Data Analyst: Explorative Datenanalyse – Weiterbildung

Der Kurs Data Analyst: Explorative und deskriptive Datenanalyse vermittelt Methoden, mit denen Daten systematisch erkundet und beschrieben werden, bevor daraus Schlüsse gezogen werden. Im Zentrum stehen fortgeschrittene SQL-Techniken wie Window Functions, der Aufbau stabiler Datenpipelines sowie die automatisierte Ausführung wiederkehrender Analyseschritte über Stored Procedures und Transaktionssteuerung. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend in Power BI so aufbereitet, dass Muster und Trends für Entscheidungsprozesse nachvollziehbar sichtbar werden. Der Kurs richtet sich damit gezielt an den explorativen und beschreibenden Teil der Datenanalyse, nicht an vorhersagende Modellierung.

Modul 1 – SQL für explorative Datenanalyse Explorative Analyse beginnt mit der Fähigkeit, Daten aus vielen Blickwinkeln zu befragen. Dieses Modul vertieft SQL um Techniken, die über einfache Abfragen hinausgehen.

• Komplexe SQL-Abfragen zur Identifikation von Trends und Auffälligkeiten formulieren
• Window Functions für laufende Summen, Rankings und Vergleichswerte einsetzen
• Joins über mehrere Tabellen für mehrdimensionale Auswertungen kombinieren
• Aggregationen auf unterschiedlichen Detailebenen (Tag, Woche, Kategorie) anwenden
• Zwischenergebnisse mit Common Table Expressions strukturieren
• Auffällige Muster und Ausreißer gezielt mit SQL herausfiltern

Modul 2 – Strukturierte Datenverwaltung für fundierte Analysen Explorative Auswertungen brauchen eine Datenbasis, die schnelle und flexible Abfragen erlaubt. Dieses Modul zeigt, wie Datenmodelle dafür entworfen werden.

• Datenmodelle für optimierte Abfragen und Speicherstrategien entwerfen
• Daten aus heterogenen Quellen konsistent zusammenführen
• Redundanzen und Inkonsistenzen in Analysedatenbanken vermeiden
• Skalierbare Strukturen für wachsende, häufig abgefragte Datenmengen planen
• Zusammenhang zwischen Datenmodell und Abfragegeschwindigkeit nachvollziehen

Modul 3 – Automatisierung mit Stored Procedures und Transaktionssteuerung Wiederkehrende explorative Auswertungen lassen sich automatisieren. Dieses Modul vermittelt, wie Stored Procedures und Transaktionssteuerung dafür sorgen, dass Ergebnisse stabil und reproduzierbar bleiben.

• Stored Procedures zur Automatisierung wiederkehrender explorativer Analysen entwickeln
• Parameter für flexible, wiederverwendbare Auswertungsprozeduren definieren
• Fehlertolerante Transaktionssteuerung für konsistente Datenverarbeitung implementieren
• Rollback-Mechanismen bei fehlerhaften Verarbeitungsschritten verstehen
• Automatisierte Analysen testen und auf Stabilität prüfen

Modul 4 – Datenpipelines und deskriptive Dashboards mit Power BI Am Ende steht die durchgängige, wiederholbare Verarbeitung großer Datenmengen bis hin zur visuellen Darstellung. Dieses Modul verbindet Datenpipelines mit Power BI.

• Datenpipelines entwickeln, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten
• Wiederholbare Workflows zur kontinuierlichen Analyse und Visualisierung implementieren
• Daten visuell aufbereiten und dynamische Berichte für Entscheidungsprozesse erstellen
• DAX-Funktionen für deskriptive Kennzahlen wie Verteilungen und Anteile nutzen
• ETL-Prozesse optimieren, um präzise und skalierbare Analysen sicherzustellen

Praxis-Block – Explorative Analyse eines realen Datensatzes Der praktische Teil begleitet den gesamten Kurs und mündet in eine eigenständige explorative Analyse, die alle Module miteinander verknüpft.

