Data Analyst - für Anfänger 2.0

Datenanalyse ist keine Spezialdisziplin mehr, die nur in IT-Abteilungen stattfindet. Controlling, Marketing, Vertrieb, HR — überall entstehen Datensätze, die ausgewertet werden müssen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieser Kurs gibt Einsteigern das Rüstzeug, um Daten strukturiert aufzubereiten, zu analysieren und verständlich darzustellen. Das Programm führt von den konzeptionellen Grundlagen über konkrete Werkzeuge bis zur selbstständigen Erstellung erster Dashboards und Reports. Der Kurs kombiniert vier inhaltliche Schwerpunkte: Datenmanagement-Grundlagen (Microsoft DP-900), Visualisierung mit Power BI (Microsoft PL-300), Programmiergrundlagen mit Python sowie Office-basiertes Reporting mit Excel. Die Verbindung dieser Bereiche ermöglicht es, von der Datenquelle bis zum fertigen Bericht einen vollständigen Arbeitsprozess selbstständig zu durchlaufen.

Einführung in die Datenanalyse Den Auftakt bildet eine Einführung in die konzeptionellen Grundlagen: Was bedeutet Datenanalyse, welche Rollen und Aufgaben gibt es, und wie sehen typische Arbeitsabläufe in Unternehmen aus? Anhand eines durchgehenden Praxisbeispiels — der Analyse von Verkaufszahlen zur Erkennung von Trends — wird sofort deutlich, wie Theorie und Praxis ineinandergreifen.

• Grundbegriffe: Datenpunkte, Datensätze, Datentypen, Analyse vs. Reporting
• Nutzen der Datenanalyse für unterschiedliche Unternehmensbereiche
• Typischer Analyse-Workflow: Daten erfassen, bereinigen, analysieren, darstellen
• Praxisbeispiel: Trendanalyse von Verkaufszahlen in einem Tabellenformat
• Überblick über die im Kurs eingesetzten Werkzeuge

Datenfundament mit Microsoft DP-900 Das zweite Modul legt das technische Fundament: Datenmanagement in der Cloud. Die Teilnehmenden lernen, wie relationale und nicht-relationale Datenbanken aufgebaut sind und wie Azure als Plattform für Datenverwaltung und -analyse genutzt wird. Der Inhalt orientiert sich an den Lernzielen der Microsoft-Zertifizierung DP-900 Azure Data Fundamentals.

• Grundlagen relationaler Datenbanken: Tabellen, Schlüssel, SQL-Grundbegriffe
• NoSQL-Datenbanken: Unterschiede, Einsatzszenarien, Vor- und Nachteile
• Datenmanagement in Microsoft Azure: Storage, SQL Database, Cosmos DB
• Aufbau einer einfachen Kundendatenbank in Azure SQL als Praxisbeispiel
• Vorbereitung auf die DP-900-Zertifizierungsprüfung

Visualisierung mit Power BI (PL-300) Power BI ist eines der meistgenutzten Visualisierungstools im deutschsprachigen Unternehmensumfeld. In diesem Modul lernen die Teilnehmenden, Rohdaten in ein Power-BI-Modell zu importieren, aufzubereiten und ansprechende Dashboards zu erstellen. Das Modul orientiert sich an den Prüfungsinhalten der Microsoft-Zertifizierung PL-300 Power BI Data Analyst.

• Power BI Desktop: Benutzeroberfläche, Datenimport, Datenmodell
• DAX-Grundlagen für einfache Berechnungen und KPI-Definitionen
• Erstellung interaktiver Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen
• KPI-Dashboard für die Geschäftsleitung als Praxisbeispiel
• Veröffentlichung und Freigabe von Berichten im Power BI Service

Python für Data Analytics Python hat sich als Standardsprache in der Datenanalyse etabliert. Dieses Modul führt Einsteiger Schritt für Schritt in die Grundlagen der Sprache ein und konzentriert sich dabei auf die für die Datenarbeit relevanten Bibliotheken Pandas und NumPy. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Datenbereinigungsaufgabe ab.

• Python-Grundlagen: Variablen, Datentypen, einfache Schleifen und Funktionen
• Pandas: DataFrames erstellen, einlesen, filtern, zusammenführen
• NumPy: Arrays, Rechenoperationen, statistische Grundfunktionen
• Datenbereinigung von Umfragedaten als Praxisbeispiel
• Ausgabe und Speicherung bereinigter Datensätze

Microsoft Office für Reporting Das abschließende Modul fokussiert auf den nach wie vor weit verbreiteten Reporting-Alltag mit Microsoft Excel. Die Teilnehmenden erstellen ein vollständiges Monatsreporting und üben, Ergebnisse mit PowerPoint-Folien für Meetings aufzubereiten.

