Data Analyst - Fähigkeiten für Data Analyst Berufe 2.0

Wer heute in einem Unternehmen mit Zahlen, Kennzahlen und Kundendaten arbeitet, braucht mehr als ein gutes Gefühl für Tabellen. Dieser Kurs setzt genau dort an: Er verbindet analytisches Denken mit konkretem Werkzeugwissen und macht aus verstreuten Einzelkenntnissen ein zusammenhängendes Profil. Von der ersten Fragestellung – Was sagen diese Zahlen eigentlich aus? – bis zur fertigen Visualisierung durchlaufen die Teilnehmenden den kompletten Weg eines typischen Analyseprojekts. Im Zentrum stehen fünf Bausteine: die grundlegende Analysefähigkeit, das Verständnis von Datenbanken und Datenmanagement in der Cloud, der sichere Umgang mit Power BI für aussagekräftige Dashboards, Python als Werkzeug für Datenaufbereitung sowie vertiefte Methoden der Data Science mit Blick auf Geschäftsrelevanz. Am Ende steht kein loses Sammelsurium an Einzelfähigkeiten, sondern ein Profil, das in der Praxis unmittelbar einsetzbar ist.

Der erste Baustein legt das Fundament: Bevor irgendein Werkzeug zum Einsatz kommt, geht es um die Denkweise hinter guter Datenanalyse. Teilnehmende üben, aus einer diffusen Fragestellung eine bearbeitbare Analyseaufgabe zu machen, und lernen, wie sich Ergebnisse so aufbereiten lassen, dass sie auch ohne Fachjargon überzeugen.

• Von der Geschäftsfrage zur analytischen Fragestellung
• Systematisches Vorgehen bei der Dateninterpretation
• Umgang mit unvollständigen oder widersprüchlichen Datensätzen
• Grundlagen überzeugender Ergebniskommunikation
• Arbeiten an einem Beispiel aus dem Vertriebsumfeld, bei dem Verkaufszahlen ausgewertet und aufbereitet werden
• Unterscheidung zwischen beschreibender und erklärender Analyse

Im zweiten Baustein wechselt der Blick auf die technische Basis: Wie sind Daten in modernen Systemen organisiert, und wie funktioniert Datenmanagement, wenn die Infrastruktur in der Cloud liegt? Der Abschnitt orientiert sich inhaltlich an den Grundlagen, die Microsoft mit der Prüfung DP-900 (Azure Data Fundamentals) abdeckt.

• Aufbau und Logik relationaler Datenbanken
• Grundprinzipien nicht-relationaler (NoSQL-)Datenspeicher
• Kernkonzepte des Datenmanagements in einer Cloud-Umgebung
• Unterschiede zwischen Batch- und Echtzeitverarbeitung von Daten
• Praxisnahe Arbeit an einem Szenario mit Kundendaten, die in einer Cloud-Datenbank ausgewertet werden
• Grundlegendes Verständnis für Datensicherheit und Zugriffskonzepte

Der dritte Baustein widmet sich der Visualisierung mit Power BI und orientiert sich an den Inhalten der Microsoft-Prüfung PL-300 (Power BI Data Analyst). Hier lernen die Teilnehmenden, aus nackten Zahlen Dashboards zu bauen, die auf einen Blick verständlich sind.

• Aufbau und Struktur von Power-BI-Berichten
• Modellierung von Datenbeziehungen für saubere Auswertungen
• Gestaltung interaktiver Dashboards mit Filtern und Drilldowns
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Kennzahlen
• Erstellung eines Management-Dashboards als durchgängiges Übungsbeispiel
• Grundregeln für lesbare, nicht überladene Visualisierungen

Der vierte Baustein bringt Python als Analysewerkzeug ins Spiel. Im Mittelpunkt steht nicht Programmieren als Selbstzweck, sondern der gezielte Einsatz von Python, um Daten effizient aufzubereiten, bevor sie überhaupt visualisiert oder ausgewertet werden.

• Grundlegende Python-Syntax für Dateneinsatz
• Datenstrukturen und deren Bereinigung mit Pandas
• Numerische Berechnungen mit NumPy
• Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Werten in Datensätzen
• Transformation und Zusammenführung mehrerer Datenquellen
• Bereinigung eines Umfragedatensatzes als zusammenhängende Übung

Im Praxisteil verzahnen sich alle vier Bausteine zu einem durchgängigen Projekt, ergänzt um vertiefte Methoden professioneller Data-Science-Arbeit, die sich inhaltlich an CertNexus CDSP und DSBIZ orientieren.

