Data Analyst: Analyse und Berichterstellung – Weiterbildung

Daten allein liefern noch keine Erkenntnisse — erst die richtige Aufbereitung macht sie nutzbar. Dieser Kurs vermittelt praxisnah, wie Daten gesammelt, strukturiert, analysiert und in klar verständlichen Berichten dargestellt werden. Teilnehmende lernen den Umgang mit Power BI, Python und grundlegenden Azure-Datendiensten und üben, ihre Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie für Entscheidungen im Unternehmen tatsächlich nutzbar sind.

Grundlagen von Analyse und Berichterstellung Der Einstieg vermittelt, wie Daten überhaupt gesammelt und für eine Analyse nutzbar strukturiert werden. Am Beispiel eines Umsatzberichts lernen die Teilnehmenden die grundlegende Logik kennen, die späteren, komplexeren Auswertungen zugrunde liegt.

• Grundprinzipien von Analyse und Reporting
• Strukturierung unterschiedlicher Datenquellen
• Typische Berichtsformate und ihre Zielgruppen
• Erstellung eines Umsatzberichts mit Tabellenkalkulation und Power BI
• Abgrenzung zwischen deskriptiver und interpretierender Berichterstattung

Datenfundament und grundlegendes Datenmanagement Bevor Daten sinnvoll analysiert werden können, müssen sie irgendwo verlässlich gespeichert und organisiert sein. Dieser Block vermittelt die dafür nötigen Grundlagen anhand konkreter Datenbankkonzepte.

• Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken
• Grundzüge des Datenmanagements in Cloud-Umgebungen
• Struktur und Zusammenspiel von Tabellen in typischen Unternehmensdaten
• Analyse von Kundendaten in einer Cloud-Datenbank
• Datenqualität und Konsistenz als Voraussetzung für belastbare Analysen

Visualisierung und Dashboard-Erstellung Die beste Analyse nützt wenig, wenn sie niemand versteht. Dieser Block behandelt daher gezielt die visuelle Aufbereitung von Ergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen.

• Aufbau interaktiver Dashboards mit Power BI
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Kennzahlen
• Erstellung von KPI-Berichten für das Management
• Filterfunktionen und Interaktivität in Dashboards nutzen
• Gestaltung eines Management-Dashboards aus realen Beispieldaten

Datenaufbereitung mit Python und explorative Analyse Im letzten inhaltlichen Block kommt Python als Werkzeug zur Datenbereinigung und -transformation hinzu. Ergänzend lernen die Teilnehmenden, wie Analyseergebnisse strukturiert interpretiert und kommuniziert werden.

• Grundlagen von Python für die Datenanalyse
• Arbeiten mit Pandas und NumPy zur Datenbereinigung
• Transformation und Aufbereitung unstrukturierter Umfragedaten
• Durchführung und Interpretation einer einfachen A/B-Analyse
• Verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen an unterschiedliche Adressaten

Praxisanwendung über alle Werkzeuge hinweg Im abschließenden Praxisteil verknüpfen die Teilnehmenden die einzelnen Werkzeuge zu einem durchgehenden Arbeitsablauf, wie er im Berufsalltag eines Data Analysts typisch ist.

• Vollständige Bearbeitung eines Datensatzes von der Rohdatei bis zum fertigen Bericht
• Bereinigung eines fehlerhaften Datensatzes mit Python
• Aufbau eines Dashboards für eine fiktive Vertriebsabteilung
• Anbindung einer Cloud-Datenbank an ein Power-BI-Modell
• Durchführung einer A/B-Analyse zur Bewertung zweier Kampagnenvarianten
• Erstellung eines schriftlichen Analyseberichts für eine Fachabteilung
• Präsentation von Analyseergebnissen in verständlicher, adressatengerechter Form
• Fehlerbehebung in einer bestehenden Power-BI-Berichtsstruktur
• Aufbau eines wiederverwendbaren Berichtsvorlage für regelmäßige Auswertungen
• Kombination von Python-Auswertung und Power-BI-Visualisierung in einem Projekt
• Interpretation widersprüchlicher Kennzahlen und Ableitung einer Handlungsempfehlung
• Abschlussprojekt: eigenständige Analyse eines vorgegebenen Beispieldatensatzes

