Data Analyst: Datenanalyse

Dieser Kurs legt das breite Fundament für eine Tätigkeit als Datenanalyst. Er richtet sich an alle, die strukturierte Daten effizient abfragen, aufbereiten, analysieren und verständlich visualisieren möchten — und dabei auf ein Werkzeugset setzen, das in deutschen Unternehmen tatsächlich im Einsatz ist: SQL für Datenbankabfragen, Excel für tabellarische Analysen, Power BI für interaktive Dashboards und Python für automatisierte und komplexere Datenverarbeitung. Anders als spezialisierte Kurse, die sich auf einen einzigen Anwendungsbereich konzentrieren, bietet diese Weiterbildung das nötige Gesamtbild. Der Kurs bereitet zudem auf externe Zertifizierungsprüfungen vor, darunter Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), PL-900 und CompTIA Data+.

Analytische Grundlagen und Datenverständnis Bevor Werkzeuge eingesetzt werden können, braucht es ein Verständnis dafür, was Daten überhaupt leisten können und welche Grenzen sie haben. Dieser Einführungsblock schult die analytische Denkweise und erklärt, welche Rolle Datenanalysten in modernen Organisationen spielen — und wie strukturierte Analyseprozesse ablaufen.

• Analytische Denkweise und die Rolle von Datenanalysten
• Arten von Daten und Analysezielen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv
• Datenqualität: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Korrektheit
• Datenmodellierung als Vorstufe der Analyse
• KPIs, Visualisierungsziele und die Wahl angemessener Darstellungsformen

SQL für strukturierte Datenbankabfragen SQL ist die grundlegendste Fähigkeit eines Datenanalysten. Dieser Block führt systematisch in relationale Datenbanken ein und vermittelt alle für die Analysepraxis relevanten SQL-Konstrukte — von einfachen Abfragen bis zu verschachtelten Subqueries.

• SELECT, WHERE, ORDER BY: Grundlagen der Datenabfrage
• JOIN-Operationen: INNER JOIN, LEFT JOIN, Mehrfach-Joins
• Aggregationen: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• Filterlogik, Subqueries und Common Table Expressions (CTE)
• Praktische Übungen mit relationalen Testdatensätzen

Excel und Power BI für Visualisierung und Reporting Viele Analyseaufgaben in Unternehmen werden nach wie vor in Excel bearbeitet — und Power BI hat sich als Standard für interaktives Reporting durchgesetzt. Dieser Block vermittelt beide Werkzeuge auf einem Level, das für professionelle Analysearbeit ausreicht.

• Excel: Pivot-Tabellen, Pivot-Charts, bedingte Formatierung
• Power Query: Datenimport, Transformation und Bereinigung
• Power BI: Datenmodellierung, Beziehungen, DAX-Grundlagen
• Dashboard-Design: Hierarchien, Drilldown, Interaktivität
• Bezug zu Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) und PL-900 (Power Platform Fundamentals)

Python für Datenanalysten Python erweitert die Analysemöglichkeiten erheblich: Größere Datensätze, automatisierte Pipelines und statistische Berechnungen sind mit Python deutlich einfacher umsetzbar als mit Excel. Dieser Block startet bei Null und führt zu anwendungsfähigen Grundlagen.

• Grundlagen: Variablen, Datentypen, Schleifen, Funktionen
• Pandas: DataFrames einlesen, filtern, transformieren, aggregieren
• NumPy für numerische Berechnungen
• Matplotlib und Seaborn für die Visualisierung von Analyseergebnissen
• Explorative Datenanalyse: Bereinigung, Missing Values, Ausreißer

Praxisblock: Eigenständige Datenanalyse-Projekte

• SQL-Abfrage auf einem Testdatenbankserver entwerfen und optimieren
• Excel-Auswertung mit Pivot-Tabellen und Power Query erstellen
• Power-BI-Dashboard mit DAX-Kennzahlen und Drilldown-Funktion aufbauen
• Python-Skript zur Bereinigung und Aggregation eines Rohdatensatzes schreiben
• Explorative Analyse mit Pandas durchführen und Ergebnisse in Matplotlib visualisieren
• Analyseergebnisse für ein Management-Briefing aufbereiten
• Datenqualität eines vorgegebenen Datensatzes systematisch prüfen
• KPI-Auswahl für einen fiktiven Unternehmensbereich begründen
• Verschiedene Visualisierungsformen vergleichen und situationsgerecht einsetzen
• Analyseprojekt von der Fragestellung bis zur Präsentation durchführen
• SQL und Power BI in einem integrierten Analyseflow kombinieren
• Feedback-Runde: Eigene Analyse von Peers kritisch kommentieren lassen

