Data Analyst for Explorers 2.0 | Kurs

Wer Daten wirklich verstehen will, beginnt nicht mit vorgefassten Antworten, sondern mit neugierigen Fragen. Explorative Datenanalyse ist die Fähigkeit, einen Datensatz ohne vorgegebene Hypothese zu erkunden, Muster sichtbar zu machen und daraus belastbare Schlussfolgerungen zu ziehen. Genau diese Denkweise steht im Zentrum der Weiterbildung "Data Analyst - for Explorers 2.0". Der Kurs baut schrittweise von den konzeptionellen Grundlagen über das technische Werkzeug bis hin zur berufspraktischen Anwendung auf: Teilnehmende eignen sich Azure-Datenbankkonzepte an, erlernen interaktive Visualisierung mit Microsoft Power BI, programmieren eigene Datenauswertungen in Python und verstehen schließlich, wie Generative KI die Arbeit von Datenanalystinnen und -analysten verändert. Am Ende stehen nicht nur praktische Fertigkeiten, sondern auch ein Set an Zertifizierungsnachweisen, die auf dem Arbeitsmarkt direkt verwertbar sind.

Der erste Themenblock legt das konzeptionelle Fundament für explorative Datenarbeit. Teilnehmende lernen kennen, wie man einen unbekannten Datensatz systematisch erschließt: welche Kennzahlen zuerst berechnet werden, wie Verteilungen interpretiert werden und wann eine Auffälligkeit wirklich bedeutsam ist. Anhand von Kundenverhaltensdaten wird gezeigt, wie aus rohem Zahlenmaterial erste Geschäftseinblicke entstehen.

• Grundkonzepte explorativer Datenanalyse und deren Abgrenzung zu konfirmatorischen Verfahren
• Statistische Basiskennzahlen: Mittelwert, Median, Varianz, Quartile
• Erkennen von Trends, Saisonalitäten und Ausreißern
• Formulieren von Arbeitshypothesen auf Basis erster Befunde
• Dokumentation von Analyseschritten für Reproduzierbarkeit

Der zweite Modulblock führt in die Azure-Datenwelt ein und vermittelt die Grundlagen für die Vorbereitung auf die Microsoft DP-900-Zertifizierungsprüfung. Grundlegende Fragen des Datenmanagements werden geklärt: Wo werden welche Daten sinnvollerweise gespeichert? Wie unterscheiden sich relationale von nicht-relationalen Datenbankansätzen? Wie greifen Cloud-native Analysedienste auf große Datenmengen zu? Übungen mit Azure SQL-Szenarien machen diese Konzepte greifbar.

• Grundbegriffe relationaler Datenbanken und SQL-Abfragen
• Unterschiede zwischen OLTP- und OLAP-Systemen
• Überblick über Azure-Datendienste: Cosmos DB, Azure SQL, Synapse Analytics
• Konzepte des Cloud-Datenmanagements und der Datensicherheit
• Prüfungsrelevante Kernthemen der Microsoft DP-900-Zertifizierung

Im dritten Block steht Visualisierung im Mittelpunkt. Microsoft Power BI ist eines der meistgenutzten Business-Intelligence-Werkzeuge im deutschsprachigen Raum, und der Kurs bereitet systematisch auf die PL-300-Zertifizierungsprüfung vor. Teilnehmende bauen schrittweise ein explorationsfähiges Dashboard auf, das KPIs interaktiv darstellt und Nutzerinnen und Nutzern erlaubt, Daten selbst zu durchleuchten.

• Datenimport und Datenmodellierung in Power BI Desktop
• DAX-Grundlagen für berechnete Spalten und Measures
• Aufbau interaktiver Berichte mit Filtern, Slicers und Drill-throughs
• Visualisierungstypen und deren situationsgerechter Einsatz
• Veröffentlichung und Freigabe von Berichten im Power BI Service

Der vierte Themenblock bringt Python ins Spiel. Die Bibliotheken Pandas und Matplotlib gehören zum Standardwerkzeug jeder Datenanalystin und jedes Datenanalysten, der über Drag-and-Drop hinausgehen will. Hands-on-Übungen mit realen Datensätzen aus Umfragen, Logfiles und Vertriebsdaten zeigen, wie Python flexible und automatisierbare Analysen ermöglicht, die in GUI-Werkzeugen kaum umzusetzen wären.

• Python-Grundlagen für Datenarbeit: Datentypen, Schleifen, Funktionen
• DataFrames in Pandas erstellen, filtern, gruppieren und zusammenführen
• Fehlende Werte behandeln und Datensätze bereinigen
• Grafiken mit Matplotlib anpassen: Achsenbeschriftungen, Farbschemata, Exportoptionen
• Verbindung von Python-Skripten mit externen Datenquellen (CSV, Excel, Datenbankabfragen)

Der abschließende Modulblock erweitert den Blick vom technischen Handwerk auf den Business- und KI-Kontext. Der CertNexus-DSBIZ-Abschnitt schult die Fähigkeit, Data-Science-Projekte aus unternehmerischer Perspektive zu beurteilen: Welche Analysen schaffen echten Mehrwert? Wie werden Analyseergebnisse in Entscheidungsprozesse eingebunden? Der GENAIBIZ-Teil schließt an und zeigt, wie Generative KI in Analysearbeitsabläufe integriert werden kann, welche Chancen darin liegen und wo kritische Prüfung notwendig bleibt.

