Big Data Analyst – Explorative Datenanalyse – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen im Kontext von Big Data. Im Zentrum stehen vier eng verzahnte Werkzeuge: interaktive Dashboards und dynamische Auswertungen mit Power BI und DAX, komplexe Abfragen und Mustererkennung mit SQL, statistische Verfahren zur Trend- und Anomalieerkennung sowie die Automatisierung wiederkehrender Datenaufbereitung über Stored Procedures und optimierte ETL-Prozesse. Wer den Kurs abschließt, kann große und heterogene Datenmengen nicht nur auswerten, sondern die dafür nötigen Verarbeitungsschritte auch technisch skalierbar organisieren.

Modul 1 – Interaktive Dashboards mit Power BI Dieser Block vermittelt, wie sich explorative Analysen nicht nur rechnerisch, sondern auch visuell zugänglich machen lassen.

• Import von Datenquellen aus verschiedenen Systemen
• Explorative Analyse importierter Daten in Power BI
• Aufbau interaktiver Dashboards für unterschiedliche Auswertungsfragen
• Einsatz von DAX-Funktionen für dynamische Visualisierungen
• Nutzung von DAX für flexible Ad-hoc-Analysen
• Anpassung von Dashboards an wechselnde Analysefragestellungen

Modul 2 – SQL für explorative Datenanalysen Der zweite Block vertieft SQL als zentrales Werkzeug, um große Datenmengen gezielt zu befragen.

• Erstellung komplexer SQL-Abfragen zur Mustererkennung
• Einsatz von SQL zur systematischen Datenexploration
• Anwendung von Joins für die Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Einsatz von Aggregationen für verdichtete Auswertungen
• Nutzung von Window Functions für tiefgehende, kontextbezogene Analysen
• Optimierung von SQL-Abfragen für große Datenmengen

Modul 3 – Datenmanagement und Automatisierung für Big Data Der dritte Block verbindet effizientes Datenmanagement mit der Automatisierung wiederkehrender Verarbeitungsschritte.

• Optimierung von Datenarchitekturen für performante Verarbeitung
• Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
• Entwicklung von Stored Procedures zur Automatisierung von Datenvorbereitungen
• Implementierung fehlertoleranter Transaktionssteuerung
• Transformation und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen
• Umsetzung optimierter ETL-Prozesse für große und komplexe Datensätze

Modul 4 – Statistische Methoden für explorative Datenanalysen Der vierte Block ergänzt die technischen Werkzeuge um statistische Verfahren, mit denen sich Auffälligkeiten in großen Datenmengen fundiert einordnen lassen.

• Einsatz deskriptiver Analysetechniken zur Identifikation von Trends
• Einsatz deskriptiver Analysetechniken zur Identifikation von Anomalien
• Anwendung multivariater Analysemethoden
• Fundierte Datenaufbereitung auf Basis statistischer Kennwerte
• Einordnung statistischer Ergebnisse für Dashboard- und Reportinginhalte
• Verknüpfung statistischer Methoden mit SQL- und Power-BI-Auswertungen

Praxisteil – Vom Rohdatensatz zur skalierbaren Auswertung

• Import eines umfangreichen Beispieldatensatzes aus mehreren Quellen
• Bereinigung und Transformation der Daten für die weitere Analyse
• Entwicklung von SQL-Abfragen zur Mustererkennung im Beispieldatensatz
• Aufbau eines interaktiven Power-BI-Dashboards für den Beispieldatensatz
• Einsatz von DAX-Kennzahlen für ausgewählte Ad-hoc-Fragestellungen
• Entwicklung einer Stored Procedure zur automatisierten Datenvorbereitung
• Einordnung von Trends und Anomalien mit deskriptiven Methoden
• Diskussion, wann sich eine multivariate Analyse gegenüber einfacheren Verfahren lohnt
• Optimierung eines ETL-Prozesses für wiederkehrende Datenaktualisierungen
• Zusammenführung von Power BI, SQL und statistischen Methoden in einer Abschlussauswertung

Die vier Module sind bewusst so aufgebaut, dass visuelle Exploration mit Power BI, technische Abfragen mit SQL, effizientes Datenmanagement und statistische Einordnung nicht getrennt, sondern als durchgehender Analyseprozess vermittelt werden.

Der Kurs richtet sich an Quereinsteiger/innen, Fachkräfte und beruflich Interessierte, die sich in Richtung Big Data Analyst entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Geeignet ist er für Personen, die Big Data, skalierbare Analysen und moderne Datenverarbeitung praxisnah kennenlernen oder vertiefen wollen; erste Berührungspunkte mit Daten sind hilfreich, ein formaler Abschluss ist jedoch nicht nötig.

• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Datenanalyse und Big Data
• Fachkräfte, die ihre BI- und SQL-Kenntnisse gezielt vertiefen möchten
• Personen, die künftig als Big Data Analyst oder Data Analyst arbeiten möchten
• Mitarbeitende, die Dashboards und Auswertungen für ihr Unternehmen aufbauen sollen

Der Kurs verbindet die vier Themenblöcke Power BI, SQL, Datenmanagement und Statistik durchgehend an gemeinsamen Beispieldatensätzen, statt sie isoliert zu unterrichten. Jedes neue Werkzeug wird zunächst an einer klar umrissenen Fragestellung eingeführt und anschließend in umfangreicheren, realitätsnahen Übungen vertieft.

Der Kurs gliedert sich in vier inhaltlich aufeinander bezogene Themenblöcke von Power-BI-Dashboards über SQL-Abfragen und Datenmanagement bis zu statistischen Methoden, ergänzt um einen Praxisteil zur Zusammenführung aller Werkzeuge an einem Beispieldatensatz.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Power BI, SQL, Datenmanagement und statistischen Methoden für explorative Datenanalysen bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass er explorative Datenanalyse nicht auf ein einzelnes Werkzeug reduziert, sondern als Zusammenspiel aus Visualisierung, Abfragetechnik, Datenmanagement und Statistik vermittelt. Wer nur Power BI oder nur SQL beherrscht, stößt bei größeren, heterogenen Datenmengen schnell an Grenzen, die sich erst durch die Kombination aller vier Bereiche auflösen lassen. Für Quereinsteigende ohne tiefes Vorwissen bedeutet das einen strukturierten Weg, der bei der Visualisierung vertrauter Daten beginnt und schrittweise zu technisch anspruchsvolleren Themen wie Stored Procedures und ETL-Automatisierung führt, ohne dass an einer Stelle ein zu großer Sprung im Schwierigkeitsgrad entsteht. Für Unternehmen ist die Kombination besonders wertvoll, weil Absolventinnen und Absolventen nicht nur fertige Dashboards liefern, sondern auch verstehen, wie die zugrunde liegenden Datenprozesse skalierbar und automatisiert organisiert werden, sodass Auswertungen auch bei wachsendem Datenvolumen verlässlich funktionieren. Ein weiterer Vorteil zeigt sich im Praxisalltag von Data-Analyst-Teams: Häufig arbeiten Personen mit BI-Schwerpunkt und Personen mit Datenbankschwerpunkt nebeneinander, ohne die jeweils andere Perspektive vollständig zu verstehen. Wer sowohl Power BI und DAX als auch SQL, Stored Procedures und statistische Grundverfahren beherrscht, kann zwischen beiden Rollen vermitteln und eigenständig einschätzen, ob ein Performance-Problem eher in der Dashboard-Gestaltung, in der zugrunde liegenden Abfrage oder in der Datenarchitektur selbst liegt, statt Probleme immer an eine andere Zuständigkeit weiterzureichen.