Data Analyst - Data Quality 2.0

Data Analyst — Data Quality 2.0 ist eine Bündel-Weiterbildung, die Datenqualität als eigenständiges Thema in den Mittelpunkt stellt: von den grundlegenden Qualitätsdimensionen über Datenbankgrundlagen (Microsoft DP-900) und Visualisierung von Qualitätskennzahlen mit Power BI (PL-300) bis zur technischen Datenaufbereitung in Python und einer vertiefenden Governance-/Ethik-Perspektive über CertNexus CDSP und DEBIZ. Anders als klassische Data-Analyst-Lehrgänge liegt der rote Faden konsequent auf der Frage, wie Daten geprüft, bereinigt und in ihrer Qualität nachvollziehbar bewertet werden können. Für Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen wollen, ist belastbare Datenqualität eine Voraussetzung, die oft unterschätzt wird. Der Lehrgang vermittelt genau dieses Querschnittswissen und verbindet es mit vier konkreten, jeweils eigenständig geprüften Bausteinen.

Die Weiterbildung ist in fünf inhaltlich eigenständige Bausteine gegliedert, die aufeinander aufbauen und jeweils eigene Werkzeuge beziehungsweise Zertifizierungsinhalte behandeln. Modul 1 — Grundlagen der Datenqualität: Der Einstieg vermittelt das begriffliche Fundament, auf dem die weiteren Module aufbauen. Anhand einer beispielhaften Kundendatenbank wird sichtbar gemacht, wie sich Qualitätsmängel konkret auswirken.

• Dimensionen der Datenqualität: Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit
• Bedeutung dieser Dimensionen für verlässliche Analysen
• Relevanz von Datenqualität für unternehmerische Entscheidungen
• Typische Fehlerquellen in Unternehmensdatenbeständen
• Praxisbeispiel: Überprüfung einer Kundendatenbank auf Qualitätsmängel
• Erste Ansätze zur systematischen Qualitätsbewertung

Modul 2 — Datenfundament mit Microsoft DP-900: Dieser Baustein vermittelt die Grundlagen von Datenmanagement und Datenbankarten, die Voraussetzung für jede weitergehende Qualitätsanalyse sind.

• Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals als Zertifizierungsinhalt
• Relationale Datenbanken im Vergleich zu NoSQL-Ansätzen
• Grundlegende Konzepte des Datenmanagements in Azure
• Zusammenhang zwischen Datenmodell und Datenqualität
• Praxisbeispiel: Analyse von Datenqualität mit Azure SQL

Modul 3 — Datenvisualisierung mit Power BI (Microsoft PL-300): Im Zentrum steht, wie sich Datenqualität nicht nur prüfen, sondern auch sichtbar machen und überwachen lässt.

• Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst als Zertifizierungsinhalt
• Visualisierung von Qualitätskennzahlen und Fehlerraten
• Erstellung interaktiver Dashboards zur laufenden Überwachung
• Praxisbeispiel: Aufbau eines Dashboards zur Überwachung von Qualitätsindikatoren

Modul 4 — Datenaufbereitung mit Python: Dieser technisch orientierte Block behandelt die praktische Bereinigung und Transformation von Daten als handwerkliche Grundlage der Datenqualitätsarbeit.

• Python for Data Science als Werkzeugbasis
• Grundlagen von Pandas und NumPy für die Datenaufbereitung
• Transformation und Standardisierung heterogener Datenquellen
• Praxisbeispiel: Aufbereitung von Umfragedaten mit Pandas

Modul 5 — Erweiterte Kompetenzen mit CertNexus CDSP und DEBIZ: Der abschließende Baustein hebt die Datenqualitätsarbeit auf eine strategische Ebene und ergänzt sie um Governance- und Ethikfragen.

• CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner) als Zertifizierungsinhalt
• CertNexus DEBIZ (Data Ethics for Business Professionals) als Zertifizierungsinhalt
• Governance- und Compliance-Aspekte im Umgang mit Daten
• Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse unter CDSP-Methodik

Die fünf Module sind bewusst als Kette angelegt: Wer die Datenqualitätsdimensionen aus Modul 1 verstanden hat, kann sie in Modul 2 auf konkrete Datenbankstrukturen anwenden, in Modul 3 sichtbar machen, in Modul 4 technisch bereinigen und in Modul 5 in einen größeren Governance- und Ethikrahmen einordnen.

Data Analyst — Data Quality 2.0 richtet sich an Personen, die Datenqualität nicht nebenbei, sondern als eigenständige Kernkompetenz aufbauen möchten. Der Lehrgang ist sowohl für den Einstieg als auch zur Vertiefung geeignet.

• Data Analysts, die ihre Kenntnisse im Bereich Datenqualität gezielt vertiefen möchten
• Business Analysts, die datenbasierte Entscheidungsgrundlagen absichern müssen
• IT-Fachkräfte mit Berührungspunkten zu Datenbanken und Datenmanagement
• Fachkräfte aus Controlling und Datenmanagement, die Kennzahlen auf Verlässlichkeit prüfen
• Personen, die eine Kombination aus Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen anstreben

Der Lehrgang kombiniert seminaristischen Unterricht mit werkzeugbasierten Praxisübungen zu jedem der fünf Bausteine — von der Azure-SQL-Analyse über Power-BI-Dashboards bis zur Python-basierten Datenaufbereitung. Die Organisation erfolgt überwiegend in Teilzeit, teils auch in Vollzeit, im Combined-Learning-Format mit Online-Anteilen, sodass eine deutschlandweite Teilnahme möglich ist.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Teilzeit- oder Vollzeitformat; da überwiegend Teilzeit angeboten wird, erstreckt sich der Lehrgang meist über mehrere Wochen mit regelmäßigen Terminen für die fünf Module. Vollzeitformate verkürzen die Gesamtdauer entsprechend.

Der Lehrgang bereitet auf mehrere externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) und PL-300 (Power BI Data Analyst) als Microsoft-Herstellerzertifikate sowie CertNexus CDSP und DEBIZ als eigenständige Fachzertifikate. Ergänzend wird ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters ausgestellt. Damit erwerben Teilnehmende nicht ein einzelnes, sondern vier eigenständig ausweisbare Zertifikate.

Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt darin, dass Datenqualität hier nicht als Randthema in einem allgemeinen Data-Analyst-Curriculum behandelt wird, sondern als roter Faden durch alle fünf Module läuft. Wer nach Abschluss in einer Bewerbung oder im Job auf Datenqualitätsarbeit verweisen kann, hat damit ein klar umrissenes, prüfbares Kompetenzprofil vorzuweisen — von der Fehlerquellenanalyse bis zur automatisierten Qualitätsüberwachung im Dashboard. Die Kombination aus Microsoft-Zertifikaten (DP-900, PL-300) und CertNexus-Zertifikaten (CDSP, DEBIZ) deckt zugleich zwei unterschiedliche Perspektiven ab: die technische Arbeit mit Datenbanken und Visualisierungswerkzeugen einerseits, professionelle Data-Science-Methodik und Datenethik andererseits. Diese Breite ist besonders für Rollen wertvoll, in denen Datenqualität nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Governance-Anforderungen verantwortet wird. Wer den Python-Baustein mit den Visualisierungskompetenzen aus Power BI verbindet, kann Qualitätsprobleme nicht nur erkennen, sondern auch technisch beheben und die Verbesserung im Zeitverlauf sichtbar dokumentieren — eine Kombination, die in vielen Unternehmen bislang auf mehrere Rollen verteilt ist.