• Einen umfangreichen, mehrdimensionalen Datensatz mit SQL erschließen
• Window Functions zur Identifikation zeitlicher Muster im eigenen Datensatz einsetzen
• Ein Datenmodell für die geplante explorative Analyse entwerfen
• Eine Stored Procedure für einen wiederkehrenden Analyseschritt entwickeln
• Eine einfache Datenpipeline für die kontinuierliche Datenverarbeitung aufbauen
• Deskriptive Kennzahlen (Mittelwerte, Verteilungen, Anteile) mit DAX berechnen
• Ein Power-BI-Dashboard mit mehreren explorativen Perspektiven gestalten
• Auffällige Muster und Ausreißer im Dashboard visuell hervorheben
• Die Stabilität der automatisierten Analyseschritte überprüfen
• Zwischenergebnisse mit der Gruppe diskutieren und einordnen
• Den ETL-Prozess auf Basis der Diskussion optimieren
• Die fertige explorative Analyse in einer kurzen Zusammenfassung dokumentieren

Der Kurs grenzt sich bewusst von vorhersagenden Analyseformen ab: Es geht nicht darum, zukünftige Werte zu prognostizieren, sondern bestehende Datenbestände so gründlich zu befragen, dass Muster, Zusammenhänge und Auffälligkeiten sichtbar werden. Diese Fähigkeit ist die Grundlage jeder weiterführenden Analyse. Ein durchgehendes Thema ist die Stabilität automatisierter Prozesse: Explorative Analysen werden in der Praxis oft wiederholt, etwa bei neuen Datenlieferungen. Stored Procedures und fehlertolerante Transaktionssteuerung sorgen dafür, dass diese Wiederholungen zuverlässig funktionieren.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die lernen möchten, Programmierung, Automatisierung und Datenanalyse praxisnah miteinander zu verbinden. Besonders geeignet ist er für Personen mit Interesse an technischen Abläufen hinter der Datenanalyse.

• Personen mit Interesse an Automatisierung wiederkehrender Auswertungsprozesse
• Quereinsteigende, die technisches Verständnis für Datenverarbeitung aufbauen möchten
• Fachkräfte, die explorative von vorhersagender Analyse klar unterscheiden lernen wollen
• Mitarbeitende, die stabile, wiederholbare Analyseprozesse im eigenen Team etablieren möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet konzeptionelle Erklärungen zu SQL, Datenpipelines und Transaktionssteuerung mit unmittelbarer praktischer Anwendung. Die Module sind so aufgebaut, dass jeder Schritt – von der Abfrage über die Automatisierung bis zur Visualisierung – am vorherigen ansetzt und im eigenen Praxisprojekt direkt erprobt wird.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und gliedert sich in die vier Themenblöcke SQL/Window-Functions, Datenmodellierung, Automatisierung sowie Datenpipelines/Power BI, ergänzt durch das durchgehende Praxisprojekt zur explorativen Analyse. Konkrete Wochenstunden richten sich nach dem jeweiligen Kursdurchgang.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in explorativer und deskriptiver Datenanalyse bestätigt; teils ist eine Abschlussprüfung Bestandteil. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, jedoch ein praxisnaher Nachweis fortgeschrittener SQL- und Automatisierungskompetenzen.

Der zentrale Nutzen dieses Kurses liegt in der Fähigkeit, große und unübersichtliche Datenbestände systematisch zu erkunden, bevor überhaupt eine konkrete Fragestellung feststeht. Diese explorative Kompetenz ist die Grundlage jeder weiterführenden Analyse und wird in der Praxis oft unterschätzt. Die vermittelten Techniken – Window Functions, Datenpipelines, Stored Procedures und Transaktionssteuerung – lassen sich unmittelbar auf wiederkehrende Auswertungsaufgaben im eigenen Arbeitsumfeld übertragen, etwa auf monatliche Kennzahlenberichte oder die Überwachung von Geschäftsprozessen über Zeit. Langfristig verschafft der Kurs eine Grundlage, die über einfache Auswertungen hinausgeht: Wer explorative Analyse mit stabiler Automatisierung verbindet, kann Datenprozesse aufsetzen, die auch bei wachsendem Datenvolumen zuverlässig funktionieren – eine Fähigkeit, die in datengetriebenen Teams zunehmend gefragt ist.