zuschnitt eignet sich für Personen, die sich in überschaubarer Zeit ein vollständiges, praxisnahes Werkzeugset für Big-Data-Analysen aneignen möchten.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat "Big Data Analyst: Analysen" ab, das im Rahmen einer Abschlussprüfung erworben wird. Es handelt sich um einen trägerinternen Qualifikationsnachweis, der die erworbenen Kenntnisse in Power BI, SQL, Datenmanagement, Statistik und Automatisierung dokumentiert – keine herstellerseitige Zertifizierung, sondern eine kursbezogene Bestätigung der vermittelten Fachkompetenzen.

Wer mit großen Datenmengen arbeitet, aber weder SQL noch Power BI sicher beherrscht, verschenkt viel Potenzial: Auswertungen bleiben oberflächlich, wiederkehrende Analysen müssen manuell wiederholt werden, und Trends werden eher intuitiv als datenbasiert erkannt. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er die drei zentralen Kompetenzfelder eines Big Data Analysten – Visualisierung, Abfragesprache und Statistik – nicht isoliert, sondern im praktischen Zusammenspiel vermittelt. Besonders wertvoll ist der Automatisierungsbezug: Wer Stored Procedures und Transaktionssteuerung beherrscht, kann wiederkehrende Analysen nicht nur einmal, sondern dauerhaft zuverlässig durchführen – ein Kompetenzsprung vom einmaligen Reporting hin zu belastbaren, wiederholbaren Analyseprozessen. Diese Fähigkeit unterscheidet in der Praxis oft zwischen einfachen Datenauswertungen und echter Big-Data-Analyse-Kompetenz. Für Einsteigende und Quereinsteigende bedeutet der Kurs einen direkten, praxisnahen Weg in ein gefragtes Berufsfeld: Power BI und SQL zählen zu den am häufigsten nachgefragten Werkzeugen in Stellenausschreibungen für Datenanalyse, Business Intelligence und angrenzende Bereiche. Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein Werkzeugset, das sich unmittelbar in unterschiedlichen Branchen und Unternehmensgrößen einsetzen lässt – von der Auswertung einzelner Fachabteilungen bis zur unternehmensweiten Datenanalyse.