Data Analyst

Datengetriebene Entscheidungen sind in fast allen Unternehmensbereichen zum Standard geworden — und damit steigt der Bedarf an Fachleuten, die Daten nicht nur beschaffen, sondern strukturieren, analysieren und interpretieren können. Diese Weiterbildung führt in die Kernkompetenzen der Datenanalyse ein: relationale Datenbanken und SQL als Basiswerkzeug, Datenmodellierung als strukturgebendes Handwerk und die Anwendung analytischer Methoden auf reale Geschäftsfragestellungen. Der Kurs richtet sich an Personen, die den Einstieg in die Welt der Daten systematisch angehen wollen — ohne Umwege über akademische Statistikvorlesungen, sondern mit direktem Bezug zu betrieblichen Anwendungsfällen und Business-Intelligence-Anforderungen.

Das erste Modul legt die Grundlagen der Datenmodellierung und führt in SQL ein. Wer mit Daten arbeitet, muss zunächst verstehen, wie Daten strukturiert sind. Relationale Datenbankmodelle bilden die Basis der meisten betrieblichen Datensysteme weltweit — das Modul macht Teilnehmende mit den Konzepten vertraut und zeigt, wie aus rohen Datentabellen strukturierte, abfragbare Informationsquellen werden.

• Einführung in das relationale Datenbankmodell: Tabellen, Primärschlüssel, Fremdschlüssel
• SQL-Grundbefehle: SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY und GROUP BY
• Aggregationsfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX in realen Abfragebeispielen
• JOIN-Typen erklärt und in Praxisbeispielen angewendet: INNER JOIN, LEFT JOIN, FULL OUTER JOIN
• Erstes eigenes Datenbankdesign: Tabellen anlegen, Daten einfügen, Abfragen schreiben

Das zweite Modul vertieft Datenintegration und Management. In der betrieblichen Praxis kommen Daten selten aus einer einzigen Quelle — ERP-System, CRM, Marketing-Plattform und Finanzsystem erzeugen Daten in unterschiedlichen Formaten und Strukturen. Das Modul zeigt, wie diese Quellen zusammengeführt und in ein konsistentes analytisches Datenmodell überführt werden.

• Techniken zur Datenbereinigung: Duplikate entfernen, fehlende Werte behandeln, Inkonsistenzen korrigieren
• ETL-Konzepte: Extraktion, Transformation und Laden von Daten in analytische Umgebungen
• Einführung in Datenarchitekturen: Data Warehouse vs. Data Lake, relationale vs. spaltenbasierte Speicherung
• Unternehmensdatenmodelle verstehen: Fakten- und Dimensionstabellen im Star Schema
• SQL-Abfragen über mehrere verknüpfte Tabellen und komplexere Datenlandschaften

Das dritte Modul entwickelt analytische Fähigkeiten und die Nutzung von Daten für strategische Entscheidungen. Technisches SQL-Wissen ist eine notwendige, aber keine hinreichende Bedingung für eine erfolgreiche Data-Analyst-Tätigkeit. Dieses Modul stellt die Verbindung zwischen Datenkompetenz und Businessverständnis her.

• KPI-Definition: Was wird gemessen, wie wird es berechnet, was sagt es aus
• Abfrageoptimierung: Wie werden SQL-Abfragen effizienter und wartbarer
• Interpretation von Datenergebnissen und Kommunikation an Nicht-Techniker
• Grundzüge von Business Intelligence: Reports, Dashboards und Entscheidungsvorlagen
• Analytische Fragestellungen aus dem Marketing, Vertrieb und Controlling in SQL übersetzen
• Datenzugriff und Berechtigungskonzepte in Unternehmensumgebungen

Praxisblock: Angewandte Datenanalyse in Unternehmensszenarien. In dieser Phase arbeiten die Teilnehmenden an konkreten Analyse-Aufgaben, wie sie typischerweise von Data Analysts in Unternehmen gestellt werden — aus dem Vertriebscontrolling, dem Kundenmanagement oder der Produktentwicklung.

