Data Analyst - Grundlagen für Anwendungsgebiete 2.0

Datenanalyse ist kein Selbstzweck - ihr Wert zeigt sich erst dort, wo sie in konkreten Unternehmensbereichen angewendet wird. Genau diese Perspektive steht im Zentrum des Kurses "Data Analyst - Grundlagen für Anwendungsgebiete": Statt Datenanalyse abstrakt zu vermitteln, geht der Kurs gezielt der Frage nach, wie Controlling, Marketing und IT jeweils unterschiedlich von Daten profitieren und welche Methoden in welchem Kontext greifen. Ergänzt wird dieser anwendungsorientierte Blick um ein Modul zu Datenethik und Governance, das den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und den strategischen Einsatz von KI im Unternehmen behandelt. Wer nach diesem Kurs in eine Fachabteilung wechselt oder dort bereits arbeitet, versteht nicht nur die Werkzeuge der Datenanalyse, sondern auch, wo und wie sie im jeweiligen Geschäftsbereich sinnvoll eingesetzt werden.

Der Kurs gliedert sich in vier Module, die konsequent von der Fragestellung "Wo im Unternehmen wird das gebraucht?" ausgehen. Das erste Modul "Einführung in Datenanalyse für Anwendungsgebiete" verschafft einen Überblick darüber, welche Bereiche eines Unternehmens typischerweise mit Datenanalyse arbeiten und welche Fragestellungen dort im Vordergrund stehen.

• zentrale Begriffe der Datenanalyse mit Blick auf ihre praktische Anwendung
• typische Anwendungsfelder in Controlling, Marketing, Vertrieb und IT
• der konkrete Nutzen von Datenanalyse für unterschiedliche Fachbereiche
• Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten zur Marktsegmentierung
• Abgrenzung operativer und strategischer Anwendungsfälle
• erste Einordnung, welches Werkzeug für welches Anwendungsfeld passt

Im zweiten Modul "Datenfundament mit Microsoft DP-900" liegt der Fokus auf dem praktischen Umgang mit Datenbanken als Grundlage jeder Anwendung. Die Teilnehmenden erfahren, wie Daten in der Cloud strukturiert werden, damit sie in nachgelagerten Analysen zuverlässig nutzbar sind.

• relationale und nicht-relationale (NoSQL-)Datenbanken im Vergleich
• Grundprinzipien des Datenmanagements in einer Cloud-Umgebung
• Strukturierung von Kundendaten für Auswertungszwecke
• Praxisbeispiel: Verwaltung von Kundendaten in einer SQL-Cloud-Datenbank
• typische Datenqualitätsprobleme in Anwendungsszenarien
• Schnittstellen zwischen Datenbank und Analysewerkzeugen

Das dritte Modul "Visualisierung und Reporting mit Microsoft PL-300" überträgt die Daten in Berichte, die direkt in Fachabteilungen genutzt werden können. Im Mittelpunkt steht dabei immer der konkrete Anwendungsfall, nicht die Technik allein.

• Aufbau interaktiver Dashboards für unterschiedliche Fachbereiche
• Auswahl geeigneter KPI-Berichte je nach Anwendungsgebiet
• Gestaltung verständlicher Visualisierungen für Entscheidungsträger:innen
• Praxisbeispiel: Erstellung eines Vertriebsreportings für das Management
• Automatisierung wiederkehrender Berichte
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen für bereichsübergreifende Auswertungen

Das vierte Modul verbindet "Python Basics für Data Analytics" mit einem eigenständigen Block zu "Datenethik und Governance" anhand von CertNexus DSBIZ und AIBIZ. Diese Kombination stellt sicher, dass Datenanalyse nicht nur technisch beherrscht, sondern auch verantwortungsvoll im Unternehmenskontext eingeordnet wird.

