Data Analyst / Data Scientist

Datenanalyse ist heute mehr als Tabellenkalkulation. Dieser Kurs deckt das gesamte Spektrum ab, das Unternehmen von modernen Data Analysts und Data Scientists erwarten: strukturierte Datenabfragen mit Transact-SQL, aussagekräftige Dashboards in Power BI, Cloud-Grundlagen auf Azure, Python-Scripting für fortgeschrittene Analysen und schließlich die organisatorischen Rahmenbedingungen, in denen Datenprojekte geführt werden — Projektmanagement mit PRINCE2 und agiles Arbeiten mit Scrum. Das Ergebnis ist ein breites, zertifiziertes Kompetenzprofil, das sowohl die technische als auch die methodische Seite datengetriebener Arbeit abdeckt.

Das erste Modul schafft die Grundlage mit Microsoft Excel — dem Universalwerkzeug für Kalkulationen, Analysen und erste Datenorganisation. Pivot-Tabellen, bedingte Formatierungen, komplexe Formeln und Visualisierungen sind die Kernthemen. Wer Excel wirklich beherrscht, kann auch mit großen Datensätzen auf Anhieb strukturiert arbeiten.

• Tabellenstruktur, Formeln und bedingte Formatierung professionell einsetzen
• Pivot-Tabellen und -Diagramme für schnelle Datenauswertungen
• SVERWEIS, INDEX/VERGLEICH und andere Nachschlage- und Matrixfunktionen
• Datenbereinigung und -validierung in Excel
• Visualisierung von Analyseergebnissen für Präsentationen und Reports

Das zweite Modul führt in Microsoft Power BI ein. Datenquellen verbinden, Datenmodelle aufbauen und erste Berichte und Dashboards erstellen — so entsteht Schritt für Schritt das Grundwerkzeug für unternehmensweites Reporting. Am Ende dieses Moduls können Teilnehmende selbstständig ein schlichtes, aber vollständiges Power-BI-Dashboard für eine Abteilung erstellen.

• Datenquellen importieren und transformieren mit Power Query
• Datenmodelle und Beziehungen in Power BI aufbauen
• DAX-Grundlagen für berechnete Spalten und Measures
• Berichtselemente: Visualisierungen, Filter und Drilldowns
• Interaktive Dashboards mit Grundfunktionen veröffentlichen

Das dritte Modul vermittelt Datenbankabfragen mit Transact-SQL auf DP-080-Niveau. SQL ist die Sprache, in der Daten leben — wer SQL nicht beherrscht, ist auf vorbereitete Exporte angewiesen. Hier lernen Teilnehmende, selbstständig Daten aus relationalen Datenbanken zu holen, zu filtern, zu aggregieren und zu verknüpfen.

• SELECT-Abfragen, WHERE-Klauseln und JOIN-Operationen
• Aggregatfunktionen, GROUP BY und HAVING
• Unterabfragen und Common Table Expressions
• Daten einfügen, aktualisieren und löschen mit DML-Befehlen
• Arbeiten mit SQL Server-Datenbanken in der Praxis

Das vierte Modul erschließt die Azure-Datenwelt auf DP-900-Grundlagenniveau. Cloud-Datenbanken, Azure Synapse Analytics und die Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenspeichern in der Cloud sind die zentralen Themen. Absolventen verstehen, wie Unternehmensdaten in der Cloud organisiert werden — und was das für ihre Analyseaufgaben bedeutet.

• Konzepte relationaler und nicht-relationaler Datenbanken in Azure
• Azure Synapse Analytics, Cosmos DB und Azure SQL im Überblick
• Cloud Data Governance und analytische Workloads
• Grundlagen des Datenmanagements in Cloud-Umgebungen
• Zertifizierungsvorbereitung auf Microsoft DP-900

Das fünfte Modul ist das PL-300-Kernmodul — die Vertiefung von Power BI auf Unternehmensebene. Best Practices für Datenmodellierung, erweiterte DAX-Konzepte und die Anforderungen an skalierbare BI-Lösungen stehen im Vordergrund. Am Ende dieses Moduls sind Teilnehmende bereit für die Prüfung zum Microsoft Power BI Data Analyst Associate.

• Erweiterte Datenmodellierung und Star-Schema-Design in Power BI
• DAX: Zeitintelligenz, CALCULATE und komplexe Measures
• Row-Level Security und Freigabekonzepte in Power BI Service
• Performance-Optimierung für große Datenmodelle
• Zertifizierungsvorbereitung auf Microsoft PL-300

Das sechste Modul deckt die Power Platform auf PL-900-Niveau ab — also die Integration von Power BI mit Power Automate und Power Apps. Teilnehmende verstehen, wie Daten über Systemgrenzen hinweg fließen und wie Geschäftsprozesse automatisiert werden können.

• Power Platform-Überblick: Power BI, Power Automate, Power Apps
• Common Data Service und Datenkonnektivität
• Automatisierung von Datenprozessen mit Power Automate
• Power BI-Dashboard in eine Power-Platform-Lösung einbetten
• Zertifizierungsvorbereitung auf Microsoft PL-900

Das siebte Modul führt Python in die Ausbildung ein — als Ergänzung zu den BI-Werkzeugen für statistische Analysen und Scripting, das in Excel und Power BI nicht mehr möglich ist. Pandas-Grundlagen, Visualisierungen und erste Klassifikationsmodelle mit scikit-learn erweitern das analytische Repertoire erheblich.