• Aufbau eines vollständigen Analyseprojekts von der Datenquelle bis zum Bericht
• Anwendung professioneller Data-Science-Arbeitsschritte auf ein Beispielprojekt
• Einordnung von Governance- und Compliance-Fragen bei der Datennutzung
• Interpretation einer komplexen A/B-Auswertung
• Ableitung von Handlungsempfehlungen aus statistischen Befunden
• Verknüpfung von Datenbank-, Visualisierungs- und Programmierwissen in einem Fallbeispiel
• Aufbau eines Kennzahlensystems für ein fiktives Unternehmen
• Umgang mit widersprüchlichen Signalen in Analyseergebnissen
• Dokumentation eines Analyseprozesses für Dritte
• Diskussion von Grenzen und Fehlerquellen datengetriebener Aussagen
• Präsentation eines eigenen Analyseergebnisses vor der Gruppe
• Einordnung der eigenen Ergebnisse in einen größeren Geschäftskontext

Was diesen Kurs von einer reinen Werkzeugschulung unterscheidet, ist der rote Faden: Jeder Baustein baut auf dem vorherigen auf und mündet im Praxisteil in einem zusammenhängenden Projekt. Wer den Kurs durchläuft, sammelt nicht nur Einzelwissen zu Datenbanken, Power BI und Python, sondern übt das Zusammenspiel dieser Bereiche an konkreten, nachvollziehbaren Beispielen. Die Reihenfolge der Bausteine ist bewusst gewählt: erst Denkweise, dann Datenbasis, dann Visualisierung, dann Programmierung, zuletzt die Verzahnung im Projekt. So entsteht ein Lernpfad, der auch für Personen ohne tiefes technisches Vorwissen nachvollziehbar bleibt, ohne die fachliche Tiefe zu verlieren.

Dieser Kurs eignet sich für alle, die im Berufsalltag zunehmend mit Daten zu tun haben und dieses Feld gezielt vertiefen möchten – unabhängig davon, ob sie bereits erste Erfahrung mitbringen oder komplett neu einsteigen.

• Personen, die aus einem anderen Berufsfeld in die Datenanalyse wechseln möchten
• Berufstätige, die bereits mit Tabellen und Berichten arbeiten und dies systematisieren wollen
• Studierende oder Absolvent:innen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data oder Business Analyst
• Fachkräfte, die Power BI oder Python bislang nur oberflächlich kennen und vertiefen möchten
• Quereinsteiger:innen mit technischem Grundinteresse, aber ohne Informatikstudium

Der Kurs kombiniert angeleitete Lerneinheiten mit eigenständigen Übungsphasen, in denen das Gelernte direkt an Beispieldaten angewendet wird. Theoretische Konzepte werden jeweils unmittelbar mit einem Praxisbeispiel verknüpft, sodass abstrakte Inhalte greifbar bleiben. Die Durchführung ist deutschlandweit ortsunabhängig möglich, teils auf Deutsch, teils auf Englisch. Der zeitliche Rahmen ist überwiegend auf Teilzeit ausgelegt, sodass sich der Kurs neben einer laufenden Berufstätigkeit organisieren lässt, mit einzelnen intensiveren Vollzeit-Phasen für die Praxisprojekte.

Der Kurs gliedert sich in fünf inhaltliche Bausteine, die aufeinander aufbauen und gemeinsam ein zusammenhängendes Kompetenzprofil ergeben. Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Format und liegt überwiegend im Teilzeitbereich, ergänzt um einzelne Vollzeitabschnitte für praxisnahe Übungsblöcke. Durch die Kombination aus angeleiteten Einheiten und eigenständiger Vertiefung lässt sich das Lerntempo an individuelle Vorkenntnisse anpassen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Teilnahmebescheinigung ab, die die vermittelten Kompetenzen dokumentiert. Da die Inhalte an den Themenfeldern der Microsoft-Prüfungen DP-900 (Azure Data Fundamentals) und PL-300 (Power BI Data Analyst) sowie an CertNexus CDSP und DSBIZ ausgerichtet sind, bereitet der Kurs inhaltlich auf diese externen Zertifizierungsprüfungen vor; deren Ablegen erfolgt getrennt bei der jeweiligen Zertifizierungsstelle und ist nicht automatisch Teil dieses Kurses.

Der größte Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner Verbindung von Breite und Tiefe. Statt sich auf ein einzelnes Werkzeug zu beschränken, deckt er die gesamte Kette einer typischen Analysetätigkeit ab: von der richtigen Fragestellung über die Datenbasis bis zur überzeugenden Darstellung der Ergebnisse. Wer alle fünf Bausteine durchläuft, verfügt am Ende nicht nur über Einzelwissen, sondern über ein Verständnis dafür, wie diese Bereiche im echten Arbeitsalltag zusammenspielen. Besonders für den Einstieg in datengetriebene Rollen ist dieses Zusammenspiel entscheidend. In vielen Unternehmen wird nicht erwartet, dass eine einzelne Person ausschließlich programmiert oder ausschließlich Dashboards baut – gefragt ist vielmehr die Fähigkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, sie sauber aufzubereiten und daraus verständliche Aussagen abzuleiten. Genau dieses Zusammenspiel steht im Zentrum des Kurses. Auch für bereits berufstätige Analyst:innen bietet der Kurs Substanz: Wer beispielsweise bislang vor allem mit Tabellenkalkulationen gearbeitet hat, gewinnt mit Power BI und Python zwei Werkzeuge hinzu, die sich in vielen Unternehmen inzwischen als Standard etabliert haben. Die Cloud-Grundlagen ergänzen dieses Profil um ein Verständnis dafür, wie moderne Dateninfrastrukturen aufgebaut sind – ein Wissen, das zunehmend auch außerhalb reiner IT-Rollen erwartet wird.