• Grundlagen von Python für die Datenaufbereitung in Anwendungsszenarien
• Einsatz von Pandas und NumPy zur Bereinigung von Umfragedaten
• Praxisbeispiel: Bereinigung und Auswertung von Umfragedaten
• Grundprinzipien der Data Science aus Business-Perspektive (CertNexus DSBIZ)
• verantwortungsvoller Einsatz von KI im Unternehmenskontext (CertNexus AIBIZ)
• Governance- und Compliance-Anforderungen an Datenanalyse und KI-Einsatz
• Praxisbeispiel: Erarbeitung einer Entscheidungsvorlage für den KI-Einsatz in der Datenanalyse
• Abwägung von Chancen und Risiken beim Einsatz neuer Analysewerkzeuge
• Kommunikation von Analyseergebnissen an unterschiedliche Fachbereiche
• Transfer der vier Module auf ein eigenes Anwendungsszenario aus dem Berufsalltag
• Einordnung, welche Methode für welches Unternehmensproblem passt
• Ausblick auf vertiefende Themen der angewandten Datenanalyse

Die Kombination aus technischen Werkzeugen (Datenbanken, Power BI, Python) und der Business-/Ethik-Perspektive über DSBIZ und AIBIZ unterscheidet diesen Kurs deutlich von rein technisch ausgerichteten Angeboten und von dem breiteren 40-Stunden-Grundlagenkurs, der stattdessen einen Excel-Reporting-Baustein enthält.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Datenanalyse nicht abstrakt, sondern konkret mit Blick auf bestimmte Unternehmensbereiche lernen möchten.

• Data Analysts und Business Analysts, die ihr Anwendungswissen erweitern wollen
• Fachkräfte aus Controlling, die datenbasierte Auswertungen selbst erstellen möchten
• Fachkräfte aus Marketing, die Kampagnen- und Kundendaten analysieren wollen
• Fachkräfte aus der IT, die die fachliche Seite der Datenanalyse verstehen möchten
• Studierende und Einsteiger:innen mit Interesse an praxisnahen Anwendungsfeldern

Unterrichtet wird im Combined-Learning-Format, das Präsenzeinheiten mit Online-Lernphasen verbindet und damit örtliche Flexibilität ermöglicht. Der methodische Schwerpunkt liegt auf Praxisbeispielen aus konkreten Unternehmensbereichen - von der Marktsegmentierung über das Vertriebsreporting bis zur Entscheidungsvorlage für ein neues Analysewerkzeug -, sodass die Teilnehmenden das Gelernte direkt auf reale Fragestellungen anwenden. Die Teilnahme erfolgt überwiegend in Teilzeit, was die Vereinbarkeit mit einer bestehenden Berufstätigkeit erleichtert; einzelne Termine werden auch in Vollzeit angeboten.

Mit einem Umfang von rund 20 Zeitstunden ist dieser Kurs deutlich kompakter als der 40-stündige Grundlagenkurs und konzentriert sich gezielt auf den Anwendungsbezug in vier Modulen. Die vier Themenblöcke - Anwendungsfelder, Datenbanken, Visualisierung sowie Python plus Ethik/Governance - sind so bemessen, dass sie in überschaubarer Zeit neben Beruf oder Studium absolviert werden können.

Der Kurs schließt mit einem Lehrgangszertifikat des durchführenden Kursanbieters ab. Die Modulinhalte orientieren sich zusätzlich an den Herstellerzertifizierungen Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) und Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) sowie an den CertNexus-Zertifizierungen DSBIZ (Data Science for Business Professionals) und AIBIZ (AI for Business Professionals), deren Prüfungen bei Interesse ergänzend abgelegt werden können.

Der zentrale Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass er Datenanalyse konsequent aus der Perspektive der Anwendung denkt. Wer versteht, wie Controlling, Marketing und IT jeweils unterschiedlich mit Daten arbeiten, kann Analysen zielgerichteter aufsetzen und die Ergebnisse so kommunizieren, dass sie in der jeweiligen Fachabteilung tatsächlich ankommen und genutzt werden. Durch die Ergänzung um Datenethik und Governance über DSBIZ und AIBIZ erwerben Teilnehmende zusätzlich eine Perspektive, die rein technisch ausgerichteten Kursen häufig fehlt: die Fähigkeit, den Einsatz von Datenanalyse und KI im Unternehmen kritisch zu bewerten und Entscheidungsvorlagen dafür zu erarbeiten. Das ist besonders für Fachkräfte relevant, die nicht nur Zahlen liefern, sondern auch an strategischen Entscheidungen zum Werkzeugeinsatz mitwirken sollen. In der Praxis profitieren Absolvent:innen davon, dass sie Anwendungsfälle aus mehreren Unternehmensbereichen kennen und dadurch flexibler einsetzbar sind - sei es in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit oder beim Wechsel zwischen unterschiedlichen fachlichen Schwerpunkten innerhalb eines Unternehmens.