• Python-Grundlagen, Datentypen und Kontrollstrukturen
• Datenanalyse mit Pandas: Laden, Bereinigen, Aggregieren
• Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
• Einstieg in maschinelles Lernen mit scikit-learn
• Fortgeschrittene Python-Techniken für Datenverarbeitungsaufgaben

Das achte Modul bringt Projektmanagement-Know-how nach PRINCE2 Foundation in die Ausbildung. Datenprojekte laufen selten ohne Projektplanung, Risikomanagement und Stakeholder-Kommunikation — dieser Modulabschluss gibt Analysten die Sprache und die Werkzeuge, die in Unternehmensprojekten gesprochen werden.

• PRINCE2-Prinzipien, Themen und Prozesse im Überblick
• Projektinitiierung, Steuerung und Abschluss nach PRINCE2
• Rollen im PRINCE2-Projekt: Projektboard, Projektmanager, Teams
• Risiko-, Qualitäts- und Änderungsmanagement
• Zertifizierungsvorbereitung auf PRINCE2 Foundation

Das neunte Modul schließt mit der EXIN Agile Scrum Foundation ab. Agile Methoden sind heute Standard in datengetriebenen Teams — Backlogs, Sprints, Retrospektiven und das Zusammenspiel zwischen Product Owner und Entwicklungsteam sind Konzepte, die Analysten kennen müssen, um in modernen Teams produktiv mitzuarbeiten.

• Agile Grundprinzipien und das Agile Manifest im Unternehmenskontext
• Scrum-Framework: Rollen, Ereignisse und Artefakte
• Sprint-Planung, Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive
• Backlog-Pflege und Priorisierung in Datenprojekten
• Zertifizierungsvorbereitung auf EXIN Agile Scrum Foundation

Dieser Kurs richtet sich an Menschen, die in datenanalytischen Berufen arbeiten möchten und ein breites, werkzeugübergreifendes Kompetenzprofil anstreben.

• Personen, die in Analyse, Controlling oder Reporting tätig sind und sich systematisch weiterqualifizieren wollen
• Quereinsteiger mit IT-Affinität, die eine zertifizierte Ausbildung im Data-Analyst-Bereich suchen
• Excel- und Office-Anwender, die den Schritt zu Power BI und SQL machen möchten
• Fachkräfte, die Datenprojekte nicht nur technisch, sondern auch methodisch begleiten wollen
• Berufsanfänger mit Interesse an Business Intelligence und datengetriebener Unternehmenssteuerung

Das Programm folgt dem Combined-Learning-Modell: angeleitete Unterrichtseinheiten wechseln mit eigenverantwortlichen Übungsphasen. Besonders die BI-Module (Excel, Power BI, SQL) sind stark praxisorientiert — Lernende arbeiten von Anfang an mit echten Datenszenarien. Projektmanagement- und Scrum-Module werden durch Fallstudien und Gruppenübungen vermittelt. Der Kurs ist überwiegend als Teilzeitvariante konzipiert, mit einer Vollzeitoption, und wird deutschlandweit online angeboten.

Das Programm umfasst neun aufeinander aufbauende Module von Excel-Grundlagen bis Scrum. Der Zeitaufwand ist erheblich — das spiegelt die Breite des Kompetenzspektrums wider. Genauere Angaben zu Kursdauer und Terminen sind beim jeweiligen Anbieter erhältlich.

Das Programm bereitet auf mehrere Zertifizierungen vor: Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900), Microsoft Power BI Data Analyst Associate (PL-300), Microsoft Power Platform Fundamentals (PL-900), PRINCE2 Foundation (6th Edition) und EXIN Agile Scrum Foundation. Für Excel, Power BI Grundlagen, SQL und Python werden trägerinterne Teilnahmezertifikate ausgestellt.

Die Besonderheit dieses Programms liegt in seiner Breite: Es verknüpft technische Analysewerkzeuge (Excel, SQL, Power BI, Python) mit Cloud-Grundlagenwissen (Azure) und organisatorischer Kompetenz (PRINCE2, Scrum). Wer all das beherrscht, kann in Unternehmen nicht nur Analysen erstellen, sondern auch erklären, woher die Daten kommen, wie sie qualitätsgesichert werden und in welchem Projektrahmmen die Arbeit stattfindet. Für Quereinsteiger und Karrierewechsler bietet das Zertifizierungsbündel einen klar strukturierten Einstieg: Anstatt sich einzelne Kurse zusammenzusuchen, durchläuft man einen zusammenhängenden Lernpfad, der am Ende als Gesamtbild wirkt. Die Kombination aus Microsoft-Zertifikaten, PRINCE2 und Scrum ist am Arbeitsmarkt breit anerkannt und öffnet Türen zu Positionen als Data Analyst, Business Intelligence Analyst oder Junior Data Scientist. Das Python-Modul gibt dem Profil eine zusätzliche Tiefendimension: Wer statistische Analysen und erste Machine-Learning-Schritte in Python beherrscht, überschreitet die Grenze zwischen Data Analyst und Data Scientist — und erschließt sich damit ein deutlich breiteres Spektrum an Einsatzmöglichkeiten in datengetriebenen Teams.