Die Übungen sind bewusst so aufgebaut, dass die Teilnehmenden nicht nur einzelne Werkzeuge isoliert kennenlernen, sondern den vollständigen Weg von der Rohdatei bis zum fertigen, verständlichen Bericht selbst durchlaufen. Das entspricht dem tatsächlichen Arbeitsalltag in Analyse- und Reporting-Funktionen. Besonderer Wert liegt darauf, dass technische Kompetenz und kommunikative Aufbereitung gleichermaßen trainiert werden — denn eine Analyse, die niemand versteht, entfaltet im Unternehmen keine Wirkung.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Daten nicht nur auswerten, sondern die Ergebnisse auch verständlich vermitteln möchten. Er eignet sich sowohl für den Einstieg als auch für Fortgeschrittene, die ihre Kenntnisse strukturieren und erweitern wollen. Typische Teilnehmende

• Angehende und praktizierende Data Analysts
• Business Analysts mit Interesse an vertiefter Auswertungskompetenz
• IT-Fachkräfte, die ihre Analysefähigkeiten ausbauen möchten
• Fachkräfte aus Controlling und Reporting
• Personen mit ersten Grundkenntnissen in Statistik oder Datenanalyse

Der Kurs kombiniert Online-Lernphasen mit betreuten Praxiseinheiten und findet überwiegend in Teilzeit statt, mit einzelnen Vollzeitabschnitten für intensivere Praxisblöcke. Jeder theoretische Abschnitt ist unmittelbar mit einem eigenständigen Übungsbeispiel verknüpft, sodass die Teilnehmenden das Gelernte sofort an realitätsnahen Daten anwenden. Der Unterricht findet je nach Angebot auf Deutsch oder Englisch statt.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem jeweiligen Kursangebot und ist überwiegend als Teilzeitformat mit einzelnen intensiveren Praxisphasen angelegt. Genaue Termine und die tatsächliche Dauer sind bei den jeweiligen Anbietern einsehbar.

Die Teilnehmenden erhalten ein internes Lehrgangszertifikat, das die vermittelten Inhalte in Analyse, Visualisierung und Berichterstellung dokumentiert. Je nach individuell gewähltem Schwerpunkt kann der Kurs zusätzlich auf externe Herstellerprüfungen im Bereich Datenanalyse und Cloud-Datendienste vorbereiten.

Unternehmen ertrinken heute eher in Daten, als dass ihnen Daten fehlen. Der Engpass liegt fast immer in der Aufbereitung: Wer Rohdaten in klare, handlungsleitende Berichte übersetzen kann, wird in nahezu jeder Fachabteilung gebraucht — von Controlling über Marketing bis zur Geschäftsführung. Dieser Kurs vermittelt genau diese Übersetzungsleistung, indem er technische Werkzeuge wie Power BI und Python mit der kommunikativen Aufbereitung von Ergebnissen verbindet. Diese Kombination unterscheidet ihn von reinen Software-Schulungen, die zwar Klicks vermitteln, aber die eigentliche Analysekompetenz außen vor lassen. Wer nur Werkzeuge bedienen kann, ohne die dahinterliegenden Daten richtig einzuordnen, liefert am Ende Diagramme statt Erkenntnisse — genau diesen Unterschied macht der Kurs deutlich, indem er beides von Anfang an zusammen trainiert. Für Personen, die ihre Fachabteilung mit belastbaren, verständlichen Auswertungen unterstützen möchten, bietet dieser Kurs einen praxisnahen Weg vom ersten Datensatz bis zum überzeugenden Bericht. Am Ende steht nicht nur die Fähigkeit, ein Dashboard zu bauen oder einen Datensatz mit Python zu bereinigen, sondern die Kompetenz, aus einer unübersichtlichen Datenlage eine klare, nachvollziehbare Aussage abzuleiten, die im Unternehmen tatsächlich Gehör findet.