Data Analyst: Basiswissen und Methoden – Weiterbildung

Wer in die Datenanalyse einsteigen möchte, braucht zunächst ein solides Fundament aus drei Bereichen: dem technischen Umgang mit Daten, den statistischen Grundlagen ihrer Interpretation und der Fähigkeit, Ergebnisse verständlich darzustellen. Dieser Kurs vermittelt genau dieses Basiswissen — von der Identifikation und Bereinigung von Datenquellen über zentrale statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur Visualisierung und Berichterstellung mit SQL als durchgängigem Zugriffswerkzeug. Er bildet damit den methodischen Einstieg, auf dem sich spätere Spezialisierungen als Data Analyst aufbauen lassen.

Block 1 — Daten identifizieren, bereinigen und aufbereiten Bevor sich irgendetwas auswerten lässt, müssen Daten erst einmal gefunden, geprüft und in eine brauchbare Form gebracht werden. Dieser Block legt genau dieses Fundament.

• Typische Datenquellen im betrieblichen Umfeld einordnen
• Relevante Informationen aus umfangreichen Datenbeständen extrahieren
• Daten auf Vollständigkeit und Konsistenz prüfen
• Fehlende oder widersprüchliche Werte sachgerecht behandeln
• Daten strukturiert und nachvollziehbar bereitstellen
• Erste Analysekonzepte zur Mustererkennung anwenden

Block 2 — Statistische Grundlagen der Dateninterpretation Aufbereitete Daten sagen für sich genommen noch nichts aus. Erst statistische Grundbegriffe machen sichtbar, was in den Zahlen tatsächlich steckt — und wo die Grenzen einer Interpretation liegen.

• Zentrale Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Streuung berechnen
• Die Bedeutung dieser Kennzahlen für unterschiedliche Datensätze einordnen
• Korrelationen zwischen zwei oder mehreren Variablen identifizieren
• Den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität einordnen
• Erste Hypothesentests zur fundierten Entscheidungsfindung durchführen
• Statistische Ergebnisse kritisch auf ihre Aussagekraft prüfen

Block 3 — SQL als Werkzeug für den Datenzugriff Viele Datenquellen liegen in relationalen Datenbanken. Dieser Block vermittelt SQL als das zentrale Werkzeug, um gezielt genau die Daten herauszuziehen, die für eine Fragestellung relevant sind.

• Grundstruktur relationaler Datenbanken wie MS SQL Server nachvollziehen
• SELECT-Abfragen mit Filtern und Sortierungen formulieren
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins zusammenführen
• Aggregatfunktionen zur Kennzahlenbildung einsetzen
• Abfrageergebnisse für die weitere Analyse exportieren
• Typische Fehlerquellen bei SQL-Abfragen vermeiden

Block 4 — Datenvisualisierung und Berichterstellung Der letzte Baustein führt alles zusammen: Aus Rohdaten, statistischen Kennzahlen und SQL-Abfragen entsteht ein Bericht, der andere tatsächlich überzeugt.

• Passende Diagrammtypen für unterschiedliche Fragestellungen auswählen
• Analyseergebnisse aussagekräftig visualisieren
• Daten sinnvoll strukturieren und verständlich kommunizieren
• Berichte mit datenbasierten Empfehlungen aufbauen
• Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen wie Fachbereich oder Führungsebene aufbereiten
• Eigene Analyseergebnisse überzeugend präsentieren

Praxisblock — Von der Rohdatenquelle zum begründeten Bericht

• Einen Beispieldatensatz aus einem betrieblichen Kontext auswählen
• Die Daten bereinigen und für die Analyse strukturieren
• Zentrale Kennzahlen für den Datensatz berechnen
• Eine Fragestellung mit einem einfachen Hypothesentest untersuchen
• Eine SQL-Abfrage zur gezielten Extraktion relevanter Daten erstellen
• Korrelationen im Datensatz identifizieren und einordnen
• Passende Diagramme zur Darstellung der Ergebnisse erstellen
• Die Ergebnisse in einem kurzen Bericht zusammenfassen
• Eine datenbasierte Empfehlung aus den Ergebnissen ableiten
• Den eigenen Analyseweg nachvollziehbar dokumentieren
• Die Ergebnisse einer fiktiven Fachabteilung präsentieren
• Rückfragen zur Interpretation der Ergebnisse souverän beantworten

Wer diesen Praxisblock durchlaufen hat, hat den vollständigen Weg von der unstrukturierten Datenquelle bis zum überzeugenden Bericht einmal selbst zurückgelegt — nicht als isolierte Einzelübung, sondern als zusammenhängendes Vorgehen, das sich auf neue Fragestellungen übertragen lässt. Genau diese Durchgängigkeit unterscheidet einen Grundlagenkurs von einer reinen Werkzeugschulung: Am Ende steht kein Ausschnittwissen zu Statistik oder SQL, sondern ein Verständnis dafür, wie beide Bereiche zusammenwirken.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Mitarbeitende aus unterschiedlichen Fachbereichen mit Interesse an Datenanalyse
• Berufseinsteiger/innen, die als Junior Data Analyst starten möchten
• Personen mit Interesse an IT und Programmierung ohne einschlägige Vorerfahrung
• Fachkräfte, die datenbasiertes Arbeiten in ihrer bisherigen Rolle ausbauen möchten

Die drei Bausteine Datenaufbereitung, Statistik und SQL bauen im Kurs aufeinander auf und münden gemeinsam in die Visualisierung und Berichterstellung. Theoretische Konzepte werden jeweils direkt an denselben Beispieldaten erprobt, sodass Statistik nicht abstrakt bleibt, sondern unmittelbar mit einer SQL-Abfrage oder einem Diagramm verknüpft wird.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Vollzeit- oder Teilzeitangaben sind im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Thema Data Analyst: Basiswissen und Methoden ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Der besondere Wert dieses Grundlagenkurses liegt darin, dass er nicht bei einem einzelnen Werkzeug stehen bleibt, sondern drei Bereiche verbindet, die in der Praxis untrennbar zusammengehören: den technischen Umgang mit Daten, ihre statistisch fundierte Interpretation und ihre verständliche Kommunikation. Wer nur eines davon beherrscht, bleibt in der praktischen Arbeit eingeschränkt und auf die Vorarbeit anderer angewiesen. Statistik ohne SQL bleibt abstrakt, weil die Daten fehlen, an denen sie sich anwenden lässt; SQL ohne Statistik bleibt mechanisch, weil unklar bleibt, was die extrahierten Zahlen eigentlich bedeuten. Der Kurs verbindet beides von Anfang an, sodass ein Urteilsvermögen entsteht, das über reines Werkzeugwissen hinausgeht und sich auch auf Datensätze übertragen lässt, die im Kurs nie vorkamen. Für den Berufseinstieg als Data Analyst oder Junior Data Analyst bildet dieser Kurs damit ein solides Fundament, auf dem sich spätere Spezialisierungen aufbauen lassen — sei es Richtung Excel-gestützter Analyse, Richtung Python und Automatisierung oder Richtung Business Intelligence mit Dashboards und Visualisierungswerkzeugen. Wer diesen Grundlagenkurs abgeschlossen hat, muss sich bei jedem dieser weiterführenden Schritte nicht mehr mit den Grundbegriffen aufhalten, sondern kann direkt in die jeweilige Spezialisierung einsteigen.