• Excel: Pivot-Tabellen, SVERWEIS, bedingte Formatierung, Diagramme
• Monatsreporting erstellen: Struktur, Kennzahlen, Kommentare
• Grundlagen des Controlling-Reportings mit Excel
• Einfache Reports mit Word und PowerPoint kommunizieren
• Praxisbeispiel: Vollständiges Monatsreporting für eine fiktive Abteilung

Praktische Übungen Über alle Module hinweg wenden die Teilnehmenden das Erlernte in eigenständigen Übungsphasen an. Die Aufgaben bauen aufeinander auf und münden in einem abgeschlossenen Datenprojekt.

• Aufbau einer einfachen Datenbankstruktur in Azure SQL
• Import und Bereinigung eines realen Rohdatensatzes mit Pandas
• Erstellung eines Power-BI-Dashboards auf Basis des bereinigten Datensatzes
• Monatliches Excel-Reporting mit automatisierten Berechnungen
• Visualisierung von Analyseergebnissen für verschiedene Stakeholder
• Fehlerbehebung in Datensätzen: typische Qualitätsprobleme lösen
• Interpretation von Analyseergebnissen und Ableitung einfacher Schlussfolgerungen
• Peer-Review der erstellten Dashboards und Reports
• Dokumentation des eigenen Analyseprozesses
• Abschlusspräsentation des Datenprojekts
• Kritische Auswertung der eigenen Ergebnisse auf Plausibilität
• Transfer der erlernten Methoden auf eigene berufliche Anwendungsfälle

Die eigenständigen Übungsphasen sind ein fester Bestandteil des Kurskonzepts und sichern, dass das Gelernte nicht nur verstanden, sondern tatsächlich anwendbar ist.

Der Kurs richtet sich explizit an Einsteiger, die keine spezialisierten Vorkenntnisse in Datenanalyse oder Programmierung mitbringen. Typische Teilnehmerprofile sind

• Studierende und Auszubildende, die Datenkompetenzen früh aufbauen wollen
• Quereinsteiger aus kaufmännischen, verwaltenden oder handwerklichen Berufen
• Fachkräfte, die in ihrer aktuellen Rolle mit Datenaufgaben konfrontiert werden
• Arbeitsuchende, die sich für Rollen in Analyse, Reporting oder Controlling qualifizieren wollen
• Personen, die internationale Zertifizierungen im Datenbereich anstreben

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt und verbindet angeleitete Online-Phasen mit eigenständigen Übungseinheiten. Instruktionen und Demonstrationen wechseln sich mit unmittelbaren Anwendungsaufgaben ab, sodass jedes neue Konzept sofort praktisch verankert wird. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl im Vollzeit- als auch im Teilzeitrhythmus absolviert werden können.

Die Durchführung erfolgt typischerweise in Vollzeit über mehrere Wochen oder begleitend in Teilzeit. Genaue Angaben zu Gesamtstunden und Taktung sind beim jeweiligen Anbieter verfügbar.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kursinhalt bereitet auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfungen DP-900 und PL-300 vor, die unabhängig bei zugelassenen Testcentern abgelegt werden können.

Wer diesen Kurs abschließt, kann einen vollständigen Daten-Workflow eigenständig durchlaufen: von der strukturierten Ablage in einer Cloud-Datenbank über die Bereinigung mit Python bis zum fertigen Dashboard in Power BI. Das ist ein praktisch verwertbares Kompetenzpaket, das in einer Vielzahl von Rollen direkt einsetzbar ist. Der Markt für Datenanalyse-Kompetenzen wächst über alle Branchen hinweg. Gleichzeitig ist das Einstiegsniveau für viele Positionen niedriger als oft angenommen — wer die Grundwerkzeuge sicher beherrscht und Daten verständlich darstellen kann, ist in Controlling-, Reporting- und Analyseabteilungen gefragt, auch ohne Informatikstudium. Für Quereinsteiger bietet die Kombination aus international anerkannten Zertifizierungsvorbereitungen (DP-900, PL-300) und praxisnahem Python-Einstieg einen besonders klaren Mehrwert: Das Zertifikat liefert einen objektiv verifizierbaren Nachweis, der in Stellenausschreibungen konkret gefordert wird, während die Praxisaufgaben sicherstellen, dass die Kompetenz tatsächlich anwendbar ist.