Data Analyst Controlling (m/w/d)

Diese Weiterbildung positioniert sich an der Schnittstelle von klassischem Controlling und moderner Datenanalyse. Controlling ohne Datenkompetenz ist heute reaktive Buchführung — Controlling mit Data-Science-Methoden wird zur strategischen Steuerungsinstanz im Unternehmen. Der Kurs vermittelt genau diese Kombination: fundiertes Verständnis von Kennzahlensystemen, Bereichscontrolling und Reporting auf der einen Seite; Python-Programmierung, SQL-Datenbankabfragen, Machine-Learning-Verfahren und Power-BI-Visualisierung auf der anderen. Ergänzt wird das durch Grundlagen des Cloud Computings und DSGVO-konformer Datenverarbeitung — beides unumgängliche Bestandteile moderner Controllingarbeit in Unternehmen.

Controlling-Grundlagen und Kennzahlensysteme Modernes Controlling baut auf einem klaren konzeptuellen Fundament. Dieser Block legt es: Was sind die Aufgaben und Ziele des Controllings? Wie werden Kennzahlen definiert, hierarchisiert und für verschiedene Steuerungszwecke eingesetzt? Besonderes Gewicht liegt auf dem Bereichs- und Beteiligungscontrolling sowie der Frage, wann welche Visualisierungsform das richtige Bild einer Datenlage vermittelt.

• Aufgaben, Ziele und Instrumente des Controllings
• Aufbau und Logik von Kennzahlensystemen
• Bereichscontrolling und Beteiligungscontrolling
• Berichtserstellung und Auswahl passender Visualisierungstypen
• Power BI: Datenmodellierung, DAX-Formeln, interaktive Dashboards

Data Science und statistische Analysemethoden Prognosen und Mustererkennungen lassen sich im Controlling nicht mehr ignorieren: Wer Nachfrageentwicklungen vorhersagen oder Kostenanomalien automatisch erkennen will, braucht Data-Science-Werkzeuge. Dieser Block führt in die wichtigsten statistischen Verfahren ein und zeigt, wie sie auf typische Controlling-Fragestellungen angewendet werden.

• Lineare, multiple und polynomiale Regression für Prognosen
• Decision Trees und Clustering (K-Means, hierarchisch) für Segmentierungsanalysen
• Grundlagen neuronaler Netze und Signalverarbeitung im Überblick
• Projektdefinition und Data-Science-Standards im Unternehmenskontext
• Agile und klassische Projektarbeit im Vergleich

Python für Controlling und Datenverarbeitung Python hat sich als Standard für flexible Datenanalyse auch im Controlling etabliert. Dieser Block führt systematisch in die Sprache ein — von den Grundlagen der Syntax über objektorientierte Konzepte bis zu praxisnahen Anwendungen für parallele Datenverarbeitung und Webintegration.

• Python-Grundlagen: Skripte, Datentypen, Sequenzen, Mengen, Generatoren
• Objektorientierte Programmierung und GUI-Design
• CGI/WSGI-Webentwicklung und parallele Datenverarbeitung
• Automatisierung wiederkehrender Analyse- und Reportingaufgaben

SQL, Datenbanken, Cloud Computing und Datenschutz Daten sitzen in Datenbanken — wer Controlling betreibt, muss wissen, wie man sie herausholt. Dieser Block vermittelt relationale Datenbankkonzepte und SQL-Abfragen, ergänzt durch eine Einführung in Cloud-Infrastrukturen und einen fundierten Überblick über datenschutzrechtliche Anforderungen.

• Relationale Datenbankgrundlagen und physisches Modellieren
• SQL-Abfragen: SELECT, JOIN, GROUP BY, Aggregationen, Subqueries, Transaktionen
• Einführung in IaaS und Kubernetes als Cloud-Grundlage
• Virtualisierungstechnologien im Überblick
• DSGVO-Anforderungen im Unternehmenskontext und deren praktische Umsetzung

