Data Analyst - Data Quality 3.0

Datenqualität ist der unsichtbare Erfolgsfaktor hinter jeder belastbaren Analyse. Unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Schlussfolgerungen — egal wie ausgefeilte Algorithmen darauf angewendet werden. Dieser Kurs schärft den Blick für genau diese Probleme: Teilnehmende lernen, Datenqualität systematisch zu bewerten, Fehlerquellen zu identifizieren und Rohdaten so aufzubereiten, dass sie für verlässliche Analysen nutzbar sind. Im Unterschied zu einem allgemeinen Einstiegskurs liegt der Schwerpunkt hier durchgehend auf dem Qualitätsaspekt — von der ersten Prüfung eines Datensatzes bis hin zu Governance-Konzepten, die langfristige Datenzuverlässigkeit im Unternehmen sichern.

Grundlagen der Datenqualität Datenqualität ist kein binäres Konzept, sondern ein Spektrum. Der Einstieg in dieses Modul vermittelt, welche Dimensionen Datenqualität ausmachen und warum selbst kleine Inkonsistenzen in einem Datensatz zu gravierenden Fehleinschätzungen führen können. Teilnehmende lernen, wie Qualitätsprobleme in der Praxis entstehen — durch manuelle Erfassung, Systemmigrationen oder fehlerhafte Schnittstellen — und wie man ihnen methodisch begegnet.

• Die Kerndimensionen der Datenqualität: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität
• Eindeutigkeit und Validität als oft übersehene Qualitätsmerkmale
• Typische Fehlerquellen in Unternehmensdatenbanken
• Auswirkungen schlechter Datenqualität auf Geschäftsentscheidungen
• Praxisbeispiel: Überprüfung einer Kundendatenbank auf strukturelle Qualitätsprobleme

Datenfundament und Azure-Konzepte (Microsoft DP-900) Ohne Verständnis davon, wie Daten gespeichert und strukturiert sind, lässt sich ihre Qualität nicht beurteilen. Dieses Modul vermittelt die grundlegenden Konzepte relationaler und nicht-relationaler Datenbanken in der Azure-Umgebung. Teilnehmende verstehen, welche Datenbankstrukturen anfällig für Qualitätsprobleme sind und wie man diese bei der Analyse berücksichtigt.

• Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
• Relationale Datenbanken und Normalisierung als Qualitätsfaktor
• NoSQL-Strukturen und ihre besonderen Qualitätsherausforderungen
• Datenmanagement in Azure
• Zugriffssteuerung und Datenkonsistenz bei verteilten Systemen
• Praxisbeispiel: Analyse von Datenqualitätsproblemen in einer Azure-SQL-Datenbank

Qualitätskontrolle visualisieren mit Power BI (Microsoft PL-300) Power BI ist nicht nur ein Reporting-Werkzeug, sondern auch ein effektives Instrument zur Überwachung von Qualitätsindikatoren. In diesem Modul lernen Teilnehmende, wie Datenqualität messbar und für unterschiedliche Stakeholder sichtbar gemacht werden kann — von einfachen Vollständigkeitsquoten bis hin zu komplexen Qualitäts-Dashboards.

• Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
• Berechnung und Visualisierung von Qualitätskennzahlen
• Interaktive Dashboards zur Qualitätsüberwachung aufbauen
• Zeitreihenvisualisierungen für Qualitätsentwicklungen
• Automatische Datenaktualisierungen und Alerting-Funktionen
• Praxisbeispiel: Dashboard zur Echtzeit-Überwachung von Datenqualitätsindikatoren

Datenbereinigung und -transformation mit Python Die praktische Bereinigungsarbeit erfolgt häufig mit Python. Dieses Modul zeigt, wie Pandas für die systematische Behandlung von Duplikaten, fehlenden Werten, Formatinkonsistenzen und Ausreißern eingesetzt wird. Der Fokus liegt auf reproduzierbaren, dokumentierten Bereinigungsskripten — nicht auf einmaligen Ad-hoc-Korrekturen.

• Python for Data Science, Schwerpunkt Datenbereinigung
• Pandas: Erkennung und Behandlung fehlender Werte
• Duplikaterkennung und -beseitigung
• Standardisierung von Formatierungen (Datum, Texte, Kategorien)
• Ausreißeranalyse und Umgang mit Extremwerten
• Praxisbeispiel: Aufbereitung eines Umfragedatensatzes mit über 5.000 Einträgen

Erweiterte Kompetenzen: CertNexus CDSP und DEBIZ Das abschließende Modul verbindet zwei komplementäre Zertifizierungsinhalte: CDSP (Certified Data Science Practitioner) liefert die methodischen Werkzeuge für professionelle Datenanalyse und explorative Untersuchungen — DEBIZ (Data Ethics for Business Professionals) erweitert den Blick um Governance, Compliance und die ethische Dimension der Datennutzung. Zusammen schaffen beide Inhalte ein Kompetenzprofil, das über reine Technik hinausgeht.