• Analyse von Verkaufsdaten: Umsatzentwicklung, Produktperformance, Regionsvergleiche
• Kundensegmentierungsanalyse mit SQL-Aggregationen und Filterlogik
• Lieferkettenanalyse: Durchlaufzeiten, Engpässe und Effizienzindikatoren
• Finanzauswertungen: Kosten-Ergebnis-Vergleiche über mehrere Perioden
• Erstellung einer strukturierten Analyse-Dokumentation als Abschlussaufgabe
• Aufbereitung von Ergebnissen für das Management-Reporting
• Qualitätssicherung: Selbstprüfung von SQL-Abfragen auf Plausibilität und Vollständigkeit
• Zusammenarbeit mit fiktiven Fachbereichsvertretern: Anforderungsaufnahme und Reporting
• Präsentation von Analyseergebnissen in einer abschließenden Übungssequenz
• Reflexion der gelernten Methoden und Einordnung in den Arbeitsalltag als Data Analyst
• Wiederholung zentraler SQL-Konzepte und Datenmodellierungspatterns
• Individuelles Feedback zur Abschlussaufgabe

Am Ende dieser Weiterbildung stehen Teilnehmende, die Daten aus relationalen Datenbanken selbstständig abfragen, analysieren und für betriebliche Entscheidungen aufbereiten können — ohne Vorkenntnisse in Programmierung vorauszusetzen.

Data Analyst ist ein Berufsbild, das Personen aus sehr unterschiedlichen Hintergründen anspricht — von der kaufmännischen Ausbildung über IT-Grundkenntnisse bis zu Studienabgängern mit analytischem Interesse. Diese Weiterbildung ist so konzipiert, dass sie für alle diese Ausgangssituationen zugänglich ist.

• Berufseinsteiger mit kaufmännischem oder technischem Hintergrund, die in die Datenanalyse einsteigen wollen
• IT-nahe Fachleute (Admins, Support), die ihre analytischen Fähigkeiten ausbauen wollen
• Buchhalter, Controller und Vertriebsmitarbeitende, die bisher mit Excel arbeiten und zu SQL und BI wechseln wollen
• Quereinsteiger aus verwaltenden Berufen, die Chancen in der Digitalisierung nutzen möchten
• Arbeitssuchende mit starkem analytischem Interesse und Affinität für Zahlen und Strukturen

Die Weiterbildung verbindet theoretische Einheiten mit direktem Praxisbezug im Combined-Learning-Format. Neben dem Erwerb von SQL-Kenntnissen steht die Anwendung auf reale Datenszenarien im Vordergrund. Wer Datenanalyse lernen will, lernt sie am besten an echten Datensätzen — deshalb sind praktische Analyseaufgaben integraler Bestandteil aller Module. Vollzeit und Teilzeit sind möglich; die Lernintensität wird individuell gestaltet.

Die Weiterbildung dauert in Vollzeit mehrere Wochen. Die kombinierte Form erlaubt auch eine Teilzeitdurchführung. Dauer und Zeitplan werden individuell festgelegt.

Nach erfolgreichem Abschluss wird ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Da dieser Kurs keiner Hersteller-Zertifizierungsprüfung zugeordnet ist (keine Microsoft-, CompTIA- oder ähnliche Prüfung), belegt das Zertifikat die erworbene Qualifikation als praxisorientierter Nachweis gegenüber Arbeitgebern. Für Abschlüsse mit Microsoft-Zertifizierung (Power BI/PL-300) steht der separate Kurs Data Analyst Associate zur Verfügung.

SQL ist die meistgenutzte Abfragesprache in der Datenanalyse — über alle Branchen, Unternehmensgrößen und Datenbankplattformen hinweg. Wer SQL beherrscht, kann in Unternehmen produktiv mit Daten arbeiten, unabhängig davon, ob ein MySQL-Server, ein SQL Server von Microsoft, PostgreSQL oder ein Cloud-Data-Warehouse zum Einsatz kommt. Diese Weiterbildung legt genau dieses universelle Fundament. Der Kurs positioniert Teilnehmende auch dann, wenn sie nicht sofort als reiner Data Analyst einsteigen: Kaufmännische Fachkräfte mit SQL-Kenntnissen, Controller, die Datenbanken selbst abfragen können, oder Marketingspezialisten, die Kampagnendaten eigenständig auswerten — all das sind Positionen, in denen Datenanalyse-Kompetenz zum direkten Unterschiedsmacher wird. Ein besonderer Aspekt dieses Kurses gegenüber verwandten Angeboten: Der Fokus liegt konsequent auf SQL und Datenmodellierung — nicht auf Tools wie Power BI, Python oder R. Das macht ihn zum idealen Einstieg für Personen, die die Datenschicht verstehen wollen, bevor sie sich in Visualisierungstools oder Programmiersprachen vertiefen. SQL-Kompetenz ist die gemeinsame Sprache zwischen Data Analysts und den Entwicklerteams, die Datenpipelines bauen — und diese Sprache lässt sich hier solide erlernen.