Data Analyst 5.0

Im Unterschied zur Grundlagenvariante umfasst diese Weiterbildung das vollständige Zertifizierungspaket für einen modernen Data Analyst: Neben Microsoft DP-900 und PL-300 werden zwei CertNexus-Zertifizierungen integriert, die den Kompetenzrahmen gezielt in Richtung Data Science und Business-seitige Governance erweitern. CDSP (Certified Data Science Practitioner) vermittelt Methoden für explorative Analyse und Prognosemodelle; DSBIZ (Data Science for Business Professionals) verankert die technische Arbeit in unternehmerischen Entscheidungsprozessen. Das Ergebnis ist ein Profil, das technische Analysekompetenz, Visualisierungsstärke und geschäftliches Urteilsvermögen verbindet.

Modul 1 - Einführung in Data Analytics und Grundbegriffe Datenanalyse ist keine isolierte IT-Disziplin, sondern durchzieht alle Unternehmensbereiche. Dieses Einstiegsmodul vermittelt ein gemeinsames Begriffsverständnis und zeigt, wie Daten von der Erfassung bis zur strategischen Entscheidung fließen. Anhand eines Fallbeispiels aus dem Vertrieb wird der gesamte Analysezyklus einmal komplett durchlaufen, bevor die fachlichen Module beginnen.

• Grundbegriffe der Datenanalyse: Deskriptiv, prädiktiv, präskriptiv
• Datentypen und Quellen in modernen Unternehmensarchitekturen
• Rollen im Datenumfeld: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist
• Analyseprozess von der Fragestellung bis zur Entscheidungsvorlage
• Einführung in relationale Datenmodelle und Datenbankgrundlagen
• Praxisbeispiel: Umsatzdaten aus einem Handelsunternehmen analysieren und interpretieren

Modul 2 - Datenfundament mit Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) Azure-Datendienste sind in deutschen Unternehmen die meistgenutzte Cloud-Dateninfrastruktur. Dieses Modul vermittelt das Fundament: Was sind relationale und nicht-relationale Datenbanken, wie werden Daten in der Cloud organisiert, und welche Dienste decken welche Anwendungsfälle ab. Die Inhalte bereiten vollständig auf die DP-900-Prüfung vor und schaffen die technische Grundlage für die Power-BI-Arbeit in Modul 3.

• Relationale Azure-Dienste: Azure SQL Database, Azure Database for PostgreSQL, Azure Database for MySQL
• Nicht-relationale Dienste: Cosmos DB, Blob Storage, Azure Table Storage
• Grundlagen analytischer Workloads: Synapse Analytics, Data Factory, Data Lake
• OLTP vs. analytische Verarbeitung: Unterschiede und Einsatzgebiete
• Datensicherheit, Zugriffssteuerung und Compliance in Azure
• Praxisbeispiel: Kundendatenbank in Azure SQL aufbauen und einfache Abfragen ausführen

Modul 3 - Visualisierung und Reporting mit Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) Power BI ist das meistgenutzte Self-Service-BI-Werkzeug im deutschsprachigen Unternehmensumfeld. Dieses Modul führt von der Datenverbindung bis zur Veröffentlichung fertiger Dashboards im Power BI Service. DAX-Kenntnisse, Datenmodellierung und die zielgruppengerechte Aufbereitung von Kennzahlen stehen im Mittelpunkt. Die Prüfungsinhalte der PL-300 sind vollständig abgedeckt.

• Datenverbindung und Transformation im Power Query Editor
• Datenmodellierung: Sternschema, Beziehungen, berechnete Spalten, Measures
• DAX-Grundlagen und fortgeschrittene Berechnungen (Zeitintelligenz, Filter-Context)
• Visualisierungstypen, Drill-through, Bookmarks und dynamische Filter
• Power BI Service: Arbeitsbereiche, Dashboards, Zugriffssteuerung, Freigabe
• Praxisbeispiel: Controlling-Dashboard für eine fiktive Produktionslinie mit automatisierten Berichten

Modul 4 - Python für Datenanalyse Python ergänzt Power BI dort, wo komplexere Datentransformationen, statistische Berechnungen oder automatisierte Datenverarbeitungsschritte nötig sind. Dieses Modul führt von den Grundlagen der Sprache bis zur eigenständigen Anwendung auf Analysedatensätzen. Der Fokus liegt auf pandas als Haupt-Bibliothek für tabellarische Daten und NumPy für numerische Operationen.

• Python-Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen
• Daten laden: CSV, Excel, JSON, einfache SQL-Abfragen mit SQLAlchemy
• Datenbereinigung mit pandas: Duplikate, fehlende Werte, Typkorrekturen, Datumsformate
• Explorative Datenanalyse: Verteilungen, Korrelationen, Ausreißer identifizieren
• Einfache Visualisierungen aus pandas und Matplotlib für die Ergebniskommunikation
• Praxisbeispiel: Bereinigung und Auswertung von Umfragedaten einer Kundenzufriedenheitsstudie

Modul 5 - Vertiefte Analysemethoden mit CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner) CDSP erweitert das Profil über klassische BI-Analyse hinaus: Prognoseverfahren, Clustering und Klassifikation sind typische Methoden, mit denen Analysten über beschreibende Auswertungen hinausgehen. Dieses Modul vermittelt die methodischen Grundlagen und zeigt, wie solche Verfahren auf reale Geschäftsfragen angewendet werden.

