Data Analyst - Grundlagen 4.0

Wer noch nie mit Datenanalyse gearbeitet hat, steht meist vor derselben Frage: Wo fängt man an, wenn Begriffe wie Datenbank, Dashboard, KPI oder Data Cleaning alle gleichzeitig auftauchen? Der Kurs "Data Analyst - Grundlagen" setzt genau hier an und baut systematisch von null auf. Er ist als durchgehendes Fundament konzipiert, das nacheinander die wichtigsten Bausteine der Datenanalyse vermittelt: von den grundlegenden Methoden und Begriffen über den Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken bis zur Visualisierung in interaktiven Dashboards, ergänzt um erste Schritte in Python und den praktischen Einsatz von Excel im Reporting. Anders als spezialisierte Kurse, die einzelne Anwendungsfelder oder Entscheidungsszenarien vertiefen, deckt dieser Kurs bewusst die gesamte Breite ab, die ein Einstieg in die Datenanalyse braucht, und schafft damit die Basis, auf der spätere Vertiefungen erst sinnvoll aufsetzen können.

Das Curriculum ist in vier aufeinander aufbauende Blöcke gegliedert, die zusammen den kompletten Analyseprozess von der Rohdatenerfassung bis zum fertigen Bericht abbilden. Im ersten Block "Grundlagen der Datenanalyse" erhalten die Teilnehmenden einen strukturierten Überblick über Begriffe, Methoden und Ziele des Fachgebiets. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Daten systematisch erfasst, aufbereitet und so interpretiert werden, dass daraus verwertbare Aussagen entstehen.

• Einführung in die Datenanalyse als Disziplin und Arbeitsprozess
• zentrale Fachbegriffe und gängige Analysemethoden
• der Nutzen von Datenanalyse für unternehmerische Entscheidungen
• Praxisnahe Übung: Verkaufszahlen auswerten, um Trendmuster sichtbar zu machen
• Unterschied zwischen deskriptiver und diagnostischer Analyse
• typische Fehlerquellen bei der Dateninterpretation

Der zweite Block "Datenfundament mit Microsoft DP-900" widmet sich dem Datenmanagement selbst. Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie irgendwo strukturiert vorliegen - genau dieses Fundament wird hier gelegt, orientiert an den Inhalten der Zertifizierung Azure Data Fundamentals.

• Aufbau und Funktionsweise relationaler Datenbanken
• Grundprinzipien nicht-relationaler (NoSQL-)Datenbanken
• Datenmanagement-Konzepte in einer Cloud-Umgebung
• Sicherheits- und Zugriffsaspekte bei gespeicherten Daten
• Praxisbeispiel: Aufbau einer Kundendatenbank und deren Auswertung in einer SQL-Cloud-Umgebung
• Vor- und Nachteile unterschiedlicher Speichermodelle im Vergleich

Der dritte Block "Visualisierung mit Power BI" überträgt die aufbereiteten Daten in verständliche Berichte. Anhand der Inhalte der Zertifizierung Power BI Data Analyst lernen die Teilnehmenden, aus Zahlenkolonnen aussagekräftige, interaktive Dashboards zu machen.

• Auswahl und Definition geeigneter Kennzahlen (KPIs)
• Aufbau interaktiver Dashboards mit Filtern und Drilldowns
• Gestaltungsprinzipien für verständliche Datenvisualisierung
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen in einem Bericht
• Praxisnahe Übung: Kennzahlen-Dashboard für die Führungsebene konzipieren
• Aktualisierung und Pflege bestehender Dashboards

Der vierte Block kombiniert "Python Basics für Data Analytics" mit einem Excel-Reporting-Teil und rundet damit die Werkzeugpalette ab. Hier lernen die Teilnehmenden, Daten sowohl programmatisch als auch mit dem in der Praxis nach wie vor zentralen Werkzeug Excel zu bearbeiten.

• Grundlagen der Programmiersprache Python für Analysezwecke
• Einführung in die Bibliotheken Pandas und NumPy
• Datenbereinigung und Transformation mit Python
• Praxisbeispiel: Bereinigung von Umfragedaten und deren Analyse
• gezielte Nutzung von Excel für Controlling und Datenanalysen im Rahmen des Pakets "Fit fürs Büro mit Microsoft Office"
• Aufbau von Reportings, Pivot-Auswertungen und Formeln in Excel
• Praxisbeispiel: Erstellung eines vollständigen Monatsreportings
• Vergleich der Werkzeuge Python, Power BI und Excel im jeweiligen Einsatzkontext
• Aufbau eines persönlichen Werkzeugkastens für den Berufseinstieg
• Zusammenführung aller vier Module in einem abschließenden Übungsszenario
• Dokumentation von Analyseergebnissen für unterschiedliche Adressatenkreise
• Ausblick auf vertiefende Spezialisierungen nach diesem Grundlagenkurs

