Data Analyst: Datenanalyse mit KI

Dieser Kurs qualifiziert für datengetriebene Aufgaben in Unternehmen und verbindet klassische Analysewerkzeuge mit modernen KI-Methoden. Im Mittelpunkt stehen drei Technologiestränge, die heute in Data-Analytics-Teams Alltag sind: Python für die Datenverarbeitung, SQL für strukturierte Abfragen und Power BI für interaktive Reporting-Dashboards. Ergänzt wird das Curriculum durch eine gezielte Einführung in KI-gestützte Analysen, die direkt auf die Anforderungen der Zertifizierungen Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals) und CertNexus Certified AI Practitioner (CAIP) ausgerichtet ist. Quereinsteiger, die analytische Fähigkeiten systematisch ausbauen wollen, finden hier ebenso den richtigen Einstieg wie Berufstätige, die ihr Profil um KI-Kompetenz erweitern.

Datenanalyse-Grundlagen mit KI-Unterstützung Der erste Block legt das konzeptionelle Fundament für alle weiteren Inhalte. Teilnehmende verstehen, warum Daten als Ressource so bedeutsam sind und welche Rolle KI-Methoden in modernen Analyseprozessen spielen. Dabei wird auch die Terminologie eingeführt, die in den Zertifizierungsprüfungen vorausgesetzt wird.

• Einführung in datengetriebene Entscheidungsfindung und Analytics-Reife
• Grundbegriffe: Klassifikation, Regression, Clustering, Vorhersagemodelle
• Überblick über den Einsatz von KI in Unternehmensanalysen
• Datenqualität, Datenhygiene und häufige Fallstricke bei der Analyse
• Unterschied zwischen beschreibender, diagnostischer, prädiktiver und präskriptiver Analytik

Arbeiten mit Python und SQL In diesem praktischen Block steht die technische Datenverarbeitung im Vordergrund. Mit Python und SQL werden Datensätze aus verschiedenen Quellen abgerufen, transformiert und für die Analyse vorbereitet.

• SQL: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, Unterabfragen und Datenbankdesign-Grundlagen
• Python mit Pandas: DataFrames erstellen, Daten filtern, aggregieren und zusammenführen
• Python mit Matplotlib und Seaborn: einfache und zusammengesetzte Diagramme erzeugen
• Scikit-learn: Einführung in Modelltraining, Evaluierungsmetriken, Kreuzvalidierung
• Verbindung von Python mit SQL-Datenbanken für automatisierte Abfrageprozesse

Microsoft Power BI und KI-Funktionen Power BI bildet den zentralen Reporting-Strang des Kurses. Neben der Erstellung professioneller Dashboards lernen Teilnehmende, wie KI-Erweiterungen innerhalb der Plattform eingesetzt werden können.

• Datenimport aus verschiedenen Quellen (Excel, SQL, Web, APIs) und Datenmodellierung
• DAX-Ausdrücke: Measures, berechnete Spalten, Time Intelligence-Funktionen
• Visualisierungstypen und Storytelling mit Daten in Power BI Reports
• Azure Cognitive Services in Power BI: Stimmungsanalyse, Texterkennung, Bildklassifikation
• AutoML in Power BI für niedrigschwellige Modellentwicklung ohne Code
• Grundlagen für die PL-300-Zertifizierungsprüfung (Power BI Data Analyst)

KI-Zertifizierungsvorbereitung: AI-900 und CertNexus CAIP Der abschließende Block systematisiert die KI-Grundlagen im Hinblick auf zwei international anerkannte Zertifizierungen. Beide Zertifikate richten sich an Datenprofis, die ihre KI-Kompetenz formal nachweisen wollen.

• Microsoft AI-900: KI-Grundlagen, Azure Machine Learning, Cognitive Services, Responsible AI
• Azure-Dienste für maschinelles Lernen, NLP, Computer Vision und Sprache
• CertNexus CAIP: KI-Modelltypen, Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellevaluierung
• Ethik in der KI, Bias-Erkennung und verantwortungsvoller Einsatz von KI-Systemen
• Prüfungsrelevante Konzepte strukturiert wiederholen und anwenden

Praktische Arbeit und Anwendungsprojekte Über die gesamte Kurszeit hinweg arbeiten Teilnehmende mit realen oder realistischen Datensätzen und wenden die erlernten Methoden direkt an. Dieser Block fasst exemplarische Praxisaufgaben zusammen.