• Datengetriebene Entscheidungsfindung im Unternehmenskontext
• Kommunikation von Analyseergebnissen an fachfremde Stakeholder
• Risiken und ethische Fragen bei der Nutzung von Unternehmensdaten
• Überblick über Generative KI: Large Language Models, multimodale Systeme
• Einsatzgebiete von GenAI in der Datenanalyse: Dokumentenauswertung, Berichtserstellung, Dateninterpretation
• Grenzen und Halluzinationsrisiken beim KI-gestützten Arbeiten
• Praktisches Beispiel: GenAI-unterstützte Aufbereitung eines explorativen Marktberichts
• Datenschutz und Compliance beim Einsatz cloudbasierter KI-Dienste
• Prüfungsrelevante Kernkonzepte von DSBIZ und GENAIBIZ

In einem durchgehenden Praxisprojekt wenden Teilnehmende alle Kompetenzfelder gebündelt an. Ausgangspunkt ist ein realer Datensatz aus dem Bereich Marktanalyse oder Kundenverhalten. Dieser wird zunächst mit Python exploriert, dann in Power BI visualisiert und schließlich im Hinblick auf strategische Handlungsempfehlungen ausgewertet. GenAI-Werkzeuge werden dabei als Hilfsmittel bei der Textzusammenfassung und Musterbeschreibung eingesetzt.

• Eigenständige Exploration eines unbekannten Datensatzes mit Python/Pandas
• Aufbau eines mehrseitigen Power-BI-Berichts mit KPI-Hierarchien
• Formulierung und Überprüfung von Hypothesen auf Basis der Explorationsergebnisse
• Einsatz von GenAI zur Formulierung eines Analyse-Kurzberichts
• Kritische Bewertung der eigenen Analyseergebnisse und möglicher Interpretationsfehler
• Präsentation der Projektergebnisse vor der Lerngruppe mit Peer-Feedback
• Identifikation offener Datenfragen und nächster Analyseschritte

Die Weiterbildung ist für Personen konzipiert, die datengetriebenes Arbeiten als Kernkompetenz aufbauen oder systematisieren wollen und dabei keine spezifischen Vorkenntnisse in Statistik oder Programmierung mitbringen müssen.

• Berufseinsteiger und Karrierewechsler, die in datenorientierte Tätigkeiten wechseln möchten
• Fachkräfte aus kaufmännischen, administrativen oder technischen Bereichen mit Interesse an Datenanalyse
• Business Analysts, die ihr Methodenrepertoire um Python und Cloud-Kenntnisse erweitern wollen
• Personen, die auf anerkannte Zertifizierungen von Microsoft und CertNexus hinarbeiten

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt, das heißt, betreute Unterrichtsphasen wechseln sich mit eigenständigen Lernphasen ab. Lehrende führen neue Konzepte ein, demonstrieren sie anhand von Live-Demos in der jeweiligen Software und begleiten Teilnehmende beim Nachvollziehen in eigenen Übungsumgebungen. Die Kurssprache ist vorwiegend Deutsch; einzelne Materialien können auf Englisch vorliegen, da die zugehörigen Zertifizierungen international ausgerichtet sind. Der Kurs ist sowohl in Voll- als auch in Teilzeit buchbar und wird vollständig online durchgeführt, sodass Teilnehmende deutschlandweit teilnehmen können.

Die genaue Kursdauer richtet sich nach dem gewählten Durchführungsmodus. Teilzeitvarianten erstrecken sich typischerweise über mehrere Wochen, Vollzeitalternativen verdichten die Inhalte entsprechend. Der Kurs umfasst mehrere Themenblöcke mit zugehörigen Zertifizierungsvorbereitungen, weshalb ausreichend Zeit für Wiederholung und eigenständige Übung eingeplant ist. Aktuelle Terminangaben und genaue Stundenumfänge sind bei den anbietenden Einrichtungen erhältlich.

Wer alle Kurseinheiten abschließt, erhält eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Zusätzlich bereitet der Kurs strukturiert auf vier externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), CertNexus DSBIZ (Data Science for Business Professionals) und CertNexus GENAIBIZ (Generative AI for Business). Diese Prüfungen werden unabhängig vom Kurs bei zugelassenen Testcentern abgelegt und führen zu international anerkannten Herstellerzertifikaten.

Die Kombination aus vier anerkannten Zertifizierungen und einem praxisorientierten Lehrkonzept ist im deutschsprachigen Weiterbildungsmarkt vergleichsweise selten. Viele Programme konzentrieren sich entweder auf eine einzelne Technologie oder auf rein theoretische Grundlagen. Dieser Kurs verbindet beides: Die Lernenden verlassen ihn nicht nur mit Wissen, sondern mit Nachweis-Dokumenten, die in Stellenausschreibungen für Data-Analyst-Rollen zunehmend explizit genannt werden. Gerade der GenAI-Baustein macht den Kurs zukunftssicher. Explorative Datenanalyse verändert sich durch Large Language Models erheblich: Was früher tagelange manuelle Auswertung erforderte, lässt sich heute teils in Stunden erledigen, wenn man weiß, wie man KI-Werkzeuge korrekt einsetzt und deren Grenzen einschätzt. Wer beide Seiten kennt, die klassische quantitative Analyse und die KI-gestützte Interpretation, hat einen deutlichen Wettbewerbsvorteil gegenüber Kolleginnen und Kollegen, die nur eine Seite beherrschen. Auf dem Arbeitsmarkt gehören Data Analysts und Business Intelligence-Spezialistinnen zu den am stärksten nachgefragten Berufsgruppen im technisch-kaufmännischen Bereich. Power BI und Python sind dabei keine Nischenqualifikationen, sondern Standardanforderungen in Stellenausschreibungen von Mittelständlern bis hin zu Großkonzernen. Mit den durch diesen Kurs erworbenen Zertifikaten und dem aufgebauten Portfolio-Projekt stehen Absolventinnen und Absolventen gut gerüstet für Bewerbungen in diesem wachsenden Berufsfeld.