Die Praxisprojekte sind so aufgebaut, dass alle vier Hauptwerkzeuge (SQL, Excel, Power BI, Python) gleichberechtigt zum Einsatz kommen. Teilnehmende sollen am Ende nicht nur jedes Werkzeug isoliert kennen, sondern verstehen, wann welches Werkzeug für welche Aufgabe am besten geeignet ist.

Der Kurs richtet sich an alle, die in eine Tätigkeit als Datenanalyst einsteigen oder ihre bestehenden Kenntnisse auf ein professionelles Niveau heben möchten. Er setzt keine Vorkenntnisse in Datenanalyse oder Programmierung voraus und ist ausdrücklich auch für Quereinsteiger konzipiert.

• Berufseinsteiger, die eine Karriere als Data Analyst anstreben
• Kaufmännische Fachkräfte, die Datenkompetenz als Erweiterung ihrer Qualifikation suchen
• Verwaltungsmitarbeiter und Sachbearbeiter, die datenbasiertes Berichtswesen verstehen möchten
• IT-affine Quereinsteiger ohne formalen Informatikabschluss
• Berufsrückkehrer, die mit aktuellen Analysestandards vertraut werden möchten

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt: Präsenzphasen, in denen Inhalte gemeinsam erarbeitet und auf Datensätzen angewendet werden, wechseln mit strukturierten begleiteten Online-Phasen ab. Der Aufbau folgt dem Prinzip vom Einfachen zum Komplexen — SQL-Grundlagen werden vor fortgeschrittenen Python-Anwendungen behandelt. Der Unterricht ist stark übungsbasiert: Theoretische Konzepte werden sofort auf reale Datensätze angewendet. Kurszeiten sind vorwiegend Teilzeit, Vollzeitvarianten sind vereinzelt verfügbar.

Die genaue Kurslaufzeit hängt vom Anbieter ab. Der Kurs ist mehrmonatig und wird überwiegend in Teilzeit angeboten. Vollzeit-Varianten sind vereinzelt verfügbar. Konkrete Stundenpläne entnehmen Sie der Kursausschreibung Ihres gewählten Anbieters.

Nach Kursabschluss erhalten Sie ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Der Kurs bereitet auf externe Herstellerzertifizierungen vor: Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), Microsoft PL-900 (Power Platform Fundamentals) und CompTIA Data+. Die eigentlichen Zertifizierungsprüfungen werden extern bei den jeweiligen Stellen abgelegt und sind nicht Bestandteil des Kursentgelts.

Datenanalyse ist heute in fast jeder Unternehmensabteilung präsent — vom Vertrieb über das Marketing bis zur Logistik. Die Kombination aus SQL, Excel, Power BI und Python, die dieser Kurs vermittelt, deckt den Kern dessen ab, was Arbeitgeber in Datenanalysefunktionen nachfragen. Wer alle vier Werkzeuge souverän einsetzt, ist nicht auf eine Nische festgelegt, sondern flexibel einsetzbar. Ein besonderer Mehrwert dieses Kurses liegt in der Zertifizierungsperspektive: Die inhaltliche Vorbereitung auf PL-300 und CompTIA Data+ gibt dem Abschluss zusätzliche externe Sichtbarkeit — nicht nur als Kursnachweis, sondern als Qualifikation, die an branchenübergreifend anerkannten Standards gemessen werden kann. Wer die externe Prüfung ablegen möchte, ist nach diesem Kurs inhaltlich darauf vorbereitet. Schließlich ist die Breite des Werkzeugsets auch strategisch sinnvoll: Wer nur Power BI kennt, ist abhängig von Microsoft-Ökosystemen. Wer zusätzlich Python und SQL beherrscht, kann die Arbeit eigenständig von der Datenquelle bis zur Visualisierung durchführen — ohne auf andere Teams oder Softwarelizenzen angewiesen zu sein. Dieser Kurs schafft genau diese Unabhängigkeit.