Data Analyst: Datenaufbereitung & Visualisierung – Kurs

Der Kurs Data Analyst: Datenaufbereitung und Visualisierung setzt dort an, wo viele Datenprojekte in der Praxis am meisten Zeit verlieren: bei der Bereinigung, Strukturierung und Zusammenführung uneinheitlicher Datenbestände. Teilnehmende lernen, wie sich Daten aus unterschiedlichen Quellen mit SQL zuverlässig bereinigen und zusammenführen lassen, wie relationale und nicht-relationale Datenbanken für unterschiedliche Anwendungsfälle sinnvoll eingesetzt werden und wie Stored Procedures wiederkehrende Aufbereitungsschritte automatisieren. Den Abschluss bildet die visuelle Aufbereitung der bereinigten Daten in Power BI, sodass am Ende ein durchgängiger Prozess von der rohen Datenquelle bis zum fertigen Bericht steht.

Modul 1 – SQL für die Datenaufbereitung Am Anfang steht die Bereinigung: Rohdaten sind selten sofort auswertbar. Dieses Modul vermittelt die SQL-Techniken, mit denen unsaubere Datenbestände nutzbar gemacht werden.

• Fehlerhafte, doppelte und unvollständige Datensätze mit SQL identifizieren
• Daten bereinigen, transformieren und in konsistente Formate überführen
• Joins zur Zusammenführung von Daten aus mehreren Tabellen einsetzen
• Aggregationen und Filter für gezielte Teilauswertungen anwenden
• Zwischenschritte der Bereinigung nachvollziehbar dokumentieren
• Bereinigte Datensätze für die Weiterverarbeitung exportieren

Modul 2 – Strukturierte Speicherung großer Datenmengen Sind die Daten bereinigt, braucht es eine passende Struktur zur Speicherung. Dieses Modul stellt relationale und nicht-relationale Ansätze gegenüber und zeigt, wann welcher sinnvoll ist.

• Relationale Datenbankstrukturen für strukturierte Daten aufbauen
• Grundprinzipien nicht-relationaler Datenbanken für flexible Datenformate verstehen
• Daten effizient organisieren, um schnelle Abfragen zu ermöglichen
• Indizierungsstrategien für wachsende Datenmengen einordnen
• Vor- und Nachteile beider Ansätze anhand konkreter Anwendungsfälle abwägen
• Migrationsschritte zwischen einfachen Datenformaten nachvollziehen

Modul 3 – Interaktive Dashboards mit Power BI Erst nach der sauberen Aufbereitung wird sichtbar gemacht, was in den Daten steckt. Dieses Modul führt in Power BI als zentrales Visualisierungswerkzeug ein.

• Bereinigte Datenquellen in Power BI anbinden
• Visuell ansprechende Berichte und Dashboards gestalten
• DAX-Funktionen für berechnete Kennzahlen einsetzen
• Dynamische Visualisierungen für unterschiedliche Fragestellungen aufbauen
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen anpassen und strukturieren
• Dashboards veröffentlichen und für den Zugriff durch andere vorbereiten

Modul 4 – Automatisierung mit Stored Procedures Wiederkehrende Aufbereitungsschritte lassen sich automatisieren. Dieses Modul zeigt, wie Stored Procedures Routineaufgaben zuverlässig übernehmen.

• Stored Procedures zur Vereinfachung wiederkehrender Aufbereitungsschritte entwickeln
• Parameter für flexible, wiederverwendbare Prozeduren definieren
• Fehlertolerante Workflows für stabile Abläufe implementieren
• Automatisierte Prozesse testen und schrittweise verfeinern
• Zusammenspiel von Stored Procedures und Power-BI-Aktualisierung nachvollziehen

Praxis-Block – Vom Rohdatensatz zum fertigen Bericht Die praktische Arbeit begleitet den gesamten Kurs und mündet in ein eigenes Aufbereitungsprojekt, das alle Module miteinander verbindet.

