Data Analyst - Grundlagen

Daten sind in Unternehmen jeder Größe ein zentraler Rohstoff — doch ihr Wert entsteht erst durch die Fähigkeit, sie zu verstehen, zu bereinigen und in verständliche Erkenntnisse zu übersetzen. Diese Weiterbildung schafft ein systematisches Fundament für genau diese Arbeit. Wer bisher wenig Berührung mit Datenanalyse hatte, erwirbt hier einen breiten methodischen Überblick: von Datenbankgrundlagen mit Microsoft Azure über Visualisierung in Power BI und Python für die Datenaufbereitung bis hin zur explorativen Analyse mit CompTIA Data+. Der Kurs verbindet konzeptionelle Grundlagen mit konkreten Praxisszenarien aus dem Unternehmensalltag.

Einführung in die Datenanalyse und ihren Unternehmensnutzen Datenanalyse beginnt nicht mit dem Tool, sondern mit der Frage, was ein Unternehmen wissen will und warum. Dieser Einstiegsblock baut ein konzeptionelles Verständnis dafür auf, wie Analyseprozesse strukturiert ablaufen und welche Methoden wann sinnvoll sind.

• Grundbegriffe der Datenanalyse: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv
• Nutzen von Datenanalyse im Unternehmenskontext: Entscheidungsfindung, Effizienz, Produktentwicklung
• Typische Analyseworkflows: Daten sammeln, bereinigen, analysieren, kommunizieren
• Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten zur Erkennung saisonaler Muster

Datenfundament mit Microsoft Azure (DP-900) Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie gespeichert und zugänglich sein. Dieses Modul vermittelt die konzeptionellen Grundlagen moderner Datenspeicherung in der Cloud — praxisnah verankert an der Microsoft-Zertifizierung DP-900 Azure Data Fundamentals.

• Relationale Datenbanken: Tabellen, Schlüssel, Beziehungen, SQL-Grundkonzepte
• NoSQL-Datenbanken: Dokumenten-, Schlüssel-Wert- und Spaltenmodelle
• Datenverwaltung in Microsoft Azure: Storage-Dienste, Azure SQL, Cosmos DB
• Praxisbeispiel: Aufbau einer einfachen Kundendatenbank in Azure SQL

Datenvisualisierung mit Power BI (PL-300) Analysen wirken nur, wenn die Ergebnisse verständlich kommuniziert werden. Power BI ist das verbreitetste Business-Intelligence-Tool in deutschsprachigen Unternehmen; dieser Block führt von der Datenverbindung bis zum fertigen KPI-Bericht.

• Datenimport und Transformationen im Power Query Editor
• Grundlagen der Datenmodellierung: Beziehungen, Hierarchien, berechnete Spalten
• DAX-Grundlagen: Measures, Aggregationen, Zeitintelligenz-Funktionen
• Visualisierungstypen und deren korrekter Einsatz: Balken, Linien, Karten, Matrices
• Praxisbeispiel: KPI-Bericht für eine Geschäftsleitung mit Drill-Down auf Produktebene

Python Basics für Data Analytics Python hat sich als Standardwerkzeug für Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler etabliert. Dieser Block führt gezielt in die für Datenanalyse relevanten Bibliotheken ein — kein allgemeines Programmierhandbuch, sondern direkt anwendbare Methoden.

• Python-Grundsyntax: Variablen, Datentypen, Schleifen, Funktionen
• NumPy für numerische Berechnungen und Array-Operationen
• Pandas für das Einlesen, Bereinigen und Transformieren von Tabellendaten
• Fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer identifizieren und behandeln
• Praxisbeispiel: Bereinigung und Auswertung von Umfragedaten mit Pandas

Datenkompetenz und explorative Analyse (CompTIA Data+) Dieser Block verzahnt alle Vorinhalte und legt den Schwerpunkt auf analytisches Denken und die Interpretation von Ergebnissen — die Grundlage für die CompTIA Data+-Zertifizierung.

• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungen, Kennzahlen, Korrelationen
• Datenqualität bewerten: Vollständigkeit, Konsistenz, Genauigkeit, Aktualität
• Statistische Grundkonzepte: Mittelwert, Median, Varianz, Konfidenzintervalle
• A/B-Analyse: Hypothesenformulierung, Ergebnisinterpretation
• Praxisbeispiel: Produktbewertungsanalyse mit A/B-Vergleich

Praxisblock: Angewandte Analyseprojekte

• Vollständiges Analyseprojekt: Verkaufsdaten von Rohdaten bis zum Vorstandsbericht
• Datenbankabfrage in Azure SQL und Import in Power BI
• Python-Skript zur automatisierten Datenbereinigung eines CSV-Datensatzes
• Power-BI-Dashboard mit dynamischer Filterung und Cross-Highlighting
• EDA-Analyse eines realen Umfragedatensatzes mit Pandas und Visualisierung
• A/B-Test-Auswertung: statistische Signifikanz und Handlungsempfehlung formulieren
• KPI-Definitionen erarbeiten und konsistent in DAX-Measures abbilden
• Datenbankmodell für eine fiktive B2C-Plattform entwerfen und dokumentieren
• Power-Query-Transformation: mehrere Quelldateien zusammenführen und bereinigen
• Fehler-Protokoll einer Datenpipeline analysieren und Korrekturmaßnahmen ableiten
• Kurzpräsentation der Analyseergebnisse vor einer Peer-Gruppe
• Abschlussprojekt: eigenständige Analyse eines vorgegebenen Datensatzes mit Bericht

Alle Praxisprojekte arbeiten mit realistischen Unternehmensszenarien. Teilnehmende werden dabei angehalten, nicht nur technische Ergebnisse zu liefern, sondern ihre Interpretationen klar zu formulieren und an eine nicht-technische Zielgruppe zu richten.

Die Weiterbildung richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger ohne spezialisierte Datenvorkenntnisse, die systematisch in die Datenanalyse einsteigen möchten.

• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger aus kaufmännischen, verwaltenden oder naturwissenschaftlichen Berufen
• Studierende und Absolventinnen bzw. Absolventen, die ihre theoretischen Kenntnisse praxisnah ergänzen wollen
• Business Analysts, die bisher überwiegend mit Excel arbeiten und ihr Werkzeugset erweitern möchten
• IT-nahe Fachkräfte ohne formale Datenausbildung
• Menschen, die einen beruflichen Neustart in richtung Daten- und Analysethemen planen

Der Kurs verbindet strukturierte Lehrphasen mit begleiteten Projektarbeiten. Lernblöcke werden in Vollzeit- oder Teilzeit-Formaten angeboten; das Combined-Learning-Modell erlaubt es, Theorie in Live-Sitzungen aufzunehmen und anschließend in eigenverantwortlichen Praxisphasen zu vertiefen. Alle Übungen setzen auf reale oder realistisch nachgebildete Datensätze, damit Teilnehmende nicht mit abstrakten Lehrbeispielen, sondern mit Unternehmensszenarien arbeiten. Lehrende begleiten die Projekte mit individuellem Feedback auf Zwischenergebnisse.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt; Teilzeitvarianten sind ebenfalls verfügbar. Der genaue Stundenumfang variiert je nach Durchführungsformat; Interessierte erhalten bei den anbietenden Instituten verbindliche Angaben zur Gesamtdauer.

Nach Abschluss wird eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Der Kurs bereitet auf externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) und CompTIA Data+. Diese Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern separat abgelegt; die Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis enthalten.

Datenanalyse-Kompetenz ist mittlerweile kein Spezialgebiet mehr, das ausschließlich in IT-Abteilungen gefragt wäre — Unternehmen in fast allen Branchen suchen Mitarbeitende, die Dashboards interpretieren, Datenqualitätsprobleme erkennen und Analyseergebnisse klar kommunizieren können. Diese Weiterbildung schafft genau dieses Kompetenzprofil, kombiniert mit branchenweit anerkannten Zertifizierungen. Die Kombination aus Microsoft-Zertifizierungen und CompTIA Data+ spricht verschiedene Arbeitgeber an: Unternehmen mit Microsoft-Infrastruktur schätzen DP-900 und PL-300 als Nachweis praktischer Azure- und Power-BI-Kompetenz, während Data+ als hersteller-unabhängiges Zertifikat den breiten analytischen Ansatz bestätigt. Wer alle drei Zertifikate vorweist, hat ein deutlich stärkeres Profil als Kandidatinnen und Kandidaten mit nur einer Qualifikation. Mittelfristig öffnet die Weiterbildung Türen in Richtung Data Analyst, Reporting Analyst, Junior Business Intelligence Analyst oder auch in spezialisierte Controlling- und Planungsrollen. Die Python-Grundlagen schaffen dabei eine Basis für eine spätere Spezialisierung in Richtung Data Science oder Machine Learning.