Damit deckt der Kurs bewusst vier unterschiedliche, aber zusammenhängende Werkzeuge ab: Datenbankwissen, Visualisierung, Programmierung und klassisches Tabellenkalkulations-Reporting. Diese Kombination unterscheidet ihn von schmaleren Kursen, die sich auf ein einzelnes Anwendungsfeld konzentrieren, und macht ihn zum passenden Ausgangspunkt für alle, die noch keine Vorerfahrung mitbringen.

Der Kurs richtet sich an alle, die bislang noch keine oder nur wenig Berührung mit strukturierter Datenanalyse hatten und ein tragfähiges Fundament aufbauen möchten, bevor sie sich in eine bestimmte Richtung spezialisieren.

• Berufseinsteiger:innen ohne Vorerfahrung in der Datenanalyse
• Studierende, die sich neben dem Studium praxisnahes Datenwissen aneignen möchten
• Business Analysts, die ihre methodischen Grundlagen systematisch auffrischen wollen
• Auszubildende in kaufmännischen oder IT-nahen Berufen
• Quereinsteiger:innen, die einen strukturierten Zugang zur Datenanalyse suchen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Präsenz- und Onlinephasen kombiniert und so örtliche Flexibilität mit direktem Austausch verbindet. Da vier unterschiedliche Werkzeuge behandelt werden, wechseln sich theoretische Einführungen mit unmittelbar folgenden praktischen Übungen an konkreten Beispieldatensätzen ab. Die Teilnahme ist überwiegend in Teilzeit angelegt, wodurch sich der Kurs neben einer bestehenden Berufstätigkeit oder anderen Verpflichtungen absolvieren lässt; vereinzelt wird auch eine Vollzeitvariante angeboten. Die praxisnahen Übungsbeispiele - von der Kundendatenbank bis zum Monatsreporting - sind so gewählt, dass sie typische Aufgabenstellungen aus dem Arbeitsalltag widerspiegeln.

Der Kurs ist mit einem Umfang von rund 40 Zeitstunden konzipiert und damit deutlich breiter angelegt als die spezialisierteren 20-Stunden-Kurse zu Anwendungsgebieten oder Entscheidungsunterstützung. Diese Länge ergibt sich aus der Anzahl der behandelten Werkzeuge: Grundlagenwissen, Datenbanken, Visualisierung sowie Python und Excel werden nacheinander in eigenständigen, aber aufeinander abgestimmten Modulen vermittelt. Je nach gewählter Zeitform verteilt sich der Umfang über mehrere Wochen bis Monate.

Der Kurs schließt mit einem Lehrgangszertifikat des durchführenden Kursanbieters ab, das die vermittelten Kompetenzen dokumentiert. Ergänzend bereiten die Modulinhalte auf die Herstellerzertifizierungen Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) und Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) vor, deren Prüfungen bei Interesse zusätzlich abgelegt werden können. Diese Zertifizierungen sind bei Arbeitgebern im IT- und Datenbereich als anerkannter Kompetenznachweis etabliert.

Der größte Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner Breite: Statt sich sofort auf ein einzelnes Werkzeug festzulegen, erhalten Teilnehmende einen Überblick über die vier zentralen Bausteine moderner Datenarbeit - Konzeptverständnis, Datenbanken, Visualisierung und Programmierung plus Tabellenkalkulation. Das erleichtert später die fundierte Entscheidung, in welche Richtung eine Vertiefung sinnvoll ist, sei es Richtung Business Intelligence, Data Engineering oder Data Science. Im Berufsalltag profitieren Absolvent:innen davon, dass sie nicht nur ein Werkzeug bedienen, sondern den gesamten Weg von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Bericht nachvollziehen können. Wer weiß, wie eine Datenbank strukturiert ist, warum Power BI bestimmte Visualisierungen empfiehlt und wie Python-Skripte Daten automatisiert bereinigen, kann in Teams zwischen IT, Controlling und Fachabteilung als Bindeglied fungieren. Gerade für den Berufseinstieg oder einen fachlichen Quereinstieg ist dieses breite Fundament wertvoll, weil viele Stellenausschreibungen im Bereich Data Analyst genau diese Kombination aus Datenbankverständnis, Visualisierungs-Know-how und grundlegenden Programmierkenntnissen erwarten, ohne dass in jedem einzelnen Bereich Expertenwissen vorausgesetzt wird.