• Einen unbereinigten, realitätsnahen Datensatz auswählen und analysieren
• Fehlerhafte und fehlende Werte systematisch identifizieren
• Eine eigene Bereinigungsstrategie mit SQL entwickeln und umsetzen
• Bereinigte Daten in einer geeigneten Datenbankstruktur ablegen
• Eine Stored Procedure für einen wiederkehrenden Aufbereitungsschritt schreiben
• Die aufbereiteten Daten in Power BI anbinden
• Ein Dashboard mit mehreren aussagekräftigen Visualisierungen aufbauen
• DAX-Kennzahlen für das eigene Projekt formulieren
• Den gesamten ETL-Prozess von der Quelle bis zum Bericht dokumentieren
• Datenqualität im fertigen Projekt kritisch überprüfen
• Optimierungspotenzial im eigenen Aufbereitungsprozess identifizieren
• Das fertige Dashboard mit Rückmeldung aus der Gruppe weiterentwickeln

Der rote Faden des Kurses ist die Erkenntnis, dass gute Visualisierung ohne saubere Datenbasis wenig wert ist. Statt Power BI isoliert zu unterrichten, wird die Software konsequent als letzter Schritt eines Prozesses behandelt, der bei unsauberen Rohdaten beginnt und bei einer belastbaren Automatisierung endet. Besonderer Wert liegt auf der Automatisierung wiederkehrender Schritte: Wer Stored Procedures und fehlertolerante Workflows beherrscht, verbringt im Berufsalltag weniger Zeit mit manueller Nacharbeit und mehr Zeit mit der eigentlichen Analyse.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die lernen möchten, Daten aufzubereiten, auszuwerten und in verständliche Ergebnisse zu überführen. Besonders profitieren Personen, die im Arbeitsalltag regelmäßig mit unsauberen oder verstreuten Datenquellen zu tun haben.

• Fachkräfte, die aktuell viel Zeit mit manueller Datenbereinigung in Tabellen verbringen
• Quereinsteigende mit Interesse an einer strukturierten Herangehensweise an Daten
• Personen, die relationale und nicht-relationale Datenbanken besser einordnen möchten
• Mitarbeitende, die wiederkehrende Auswertungsprozesse in ihrem Team automatisieren wollen

Der Kurs findet überwiegend im Hybrid-Format statt, mit einzelnen Durchgängen als virtuellem Klassenzimmer, und wird meist in Vollzeit, teils in Teilzeit angeboten. Der Aufbau folgt konsequent dem realen Datenprozess: Bereinigung, Speicherung, Automatisierung und Visualisierung bauen aufeinander auf, sodass jeder Schritt unmittelbar an den vorherigen anschließt und praktisch geübt wird.

Der Kurs ist vorrangig als Vollzeitprogramm angelegt, vereinzelt auch in Teilzeit verfügbar. Der Umfang gliedert sich in die vier Themenblöcke SQL-Bereinigung, Datenbankstrukturen, Power BI/DAX und Stored Procedures, ergänzt durch das durchgehende Aufbereitungsprojekt. Konkrete Zeitumfänge variieren je nach gewähltem Durchgang.

Der Abschluss erfolgt über ein trägerinternes Zertifikat, das die erworbenen Kenntnisse in Datenaufbereitung, Datenbankstrukturen und Power-BI-Visualisierung bestätigt; teils ist eine Abschlussprüfung Teil des Programms. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, jedoch ein praxisnaher Nachweis der Fähigkeit, Datenprojekte von der Rohquelle bis zum Bericht selbstständig umzusetzen.

Der größte praktische Nutzen dieses Kurses liegt darin, dass Teilnehmende lernen, den unsichtbaren, aber zeitaufwendigsten Teil jeder Datenanalyse zu beherrschen: die saubere Aufbereitung. In vielen Unternehmen scheitern Auswertungsprojekte nicht an der Visualisierung, sondern an unsauberen, inkonsistenten Ausgangsdaten – genau hier setzt der Kurs an. Die erlernte Kombination aus SQL-Bereinigung, Datenbankverständnis und Automatisierung über Stored Procedures lässt sich unmittelbar auf reale Arbeitssituationen übertragen, etwa auf die Konsolidierung von Kundendaten, Bestandslisten oder Berichtsquellen aus mehreren Systemen. Wiederkehrende Aufbereitungsschritte müssen dann nicht mehr manuell wiederholt werden. Langfristig verschafft der Kurs eine Grundlage, die weit über einzelne Tools hinausreicht: Wer versteht, wie Daten strukturiert, bereinigt und automatisiert aufbereitet werden, kann sich in nahezu jede BI- oder Analyseumgebung schnell einarbeiten und wird im Team häufig zur Ansprechperson für belastbare Datenqualität.