• CertNexus CDSP: Explorative Datenanalyse und statistische Methoden
• Vergleichende Analysen, A/B-Tests und Hypothesentests
• CertNexus DEBIZ: Grundsätze der Datenethik für Unternehmen
• Governance-Frameworks und Compliance-Anforderungen
• Datenschutz, Verantwortlichkeit und Transparenzprinzipien
• Praxisbeispiel: Durchführung und Auswertung einer A/B-Analyse zur Datenqualitätsverbesserung

Die Kursstruktur folgt dem Combined-Learning-Prinzip: Instruktorengeführte Online-Einheiten wechseln mit eigenständigen Arbeitsphasen, in denen Teilnehmende die besprochenen Qualitätsmethoden auf bereitgestellte Datensätze anwenden. Teilzeit- und Vollzeit-Durchführungen sind möglich, der Kurs ist vollständig online verfügbar.

Dieser Kurs ist für Fachkräfte konzipiert, die bereits grundlegende Erfahrung mit Datenarbeit haben und sich gezielt auf das Thema Datenqualität spezialisieren möchten.

• Data Analysts und Business Analysts, die ihre Arbeit auf eine verlässlichere Datenbasis stellen wollen
• Datenbankverantwortliche und IT-Fachkräfte, die Qualitätsprozesse einführen oder verbessern möchten
• Controlling- und Reporting-Fachkräfte, die regelmäßig mit Datenproblemen zu kämpfen haben
• Personen, die eine Rolle als Data Quality Manager oder Datenverantwortlicher anstreben
• Fachkräfte, die neben technischen auch Governance- und Compliance-Kenntnisse aufbauen wollen

Theorie und Praxis wechseln sich im Kursverlauf konsequent ab. Neue Konzepte werden zunächst in Live-Sessions erklärt und mit typischen Unternehmensbeispielen illustriert, bevor Teilnehmende sie in geführten Übungen auf eigene Datensätze anwenden. Ein besonderes Gewicht liegt auf der Dokumentation von Qualitätsprozessen: Teilnehmende lernen nicht nur, Probleme zu lösen, sondern ihre Vorgehensweise so zu beschreiben, dass sie für Kolleginnen und Kollegen nachvollziehbar und reproduzierbar ist. Teilzeit-Durchführungen sind üblich, vereinzelt werden auch Vollzeit-Formate angeboten.

Die Kursdauer hängt vom gewählten Format ab. Teilzeit-Durchführungen — die häufigere Variante — verteilen den Stoff über mehrere Wochen und ermöglichen eine parallel zu laufenden Aufgaben tragbare Lernbelastung. Online-Durchführungen sind deutschlandweit buchbar; Unterrichtssprache ist primär Deutsch.

Absolventen erhalten eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Die Kursinhalte orientieren sich an den Anforderungen der Zertifizierungsprüfungen DP-900 (Microsoft Azure Data Fundamentals), PL-300 (Power BI Data Analyst), CertNexus CDSP und DEBIZ, die nach Kursabschluss extern abgelegt werden können. Die externen Prüfungen sind nicht im Kurspaket enthalten.

Wer sich auf Datenqualität spezialisiert, löst in Unternehmen ein Problem, das häufig unterschätzt wird — und deshalb hoch bewertet wird. Analysefehler, die auf schlechte Daten zurückzuführen sind, kosten Unternehmen Zeit, Geld und Reputation. Fachkräfte, die Qualitätsprobleme strukturiert erkennen und beheben können, sind deshalb in Controlling, IT und Datenmanagement gleichermaßen gefragt. Die Verbindung von Power BI (Visualisierung), Python (Bereinigung) und CertNexus CDSP/DEBIZ (Methodik und Governance) macht den Kurs zu einem der wenigen Angebote, das den Qualitätsaspekt der Datenarbeit konsequent in den Mittelpunkt stellt — statt ihn als Randthema zu behandeln. Teilnehmende können das Gelernte unmittelbar in laufenden Projekten einsetzen. Das Governance- und Ethik-Modul (DEBIZ) ergänzt das technische Profil um eine Dimension, die angesichts wachsender Datenschutzanforderungen zunehmend an Bedeutung gewinnt. Wer Daten nicht nur analysieren, sondern verantwortungsvoll managen kann, stärkt damit sein Profil gegenüber Arbeitgebern nachhaltig.