• Explorative Datenanalyse mit statistischen Methoden
• Einführung in überwachtes Lernen: Regression und Klassifikation
• Clusteranalyse und Segmentierungsverfahren für Kunden- und Produktdaten
• Prognoseverfahren für Zeitreihen und saisonale Effekte
• Modellbewertung: Gütekriterien, Overfitting erkennen, Cross-Validation
• Praxisbeispiel: Prognose der Kundenabwanderungsrate (Churn Prediction) für ein Telekommunikationsunternehmen

Modul 6 - Business-Perspektive und Governance mit CertNexus DSBIZ (Data Science for Business Professionals) Technische Analysekompetenz entfaltet ihren Wert erst, wenn sie in Entscheidungsprozesse eingebettet ist. DSBIZ vermittelt, wie Datenanalyseprojekte aus Unternehmenssicht strukturiert, kommuniziert und abgesichert werden. Governance, Datenschutz und die Kommunikation mit Nicht-Fachpublikum stehen im Mittelpunkt.

• Grundlagen der Data Governance: Rollen, Verantwortlichkeiten, Datenqualitätsmanagement
• Datenschutz und Compliance in analytischen Projekten (DSGVO, Datensicherheit)
• Analytische Ergebnisse für Führungskräfte und Fachabteilungen aufbereiten
• ROI-Betrachtung: Nutzen von Datenanalyseprojekten bewerten und kommunizieren
• Entscheidungsvorlagen auf Basis analytischer Erkenntnisse entwickeln
• Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für die Einführung eines datengestützten Preismodells

Praxisblock - Integriertes Abschlussprojekt Das Abschlussprojekt durchläuft alle Phasen eines vollständigen Analyseauftrags: Von der Rohdatenaufnahme in Python über die Modellierung in Power BI bis zur Management-Entscheidungsvorlage mit DSBIZ-Perspektive. Die Teilnehmenden wählen zwischen mehreren realistischen Unternehmensszenarien und bearbeiten ihren Fall über mehrere Einheiten.

• Datensatz aufnehmen, explorieren und mit Python bereinigen
• Prognosemodell mit CDSP-Methodik entwickeln und auswerten
• Ergebnisse in Power BI visualisieren und für verschiedene Zielgruppen aufbereiten
• Azure-Datendienste in die Lösung einbinden
• Entscheidungsvorlage im DSBIZ-Stil formulieren und präsentieren
• Peer-Review: Ergebnisse anderer Teilnehmender kritisch bewerten
• Dokumentation des vollständigen Analyseprozesses nach Best Practices
• Abschlussdiskussion zu Grenzen, Risiken und ethischen Aspekten der Datenanalyse

Der Kurs schließt mit einer strukturierten Abschlussbesprechung, in der alle sechs Zertifizierungsbereiche in ihrer Wechselwirkung beleuchtet werden. Teilnehmende nehmen ein vollständiges Projektportfolio aus dem Kurs mit.

Der Kurs richtet sich an Personen, die ein vollständiges Data-Analyst-Profil mit internationalem Zertifizierungsnachweis aufbauen möchten.

• Einsteiger mit analytischer Affinität, die direkt ein vollständiges Zertifizierungspaket anstreben
• IT-Fachkräfte aus der Administration oder dem Controlling, die in Analytics wechseln
• Business Analysts, die technische Analysefähigkeiten ergänzen möchten
• Fachkräfte aus Marketing oder Vertrieb, die datengestützte Entscheidungen eigenständig treffen wollen
• Personen mit abgeschlossenem Grundlagenkurs, die ihr Profil erweitern wollen

Geführte Unterrichtseinheiten wechseln sich mit eigenständigen Übungsaufgaben in Power BI, Python und Azure ab. Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen illustrieren die Anwendbarkeit jedes Moduls. Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt und ist deutschlandweit online verfügbar. Vollzeit- und Teilzeitvarianten werden angeboten.

Der Kurs umfasst alle sechs Zertifizierungsmodule plus Praxisblock und ist damit breiter als der Grundlagenkurs 3.0. Vollzeit- und Teilzeitzeitpläne sind verfügbar. Aktuelle Laufzeiten und Termine sind beim Anbieter erhältlich.

Teilnehmende erhalten nach Kursabschluss ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kurs bereitet vollständig auf vier externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900, Microsoft PL-300, CertNexus CDSP und CertNexus DSBIZ. Diese Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testzentren abgelegt.

Vier international anerkannte Zertifikate in einem gebündelten Kurs – das ist der wesentliche Unterschied dieses Programms zu einzeln gebuchten Modulen. Wer alle vier Prüfungen ablegt, hat einen Nachweis, der sowohl die technische Seite (Azure-Datenbankverständnis, Power-BI-Kompetenz, Python-Programmierung, Data-Science-Methodik) als auch die geschäftliche Seite (DSBIZ: Governance, Entscheidungsvorlagen, ROI) abdeckt. Das ist ein Profil, das Arbeitgeber in analytischen Rollen gezielt suchen. Gerade der CertNexus-CDSP-Anteil hebt diesen Kurs deutlich über reine BI-Ausbildungen hinaus: Prognoseverfahren und Clustering sind Methoden, die in der Praxis immer häufiger von Analysten erwartet werden, nicht nur von Data Scientists. Wer diese Kompetenz durch ein anerkanntes Zertifikat nachweisen kann, positioniert sich für anspruchsvollere Aufgaben. DSBIZ ist die Ergänzung, die aus einem guten Techniker einen vollständigen Analysten macht. Die Fähigkeit, analytische Ergebnisse in Management-Sprache zu übersetzen und Governance-Anforderungen zu berücksichtigen, ist in Unternehmen oft wichtiger als das letzte technische Raffinement – und wird in der Ausbildung häufig vernachlässigt. Dieser Kurs schließt diese Lücke bewusst und vollständig.