BI und Data Analytics: Python, pandas, Power BI – Kurs

Effektive Datenlösungen entstehen dort, wo Programmierkenntnisse und Reporting-Werkzeuge zusammenkommen. Dieser Kurs verbindet deshalb Python und pandas als Grundlage der Datenanalyse mit Power BI zur Erstellung interaktiver Reports und Dashboards - ergänzt um einen eigenen Baustein zur Karriereentwicklung in Datenberufen. Anders als reine Werkzeugkurse setzt dieser Kurs bewusst auf einen Wechsel aus strukturiertem Gruppenunterricht und flexiblen Lernmodulen, sodass Teilnehmende sowohl gemeinsam an Praxisbeispielen arbeiten als auch individuell vertiefen können. Am Ende steht die Fähigkeit, Daten mit Python und pandas aufzubereiten, in Power BI verständlich darzustellen und den eigenen weiteren Karriereweg in einem Datenberuf realistisch einzuschätzen.

Der erste Themenblock vermittelt Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas als technisches Fundament für effektive Datenlösungen.

• Grundlegende Python-Syntax und Programmierkonzepte für Einsteiger:innen
• Einsatz von pandas zur Einlesung und Strukturierung von Datensätzen
• Datenbereinigung und -manipulation mit pandas-Funktionen
• Erste explorative Auswertungen direkt in Python durchführen
• Gewinnung fundierter Einblicke aus unaufbereiteten Rohdaten
• Vorbereitung von Python-Ergebnissen für die weitere Nutzung in Power BI

Der zweite Themenblock behandelt das Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI, um die zuvor in Python aufbereiteten Daten sichtbar zu machen.

• Aufbau interaktiver Reports auf Basis der zuvor analysierten Daten
• Gestaltung von Dashboards zur anschaulichen Präsentation von Kennzahlen
• Verbindung von Power BI mit Datenquellen aus SQL und Microsoft SQL Server
• Erleichterung von Geschäftsentscheidungen durch verständliche Visualisierung
• Einsatz von Data-Modelling-Grundlagen für konsistente Berichte
• Einordnung von ETL-Prozessen als Verbindung zwischen Rohdaten und Dashboard

Der dritte Themenblock vertieft ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung, die Programmierung und Reporting fachlich einordnen.

• Bedeutung von Data Literacy für den Umgang mit Analyseergebnissen
• Durchführung einfacher Varianzanalysen auf realen Datensätzen
• Grundlagen von Predictive Analytics im Kontext von Business Intelligence
• Zusammenspiel von SQL-Kenntnissen und Python-basierter Analyse
• Einordnung, wann Python und wann Power BI das passendere Werkzeug ist
• Aufbau eines logischen, nachvollziehbaren analytischen Denkens

Der vierte Themenblock widmet sich der Karriereentwicklung in Datenberufen und der Lernorganisation aus Gruppenunterricht und eigenständiges Lernen.

• Strategien und Tipps zur Karriereplanung in der Datenbranche
• Aufbau eines beruflichen Netzwerks im Data-Analytics-Umfeld
• Vorbereitung auf Bewerbungsgespräche für datenbezogene Positionen
• Einordnung kontinuierlicher Weiterbildung als Teil der Karriereplanung
• Kombination aus strukturiertem Gruppenunterricht und flexiblen Lernmodulen
• Organisation des eigenen Lernfortschritts zwischen Präsenz- und eigenständige Übungsphasen

Im Praxisteil werden Python, pandas und Power BI an einem durchgehenden Data-Analytics-Projekt angewendet.

