Data Analyst: BI-Tools, SQL & Power BI – Kurs

Der Kurs Data Analyst: Datenanalyse und Visualisierung mit BI-Tools verbindet die klassische Datenauswertung per SQL mit der visuellen Aufbereitung in Power BI. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie aus rohen, oft unübersichtlichen Unternehmensdaten aussagekräftige Berichte werden, die im Alltag tatsächlich für Entscheidungen genutzt werden. Teilnehmende lernen, Datenbanken effizient abzufragen, Datenmodelle sauber aufzubauen und die Ergebnisse in interaktiven Dashboards so darzustellen, dass sie auch für Fachabteilungen ohne technischen Hintergrund verständlich sind. Ergänzend erhält die Gruppe einen Einblick in maschinelles Lernen, um zu verstehen, wie sich klassische BI-Auswertung und automatisierte Mustererkennung sinnvoll ergänzen.

Modul 1 – SQL für Datenanalysten Der erste Teil des Kurses vermittelt den sicheren Umgang mit SQL als Werkzeug der Datenauswertung. Ausgangspunkt sind reale, oft über mehrere Tabellen verteilte Datenbestände, wie sie in Unternehmen typischerweise vorliegen.

• Aufbau und Struktur relationaler Datenbanken nachvollziehen
• SELECT-Abfragen mit Filterbedingungen, Sortierung und Gruppierung formulieren
• Joins (Inner, Left, Right) zur Verknüpfung mehrerer Tabellen anwenden
• Aggregatfunktionen für Summen, Durchschnitte und Häufigkeiten einsetzen
• Indizes zur Beschleunigung großer Abfragen gezielt nutzen
• Abfrageergebnisse strukturiert für die Weiterverarbeitung exportieren

Modul 2 – Datenmodellierung für BI-Anwendungen Bevor Zahlen visuell überzeugen können, muss die zugrunde liegende Struktur stimmen. Dieses Modul zeigt, wie Daten so organisiert werden, dass Berichte schnell, konsistent und erweiterbar bleiben.

• Sternschema und einfache Datenmodelle für Berichtszwecke aufbauen
• Fakten- und Dimensionstabellen unterscheiden und sinnvoll verknüpfen
• Redundanzen vermeiden und Datenintegrität sicherstellen
• Skalierbare Strukturen für wachsende Datenmengen planen
• Datenflüsse zwischen Quellsystem, Datenbank und Bericht nachvollziehen
• Typische Modellierungsfehler erkennen und korrigieren

Modul 3 – Interaktive Dashboards mit Power BI und DAX Im dritten Modul werden die aufbereiteten Daten sichtbar. Teilnehmende bauen eigene Dashboards und lernen DAX als Sprache für berechnete Kennzahlen kennen.

• Datenquellen in Power BI anbinden und aktualisieren
• Visualisierungen (Diagramme, Tabellen, Karten) auswählen und gestalten
• DAX-Grundfunktionen für Summen, Verhältnisse und Zeitvergleiche schreiben
• Filter, Slicer und Drilldown-Funktionen in Dashboards einbauen
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen (Management, Fachabteilung) anpassen
• Dashboards strukturiert veröffentlichen und für andere zugänglich machen

Modul 4 – Ausblick: Maschinelles Lernen in der Datenanalyse Das vierte Modul öffnet den Blick über klassische BI-Auswertung hinaus und zeigt, wo automatisierte Mustererkennung anschließt.

• Unterschied zwischen deskriptiver Auswertung und vorhersagenden Modellen einordnen
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen an einfachen Beispielen unterscheiden
• Ein einfaches Vorhersagemodell mit vorhandenen Daten trainieren
• Modellgüte grob einschätzen und Grenzen automatisierter Prognosen benennen
• Einsatzmöglichkeiten für den eigenen Arbeitsbereich diskutieren

Praxis-Block – Datenprojekt von der Abfrage bis zum Bericht Die praktischen Übungen ziehen sich als roter Faden durch den gesamten Kurs. Teilnehmende arbeiten durchgehend an einem eigenen Datenprojekt, das die Inhalte aller Module zusammenführt.