Praxisblock: Controlling-Analysen mit realen Datensätzen

• Relationale Datenbankabfrage für einen Controlling-Sachverhalt entwerfen
• Regressions-Prognosemodell in Python aufsetzen und evaluieren
• Clustering-Analyse zur Kundensegmentierung durchführen
• Power-BI-Dashboard für ein fiktives Unternehmens-Reporting aufbauen
• DSGVO-Checkliste für ein internes Controlling-Projekt erarbeiten
• Agiles vs. klassisches Projektvorgehen für ein Datenanalyse-Projekt vergleichen
• Python-Skript zur automatisierten Kennzahlenberechnung schreiben
• SQL-basierte Datenextraktionen auf einem Testdatenbankserver durchführen
• Cloud-Architektur für skalierbare Reporting-Infrastruktur konzipieren
• Visualisierungsentscheidungen begründen und angemessene Diagrammtypen auswählen
• Analyseergebnisse für ein Management-Reporting aufbereiten
• Machine-Learning-Prognose mit einem Controlling-Datensatz testen und interpretieren

Alle Praxisaufgaben sind an realistischen Unternehmensszenarien ausgerichtet. Dadurch werden die erlernten Techniken direkt mit konkreten Controlling-Fragestellungen verknüpft — nicht nur abstrakt geübt. Der intensive Praxisanteil stellt sicher, dass Teilnehmende nach dem Kurs nicht nur Methoden kennen, sondern sie sicher anwenden können.

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die im Controlling oder in angrenzenden kaufmännischen Bereichen arbeiten und ihre Datenkompetenz systematisch ausbauen möchten. Auch IT-affine Quereinsteiger, die den Einstieg in analytisches Controlling anstreben, finden hier eine strukturierte Grundlage.

• Controller und Sachbearbeiter im Finanz- und Rechnungswesen
• Kaufmännische Fachkräfte mit Interesse an datengetriebener Unternehmenssteuerung
• Business Analysten, die ihre Methodik um Data-Science-Ansätze erweitern möchten
• Quereinsteiger mit quantitativem oder betriebswirtschaftlichem Hintergrund
• IT-Fachkräfte, die den kaufmännischen Anwendungskontext ihrer Arbeit besser verstehen wollen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt: Präsenz- und Onlinephasen wechseln einander ab und sind inhaltlich aufeinander abgestimmt. Die Präsenzphasen dienen der Vertiefung und gemeinsamen Anwendung — dort werden Analysemethoden auf geteilten Datensätzen erprobt und Ergebnisse diskutiert. Selbstlernphasen ermöglichen es, das eigene Lerntempo anzupassen und Stoff zu vertiefen. Die Lernzeit verteilt sich mehrheitlich auf Teilzeit, ist aber teils auch in Vollzeit verfügbar.

Konkrete Gesamtstundenzahlen und Laufzeiten variieren je nach Anbieter und Terminwahl. Der Kurs wird vorwiegend in Teilzeit angeboten; Vollzeitvarianten sind vereinzelt verfügbar. Die genaue Kursdauer entnehmen Sie der jeweiligen Terminausschreibung.

Der Kurs bereitet auf international anerkannte Herstellerzertifizierungen vor, die in Zusammenarbeit mit den jeweiligen Zertifizierungsstellen abgelegt werden. Zusätzlich erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Welche spezifischen Zertifizierungen angestrebt werden, hängt vom gewählten Anbieter und dem individuellen Kursabschnitt ab.

Unternehmen suchen zunehmend Controller, die nicht nur Berichte lesen, sondern sie mit Python und SQL selbst erstellen und mit Machine-Learning-Methoden anreichern können. Diese Weiterbildung schließt die Kompetenzlücke zwischen klassischer Controllingausbildung und moderner Datenwissenschaft. Wer sie abschließt, kann in Unternehmen eine Brückenfunktion einnehmen: als Controller mit echtem Datenwerkzeug und als Analytiker mit betriebswirtschaftlichem Verständnis. Der Kurs ist bewusst breit aufgestellt — von Python über SQL bis Cloud und DSGVO — weil die Praxis genau diese Breite verlangt. Ein Controller, der SQL-Abfragen schreiben, Prognosemodelle in Python aufsetzen und die Ergebnisse datenschutzkonform in Power-BI-Dashboards visualisieren kann, ist kein Spezialist, sondern ein Generalist mit Tiefe. Genau diese Kombination ist auf dem deutschen Arbeitsmarkt im Controlling-Bereich gefragt. Darüber hinaus bietet der Praxisanteil eine unmittelbar verwertbare Arbeitsgrundlage: Die während des Kurses erstellten Skripte, Dashboards und Analysemodelle können direkt als Portfoliomaterial eingesetzt oder in reale Arbeitskontexte übertragen werden. Das unterscheidet diese Weiterbildung von rein theoretischen Qualifikationsnachweisen.