• Einlesen und erste Sichtung eines realitätsnahen Datensatzes mit pandas
• Bereinigung und Transformation der Daten für die weitere Auswertung
• Durchführung einer einfachen Varianzanalyse auf dem Beispieldatensatz
• Formulierung ergänzender SQL-Abfragen auf einer Microsoft-SQL-Server-Datenbank
• Übertragung der aufbereiteten Daten in ein Power-BI-Datenmodell
• Aufbau eines interaktiven Reports für eine Geschäftsentscheidung
• Gestaltung eines zweiten Dashboards mit Fokus auf Trendentwicklung
• Anwendung erster Grundlagen von Predictive Analytics auf die Beispieldaten
• Erarbeitung einer kurzen Datenstory für eine nicht-technische Zielgruppe
• Bearbeitung einer Lerneinheit zur Vertiefung eines gewählten Schwerpunkts
• Vorbereitung eines kurzen Lebenslauf- und Gesprächs-Check für Datenberufe
• Rückschau des eigenen Kompetenzprofils nach Abschluss des Projekts

Die vier Themenblöcke verbinden bewusst technische Fähigkeiten mit beruflicher Orientierung: Python und pandas liefern die analytische Grundlage, Power BI macht die Ergebnisse sichtbar, die ganzheitlichen Ansätze ordnen das Vorgehen fachlich ein, und die Karriereentwicklung sorgt dafür, dass die erworbenen Fähigkeiten auch beruflich sichtbar werden. Der Wechsel aus Gruppenunterricht und eigenständige Übungsphasen unterscheidet diesen Kurs von rein linear aufgebauten Schulungen: Teilnehmende bearbeiten gemeinsame Praxisbeispiele im Kurstempo, können einzelne Themen aber in den eigenständige Übungsphasen individuell vertiefen.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Er eignet sich sowohl für den fachlichen Einstieg in Data Analytics als auch für Personen, die ihre Karriereplanung in Datenberufen konkretisieren möchten.

• Mitarbeitende aus allen Fachbereichen mit Interesse an Datenanalyse und Programmierung
• Personen, die einen strukturierten Einstieg in Python und pandas suchen
• angehende Data Analyst:innen, die Power BI ergänzend zu Python erlernen möchten
• Fachkräfte, die ihre Karriereplanung in der Datenbranche aktiv gestalten wollen
• Personen, die einen Wechsel aus Gruppenunterricht und eigenständiges Lernen bevorzugen

Der Kurs kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen: Gemeinsame Einheiten führen in neue Konzepte ein und werden an einem durchgehenden Praxisprojekt geübt, während eigenständige Übungsphasen Raum für individuelle Vertiefung einzelner Themen bieten. Der Baustein zur Karriereentwicklung zieht sich dabei als roter Faden durch den gesamten Kurs, statt nur am Ende angehängt zu sein.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke Python und pandas, Power BI, ganzheitliche Datenanalyse-Ansätze sowie Karriereentwicklung, ergänzt um einen durchgehenden Praxisteil im Wechsel aus Gruppenunterricht und eigenständiges Lernen. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass Python- und pandas-basierte Datenanalyse sowie die Erstellung von Reports und Dashboards mit Power BI praktisch beherrscht werden.

Viele Programmierkurse enden bei der reinen Werkzeugkenntnis, ohne zu zeigen, wie sich die erlernten Fähigkeiten in einem konkreten Datenberuf einsetzen lassen. Dieser Kurs verbindet deshalb Python, pandas und Power BI bewusst mit einem eigenen Baustein zur Karriereentwicklung, der Netzwerkaufbau, Bewerbungsvorbereitung und kontinuierliche Weiterbildung mitdenkt. Für Mitarbeitende, die aus einem anderen Fachbereich in Richtung Data Analytics wechseln möchten, ist diese Kombination besonders wertvoll: Die Programmiergrundlagen mit Python und pandas schaffen die technische Basis, Power BI macht die Ergebnisse für Kolleginnen und Kollegen nachvollziehbar, und die Karriereplanung hilft dabei, den eigenen nächsten beruflichen Schritt realistisch einzuschätzen. Der Wechsel aus Gruppenunterricht und eigenständige Übungsphasen erlaubt es zudem, einzelne Themen - etwa Predictive Analytics oder vertiefte SQL-Abfragen - individuell zu vertiefen, ohne den gemeinsamen Kursfortschritt der Gruppe zu verzögern.