• Einen realitätsnahen Datensatz mit SQL erschließen und aufbereiten
• Ein Datenmodell für dieses Projekt selbstständig entwerfen
• Ein Power-BI-Dashboard mit mehreren verknüpften Seiten aufbauen
• DAX-Kennzahlen für das eigene Projekt formulieren und testen
• Filter- und Navigationslogik für Endnutzende einbauen
• Ein einfaches Vorhersagemodell in das Projekt integrieren
• Ergebnisse in einer kurzen Präsentation zusammenfassen
• Feedback zu Aufbau und Verständlichkeit des eigenen Dashboards einholen
• Das Dashboard auf Basis des Feedbacks überarbeiten
• Datenqualität im fertigen Projekt kritisch prüfen
• Typische Stolperstellen bei Joins und DAX-Formeln gemeinsam besprechen
• Das fertige Projekt als Referenzarbeit für den eigenen Werdegang dokumentieren

Der Kurs ist bewusst so aufgebaut, dass SQL, Datenmodellierung und Power BI nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern als aufeinander aufbauende Schritte eines gemeinsamen Analyseprozesses erlebt werden. Wer SQL-Abfragen schreiben kann, aber nicht weiß, wie die Ergebnisse anschließend visuell aufbereitet werden, bleibt im Berufsalltag oft auf halbem Weg stehen – genau diese Lücke schließt die Kombination der Module. Der Ausblick auf maschinelles Lernen rundet den Kurs ab, ohne den Schwerpunkt auf klassische BI-Werkzeuge zu verwässern. Teilnehmende verlassen den Kurs mit einem realistischen Bild davon, wo automatisierte Analysen sinnvoll ansetzen und wo nach wie vor solide SQL- und Dashboard-Arbeit gefragt ist.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende und Quereinsteigende, die sich in Richtung Data Analyst entwickeln möchten, ebenso wie an Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die BI-Werkzeuge im eigenen Arbeitsalltag gezielter einsetzen wollen. Besonders geeignet ist er für Personen, die bereits mit Tabellen und Berichten arbeiten, aber bislang wenig strukturierten Kontakt mit Datenbanken oder Visualisierungssoftware hatten.

• Berufserfahrene, die im aktuellen Job zunehmend mit Datenauswertungen konfrontiert sind
• Quereinsteigende aus kaufmännischen oder administrativen Bereichen mit Interesse an Daten
• Personen, die Excel-Berichte durch professionelle BI-Dashboards ablösen möchten
• Fachkräfte, die perspektivisch in Richtung Business-Intelligence-Rollen wechseln wollen

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Anteile im Hybrid-Format und wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teils auch in Teilzeit. Theoretische Impulse zu SQL, Datenmodellierung und DAX wechseln sich mit praktischen Übungen ab, bei denen Teilnehmende direkt an eigenen Abfragen und Dashboards arbeiten. Die Inhalte bauen aufeinander auf, sodass jedes Modul auf den vorherigen SQL- und Modellierungskenntnissen aufsetzt.

Der Kurs ist als Vollzeitformat konzipiert, einzelne Durchgänge werden auch in Teilzeit angeboten. Der Umfang verteilt sich auf die vier Themenblöcke SQL, Datenmodellierung, Power BI/DAX und den Ausblick auf maschinelles Lernen, ergänzt durch das durchgehende Praxisprojekt. Genaue Wochenstunden und Terminlängen richten sich nach dem gewählten Durchgang.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und Power BI dokumentiert; teils ist eine Abschlussprüfung Bestandteil des Programms. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, wohl aber ein belastbarer Nachweis der praktischen BI-Kompetenzen für Bewerbungen im Data-Analyst-Umfeld.

Wer diesen Kurs abschließt, kann Unternehmensdaten nicht nur abfragen, sondern auch so aufbereiten und visualisieren, dass sie im Tagesgeschäft tatsächlich genutzt werden. Diese Kombination aus SQL-Handwerk und Dashboard-Gestaltung ist in vielen Unternehmen gefragter als reine Auswertungskompetenz allein, weil sie die Brücke zwischen Datenbank und Entscheidungsebene schlägt. Die im Kurs erarbeiteten Datenmodelle und Dashboards lassen sich unmittelbar auf reale Aufgabenstellungen im eigenen Arbeitsumfeld übertragen, etwa auf Vertriebsberichte, Kennzahlen-Cockpits oder operative Steuerungsdashboards. Der Ausblick auf maschinelles Lernen erweitert zusätzlich das Verständnis dafür, wo klassische BI-Auswertung endet und automatisierte Prognose beginnt. Langfristig profitieren Teilnehmende von einer vielseitig einsetzbaren Grundlage: SQL-Kenntnisse werden in nahezu jedem datengetriebenen Umfeld benötigt, Power BI zählt zu den verbreitetsten BI-Werkzeugen im deutschsprachigen Raum. Der Kurs schafft damit eine solide, praxisnahe Basis für den Einstieg oder Umstieg in Data-Analyst- und BI-Rollen.