Business Intelligence mit Schwerpunkt SQL – Kurs

Diese Weiterbildung führt in die Business Intelligence ein und legt dabei den fachlichen Schwerpunkt auf SQL als zentrales Werkzeug für Datenabfragen und -analysen. Wer lernen möchte, wie aus Rohdaten in relationalen Datenbanken belastbare Auswertungen für Unternehmensentscheidungen entstehen, findet hier einen strukturierten Einstieg. Ergänzt wird SQL um Power BI zur Visualisierung, Excel für Datenaufbereitung sowie erste Grundlagen der Python-Programmierung, sodass am Ende ein Werkzeugkasten steht, der in vielen BI- und Controlling-Positionen tatsächlich gebraucht wird.

Der erste Modulblock vermittelt die Grundlagen relationaler Datenbanken und der SQL-Sprache. Im Mittelpunkt steht das Verständnis dafür, wie Daten in Tabellen organisiert sind und wie sich daraus über strukturierte Abfragen konkrete Antworten gewinnen lassen.

• Aufbau von Tabellen, Primär- und Fremdschlüsseln
• SELECT-Abfragen mit Filterbedingungen und Sortierungen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über verschiedene JOIN-Typen
• Aggregatfunktionen wie SUM, COUNT und AVG mit Gruppierungen
• Unterabfragen und verschachtelte SQL-Statements
• Optimierung von Abfragen für größere Datenmengen

Der zweite Modulblock behandelt die Aufbereitung und Visualisierung von Daten mit Excel und Power BI. Hier wird deutlich, wie aus tabellarischen Rohdaten verständliche Berichte für Fachabteilungen und Management entstehen.

• Datenbereinigung und Strukturierung in Excel
• Pivot-Tabellen und Pivot-Charts zur schnellen Auswertung
• Aufbau von Datenmodellen in Power BI
• Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte
• Einsatz von Measures und berechneten Spalten
• Gestaltung verständlicher, entscheidungsorientierter Reports

Der dritte Modulblock führt in die Python-Programmierung ein, mit Fokus auf den praktischen Nutzen für die Datenanalyse. Grundkonzepte werden anhand konkreter Datenbeispiele erarbeitet, nicht als abstrakte Programmiertheorie.

• Grundlagen von Python-Syntax und Skripterstellung
• Arbeiten mit der Bibliothek Pandas für tabellarische Daten
• Einführung in objektorientierte Grundkonzepte
• Automatisierung wiederkehrender Excel-Aufgaben mit Python
• Nutzung der Kommandozeile (Bash) für einfache Arbeitsabläufe
• Versionsverwaltung eigener Skripte mit Git

Der vierte Modulblock verbindet die drei Werkzeuge in praxisnahen Analyseprojekten und stellt die Frage in den Mittelpunkt, wie aus Daten tatsächlich Entscheidungsgrundlagen werden. Dazu gehört auch das Vermitteln von Ergebnissen an Menschen ohne technischen Hintergrund.

• Entwicklung einer vollständigen Analysefrage von der Datenquelle bis zum Ergebnis
• Kombination von SQL-Abfragen mit Power-BI-Berichten
• Aufbau eines eigenen kleinen BI-Projekts mit realitätsnahen Beispieldaten
• Storytelling-Techniken zur verständlichen Präsentation von Kennzahlen
• Diskussion typischer Fehlerquellen bei der Dateninterpretation
• Umgang mit unvollständigen oder widersprüchlichen Datensätzen
• Aufbau eines einfachen Kennzahlen-Dashboards für ein Fachthema
• Rückschau, welche Kennzahl für welche Fragestellung wirklich geeignet ist
• Vergleich verschiedener Visualisierungsformen für dieselbe Datenlage
• Zusammenstellung der Projektergebnisse zu einer kurzen Ergebnispräsentation
• Feedbackrunde zu den erarbeiteten Analyseprojekten
• Ausblick auf weiterführende BI-Themen wie Data Warehousing

