Big Data Analyst: SQL, Power BI & Datenmodellierung – Kurs

Dieser Kurs vermittelt das Rüstzeug für die Tätigkeit als Big Data Analyst: von der strukturierten Speicherung großer Datenmengen über komplexe SQL-Abfragen bis zur Visualisierung in Power BI und der Automatisierung wiederkehrender Datenbankprozesse. Im Mittelpunkt steht der praktische Umgang mit relationalen Datenbanken, mit dem Ziel, aus unübersichtlichen Rohdaten belastbare, visuell aufbereitete Auswertungen zu erstellen. Neben dem technischen Handwerkszeug werden auch statistische Grundlagen behandelt, damit Muster und Trends in großen Datensätzen nicht nur berechnet, sondern auch fachlich richtig eingeordnet werden können. Der Kurs richtet sich an Personen, die einen strukturierten Einstieg in die moderne Datenanalyse suchen und dabei sowohl die Datenbank- als auch die Reporting-Seite abdecken möchten.

Der Kurs gliedert sich in vier inhaltliche Blöcke, die aufeinander aufbauen und die zentralen Werkzeuge eines Big Data Analysten Schritt für Schritt erschließen. Der erste Block behandelt effizientes Datenmanagement und die Organisation großer Datenbestände. Hier geht es um die Frage, wie Daten so gespeichert werden, dass sie sich später schnell und zuverlässig abfragen lassen.

• Grundlagen relationaler Datenbanken und ihrer Struktur
• Prinzipien der Datenmodellierung für große Datenmengen
• Strukturierte Speicherung und effiziente Abrufstrategien
• Normalisierung und Aufbau konsistenter Tabellenstrukturen
• Umgang mit Primär- und Fremdschlüsseln in komplexen Schemata
• Planung von Datenbankarchitekturen für wachsende Datenmengen

Der zweite Block widmet sich SQL als zentralem Werkzeug der Datenanalyse. Komplexe Abfragen bilden die Grundlage jeder späteren Auswertung.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen mit Joins und Unterabfragen
• Aggregation und Gruppierung großer Datenmengen
• Steigerung der Abfrageleistung durch Indexierung
• Analyse und Optimierung von Ausführungsplänen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen zu konsistenten Auswertungen
• Praktische Übungen an realitätsnahen Datensätzen

Der dritte Block fokussiert die Visualisierung mit Power BI, um aus Abfrageergebnissen verständliche Berichte zu machen.

• Anbindung unterschiedlicher Datenquellen an Power BI
• Aufbau interaktiver Dashboards mit klarer Informationsarchitektur
• Einsatz von DAX-Funktionen für berechnete Felder und Kennzahlen
• Gestaltung visuell ansprechender und lesbarer Berichte
• Filterung, Drilldown und dynamische Kennzahlenbildung
• Grundlagen statistischer Auswertung zur Interpretation von Mustern und Trends

Der vierte Block behandelt Automatisierung durch Datenbankprogrammierung, damit wiederkehrende Analyseschritte nicht jedes Mal manuell erledigt werden müssen.

• Entwicklung von Stored Procedures für wiederkehrende Prozesse
• Aufbau fehlertoleranter Transaktionssteuerung
• Umgang mit Ausnahmebehandlung in SQL-Umgebungen
• Extraktion, Bereinigung und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen
• Aufbau optimierter ETL-Prozesse für große Datenmengen
• Dokumentation und Wartbarkeit automatisierter Abläufe

Im praktischen Teil des Kurses wird ein durchgängiges Analyseprojekt bearbeitet, das die vier Blöcke miteinander verbindet.

• Aufbau eines relationalen Datenmodells für ein Beispielszenario
• Import und Bereinigung von Rohdaten aus mehreren Quellen
• Formulierung komplexer Abfragen zur Beantwortung fachlicher Fragestellungen
• Optimierung langsamer Abfragen durch gezielte Indexierung
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards auf Basis der aufbereiteten Daten
• Entwicklung berechneter Kennzahlen mit DAX
• Anwendung statistischer Methoden zur Trendanalyse
• Entwicklung einer Stored Procedure zur automatisierten Datenaktualisierung
• Einbau einer Transaktionssteuerung mit Fehlerbehandlung
• Aufbau eines wiederholbaren ETL-Ablaufs
• Präsentation der Ergebnisse in einem zusammenfassenden Bericht
• Kritische Prüfung der Datenqualität entlang des gesamten Prozesses