• Vollständige Analysepipeline: Daten laden, bereinigen, auswerten, visualisieren (Python)
• SQL-Datenbankprojekt mit mehreren verknüpften Tabellen
• Power-BI-Dashboard: mehrseitiger Report mit Filterlogik und Drill-through
• Integration eines KI-Moduls (z. B. Stimmungsanalyse) in ein Power-BI-Reporting
• Scikit-learn-Notebook: Klassifikationsmodell trainieren und Ergebnisse interpretieren
• Mapping von Lernzielen auf die AI-900- und CAIP-Prüfungsdomänen
• Datenpräsentation: Ergebnisse einer Analyse adressatengerecht aufbereiten und vortragen
• Fallstudie: Datengetriebene Entscheidungsempfehlung für ein fiktives Unternehmen
• Abschlussprojekt: eigenständige Analyse inkl. Power-BI-Report und Python-Notebook

Wer diesen Kurs konsequent durcharbeitet, verlässt ihn mit einem durchgängigen Verständnis des analytischen Prozesses – von der Datenbeschaffung über die Modellierung bis zur Dashboard-Präsentation.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Datenbereich Fuß fassen oder ihr analytisches Profil gezielt schärfen wollen. Branchenkenntnisse sind kein Hindernis – die vermittelten Methoden sind branchenübergreifend einsetzbar.

• Berufstätige aus kaufmännischen, technischen oder naturwissenschaftlichen Feldern mit Interesse an Datenanalyse
• Quereinsteiger, die sich strukturiert für Analytics-Rollen qualifizieren wollen
• Junior Data Analysts, die Python-Kenntnisse aufbauen und Power-BI-Kompetenz formalisieren möchten
• Personen, die eine oder mehrere der Zertifizierungen PL-300, AI-900 oder CAIP anstreben
• IT-Fachleute, die ihre technische Basis um Analysemethoden und KI-Grundlagen erweitern

Die Weiterbildung läuft im Combined-Learning-Format – Präsenz- oder Liveunterricht im virtuellen Klassenzimmer wechselt sich mit selbstgesteuertem Lernen und praktischen Übungen ab. Theorieinputs werden direkt durch Coding-Übungen und Dashboard-Aufgaben vertieft, sodass das Erlernte nicht abstrakt bleibt. Die Kursziele sind klar an den Prüfungsdomänen der relevanten Zertifizierungen ausgerichtet, ohne dass der Kurs zum reinen Klausurtraining verkommt: Das vermittelte Wissen ist auch jenseits der Prüfungen unmittelbar berufspraktisch relevant. Wer Vollzeit lernt, kann den Kurs in konzentrierter Form absolvieren; Teilzeiteinstieg ist ebenfalls möglich.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, einzelne Durchführungen auch in Teilzeit. Die genaue Kursdauer richtet sich nach dem konkreten Angebot; da Zertifizierungsvorbereitungen für PL-300, AI-900 und CAIP je nach Vorkenntnisstand unterschiedlich viel Zeit beanspruchen, empfiehlt sich eine individuelle Abstimmung vor Kursbeginn.

Ziel des Kurses ist die Vorbereitung auf drei extern abgenommene Zertifizierungsprüfungen: Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst Associate), Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals) und CertNexus Certified AI Practitioner (CAIP). Die Prüfungen werden unabhängig vom Kursanbieter bei den jeweiligen Zertifizierungsstellen (Microsoft, CertNexus) abgelegt. Zusätzlich wird ein Lehrgangszertifikat über die absolvierte Weiterbildung ausgestellt. Die Herstellerzertifikate sind international anerkannt und haben eine begrenzte Gültigkeitsdauer, nach der eine Rezertifizierung erforderlich ist.

Die Kombination aus Python, SQL und Power BI deckt den Werkzeugkasten ab, den Data-Analytics-Teams in der Praxis täglich nutzen. Wer alle drei Stränge beherrscht, kann lückenlos arbeiten: Daten aus Datenbanken abfragen, in Python transformieren und auswerten, anschließend in Power BI für Entscheidungsträger visualisieren. Das ist keine akademische Übung – diese Dreierkombination ist in Stellenausschreibungen für Data-Analyst-Rollen quer durch alle Branchen standardmäßig gefordert. Der Fokus auf Zertifizierungsprüfungen hat einen handfesten beruflichen Vorteil: PL-300, AI-900 und CAIP sind international anerkannte Nachweise, die in Lebensläufen und Profilen sofort verständlich sind und von Personalverantwortlichen als Qualitätssignal gewertet werden. Wer alle drei Prüfungen besteht, demonstriert sowohl Reporting-Kompetenz (Power BI), Cloud-AI-Grundlagenwissen (Azure) als auch ein breiteres KI-Practitioner-Profil (CertNexus) – eine ungewöhnlich breite Abdeckung für einen einzelnen Lehrgang. Nicht zuletzt schärft die Einbindung von KI-Methoden in den klassischen Analytics-Workflow das Verständnis dafür, wo menschliche Analyse aufhört und wo automatisierte Modelle übernehmen. In einer Zeit, in der KI-gestützte Tools in nahezu jede Analyseplattform Einzug halten, ist dieses Verständnis kein Nice-to-have, sondern ein Kernelement beruflicher Zukunftsfähigkeit.