SQL bildet dabei durchgehend das Rückgrat der Weiterbildung: Ob in der reinen Datenbankabfrage, als Datenquelle für Power BI oder als Grundlage für Python-Auswertungen, die Teilnehmenden üben SQL in unterschiedlichen Kontexten, bis der Umgang mit Abfragen zur Routine wird. Diese Wiederholung in wechselnden Anwendungsfällen unterscheidet den Kurs von reinen Einführungsseminaren, die SQL nur isoliert behandeln. Am Ende steht ein eigenständig bearbeitetes Analyseprojekt, das die gelernten Werkzeuge miteinander verbindet und als konkretes Arbeitsbeispiel für Bewerbungen im BI- oder Datenanalyse-Umfeld dient.

Die Weiterbildung richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen, die sich Kompetenzen in Datenanalyse, Reporting oder Business Intelligence aneignen möchten, ebenso wie an Fachkräfte aus kaufmännischen Bereichen, die ihre Auswertungen künftig eigenständig aus Datenbanken ziehen wollen. Vorkenntnisse in SQL oder Programmierung sind nicht erforderlich.

• Berufserfahrene aus Controlling, Buchhaltung oder Vertrieb, die datenbasierter arbeiten möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Analyst oder BI-Analyst
• Personen, die regelmäßig mit Excel-Reports arbeiten und diese durch SQL-Kenntnisse ablösen wollen
• IT-affine Berufsrückkehrer:innen, die einen strukturierten Einstieg in die Datenanalyse suchen

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Anteile im Hybrid-Format und wird in Vollzeit durchgeführt, sodass sich die Inhalte in einem überschaubaren Zeitraum vertiefen lassen. Theoretische Grundlagen zu SQL, Power BI und Python werden jeweils direkt im Anschluss praktisch an Beispieldatenbanken geübt, sodass Abfragen und Berichte von Beginn an selbst geschrieben statt nur gezeigt werden. Der hohe Praxisanteil sorgt dafür, dass die Teilnehmenden am Ende nicht nur SQL-Syntax kennen, sondern auch tatsächlich flüssig damit arbeiten können.

Die Weiterbildung ist als Vollzeitkurs im Hybrid-Format angelegt und deckt in dieser Zeit sowohl die SQL-Grundlagen als auch die ergänzenden Werkzeuge Power BI, Excel und Python ab. Der genaue zeitliche Rahmen richtet sich nach dem gebuchten Kursangebot und wird beim jeweiligen Anbieter erfragt.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme sowie die erworbenen Kenntnisse in SQL, Business Intelligence und den begleitenden Werkzeugen dokumentiert. Je nach Kursangebot ist die Zertifikatsvergabe mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die Teilnehmenden ihre SQL- und Analysefähigkeiten praktisch nachweisen.

SQL gehört zu den am häufigsten in Stellenanzeigen für Datenanalyse- und BI-Positionen geforderten Fähigkeiten, unabhängig davon, welches konkrete BI-Tool ein Unternehmen einsetzt. Wer SQL beherrscht, kann Daten direkt an der Quelle abfragen, statt auf vorbereitete Excel-Exporte angewiesen zu sein – ein klarer Vorteil in Bewerbungsprozessen und im Arbeitsalltag gleichermaßen. Die Kombination aus SQL, Power BI und ersten Python-Kenntnissen bildet zudem einen realistischen Ausschnitt dessen, was in vielen BI-Teams tatsächlich täglich genutzt wird: Datenbankabfragen, Berichtserstellung und punktuelle Automatisierung mit Skripten. Absolvierende verlassen den Kurs nicht mit isoliertem Werkzeugwissen, sondern mit einem Verständnis dafür, wie diese Werkzeuge im Zusammenspiel eine durchgängige Analysekette bilden. Langfristig eröffnet die Weiterbildung Perspektiven in Rollen wie Business Intelligence Analyst, Data Analyst oder SQL-Entwickler:in und legt zugleich ein Fundament, auf dem sich spezialisiertere Kenntnisse in Datenbanktechnologien oder Datenmodellierung aufbauen lassen.