Über die einzelnen Übungen hinaus wird durchgehend Wert darauf gelegt, dass Datenbankarbeit, Analyse und Visualisierung als zusammenhängender Prozess verstanden werden. Wer nur SQL beherrscht, aber keine verständlichen Berichte liefern kann, bleibt in der Praxis genauso stecken wie jemand, der Dashboards baut, ohne die zugrunde liegenden Daten sauber modelliert zu haben. Die Inhalte sind so aufgebaut, dass technisches Verständnis und praktische Anwendung Hand in Hand gehen. Jeder Themenblock endet mit konkreten Übungsaufgaben, sodass das Gelernte direkt an eigenen kleinen Projekten erprobt werden kann, bevor es im abschließenden Praxisteil zu einem vollständigen Analyseworkflow zusammengeführt wird.

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 Arbeitsumfeld übernehmen möchten. Geeignet ist er für alle, die Big Data, skalierbare Analysen und moderne Datenverarbeitung praxisnah kennenlernen oder vertiefen wollen.

• Berufstätige, die von klassischer Sachbearbeitung in datengetriebene Rollen wechseln möchten
• Personen mit erster Berührung zu Tabellenkalkulation oder einfachen Auswertungen
• Fachkräfte aus IT-nahen Bereichen, die ihr Profil um Datenanalyse erweitern wollen
• Interessierte an einer strukturierten Einführung in Datenbanken und Business Intelligence
• Personen, die perspektivisch in Rollen wie Data Engineer oder BI-Analyst hineinwachsen möchten

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Anteile im Hybrid-Learning-Format und wird in Vollzeit durchgeführt. Theoretische Grundlagen zu Datenmodellierung, SQL und Statistik werden jeweils direkt im Anschluss praktisch an Datenbanken und in Power BI angewendet. Der Wechsel zwischen Erklärung und eigenständiger Übung sorgt dafür, dass Konzepte nicht nur verstanden, sondern auch tatsächlich beherrscht werden.

Der Kurs wird in Vollzeit angeboten, sodass die Inhalte in einem zusammenhängenden Zeitraum ohne lange Unterbrechungen durchlaufen werden. Die vier Themenblöcke bauen didaktisch aufeinander auf, sodass am Ende ein vollständiges Analyseprojekt bearbeitet werden kann, das Datenmodellierung, Abfragetechnik, Visualisierung und Automatisierung miteinander verbindet.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Big Data Analyst ab. Die Vergabe ist an eine regelmäßige und aktive Teilnahme geknüpft; ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, wohl aber ein nachvollziehbarer Nachweis der erworbenen praktischen Fähigkeiten in Datenmodellierung, SQL und Power BI.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein Set an Fähigkeiten, das in nahezu jedem datengetriebenen Arbeitsumfeld gefragt ist: strukturierte Datenbanken aufbauen, komplexe Abfragen formulieren, Ergebnisse visuell verständlich aufbereiten und wiederkehrende Prozesse automatisieren. Diese Kombination aus Datenbank-, Analyse- und Reporting-Kompetenz ist deutlich breiter als reines SQL-Wissen und macht den Unterschied zwischen jemandem, der Daten nur abfragt, und jemandem, der aus Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen macht. Besonders wertvoll ist der durchgängige Blick auf den gesamten Analyseprozess: von der Rohdatenspeicherung über die Abfrage bis zur automatisierten Aktualisierung von Dashboards. Diese Praxisnähe erleichtert den Einstieg in Rollen wie Big Data Analyst, BI-Analyst oder Data Engineer erheblich, da genau diese Schnittstellenkompetenz in Unternehmen häufig fehlt. Langfristig profitieren Teilnehmende davon, dass sie nicht nur ein einzelnes Werkzeug, sondern ein zusammenhängendes Handwerkszeug erwerben. SQL, Datenmodellierung, Power BI und Automatisierung lassen sich in den unterschiedlichsten Branchen und Unternehmensgrößen einsetzen, wodurch die erworbenen Fähigkeiten über den Kurs hinaus vielseitig anwendbar bleiben und eine solide Basis für weiterführende Spezialisierungen in Richtung Big Data oder Business Intelligence bilden.