Data Analyst - Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die keine klassische Ausbildung in Informatik oder Statistik haben, aber in datengetriebenen Berufsfeldern Fuß fassen möchten. Der Einstieg in die Datenanalyse erfordert weniger tiefe Mathematikkenntnisse als oft angenommen — wer bereit ist, analytisch zu denken, Daten strukturiert zu betrachten und sich in digitale Werkzeuge einzuarbeiten, bringt die wichtigsten Voraussetzungen mit. Der Kurs vermittelt einen vollständigen Handwerksbaukasten: von der Datenerhebung und Bereinigung über die Analyse in Excel und SQL bis zur professionellen Visualisierung in Microsoft Power BI. Python als Programmiersprache für die Datenanalyse wird als ergänzender Baustein eingeführt. Wer nach dem Kurs einen international anerkannten Abschluss anstrebt, kann optional auf die Zertifizierungen Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst Associate) und CompTIA Data+ vorbereitet werden.

Modul 1: Grundlagen der Datenanalyse — Denken und Verstehen Wer Daten analysiert, muss zuerst verstehen, welche Fragen überhaupt sinnvoll sind und welche Datenstrukturen Antworten liefern können. Dieses Einführungsmodul vermittelt das konzeptionelle Fundament für alle weiteren praktischen Einheiten.

• Analytisches Denken: Was unterscheidet eine Frage, die Daten beantworten können, von einer, die sie nicht beantworten können
• Datenarten: quantitative und qualitative Daten, nominale, ordinale und metrische Skalen
• Grundbegriffe: Datensatz, Variable, Beobachtung, Korrelation und Kausalität
• Datenqualität: Fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer und inkonsistente Einträge erkennen
• Datenschutz und DSGVO: Was bei der Arbeit mit personenbezogenen Daten zu beachten ist
• Daten im Business-Kontext: Wie Unternehmen Entscheidungen auf Datenbasis treffen

Modul 2: Excel für die Datenanalyse Microsoft Excel bleibt das meistgenutzte Analyse-Werkzeug in Unternehmen. Dieses Modul geht über das Grundwissen hinaus und vermittelt die für Datenanalystinnen und -analysten relevanten Funktionen systematisch.

• Daten importieren, bereinigen und mit Textfunktionen standardisieren
• Sortieren, Filtern und bedingte Formatierung für die Dateninspection
• Pivottabellen erstellen, konfigurieren und mit Slicern interaktiv gestalten
• Formeln für die Analyse: SUMMENPRODUKT, WENNFEHLER, INDEX/VERGLEICH, XVERWEIS
• Diagrammtypen gezielt einsetzen: Balken, Linien, Streudiagramme und kombinierte Charts
• Datenmodell in Excel: Mehrere Tabellen verknüpfen und einfache Kennzahlen berechnen

Modul 3: SQL — Datenbanken abfragen und verstehen SQL (Structured Query Language) ist die universelle Sprache für den Zugriff auf relationale Datenbanken und eine Kernkompetenz für jede Datenanalystin und jeden Datenanalysten.

• Datenbankgrundlagen: Was ist ein Datenbanksystem, wie ist eine Datenbank aufgebaut
• SELECT-Abfragen: Spalten wählen, Tabellen filtern (WHERE), sortieren (ORDER BY)
• Aggregatfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX und GROUP BY für Gruppenauswertungen
• JOINs: INNER JOIN, LEFT JOIN und RIGHT JOIN für das Verknüpfen mehrerer Tabellen
• Unterabfragen und Common Table Expressions (CTEs) für mehrstufige Analysen
• Daten mit SQL aufbereiten: CASE-Ausdrücke, Datumsformatierungen und Texttransformationen
• Praktische Übungen mit einer echten Datenbank (lokale oder cloudbasierte Übungsumgebung)

Modul 4: Power BI — Visualisierung und Dashboards Power BI ist Microsofts führendes Business-Intelligence-Werkzeug und wird in der Stellenmarkt-Anforderungsliste für Data-Analyst-Positionen regelmäßig genannt. Dieses Modul führt von der ersten Datenverbindung bis zum veröffentlichten Dashboard.

• Power BI Desktop: Oberfläche, Berichtansicht, Datensicht und Modellansicht
• Datenquellen verbinden: Excel, CSV, SQL-Datenbanken und Web-Abfragen
• Power Query Editor: Daten transformieren, bereinigen und strukturieren
• Datenmodell aufbauen: Tabellen verknüpfen, Beziehungen definieren, Sternschema verstehen
• DAX-Grundlagen: Measures mit SUM, CALCULATE und DIVIDE erstellen
• Visualisierungen: Balken, Linien, Karten, Matrizen, Slicer und Drillthrough
• Power BI Service: Berichte veröffentlichen, Dashboards anlegen und mit dem Team teilen

Praxisblock: Python für Datenanalyse und Zertifizierungsvorbereitung Im letzten Block wird Python als Ergänzung zu Excel und Power BI eingeführt und die optionale Zertifizierungsvorbereitung angeboten. Python ermöglicht Analysen, die in Excel nicht mehr handhabbar sind — etwa bei sehr großen Datensätzen oder wenn Daten automatisiert verarbeitet werden sollen.

• Python-Grundlagen für Nicht-Programmierer: Datentypen, Listen, Schleifen und Funktionen
• Pandas: DataFrames laden, filtern, gruppieren und transformieren
• NumPy: Arrays, Vektoroperationen und statistische Grundfunktionen
• Matplotlib: Einfache Diagramme und Visualisierungen aus Python heraus erstellen
• Überblick PL-300-Prüfungstruktur: Themenbereiche, Fragetypen und Vorbereitung auf Power-BI-spezifisches Prüfungswissen
• Überblick CompTIA Data+: Domänen, Anforderungen und Abgrenzung zu PL-300

Dieser Kurs ist für Quereinsteiger ohne Programmierhintergrund konzipiert — Menschen, die in ihrem bisherigen Berufsfeld mit Daten in Berührung gekommen sind und jetzt systematisch in die Datenanalyse einsteigen möchten.

• Berufswechslerinnen und Berufswechsler aus kaufmännischen, verwaltenden oder technischen Berufsfeldern
• Personen mit Excel-Grundkenntnissen, die ihre Datenkompetenzen strukturiert erweitern möchten
• Absolventinnen und Absolventen ohne Informatikstudium, die für Data-Analyst-Positionen qualifiziert sein wollen
• Fachkräfte aus Controlling, Marketing oder Logistik, die datengetriebenes Arbeiten ausbauen wollen
• Personen, die die Zertifizierungen PL-300 oder CompTIA Data+ vorbereiten wollen

Das Programm findet im Combined-Learning-Format statt und kombiniert geleiteten Live-Online-Unterricht mit Selbstlernphasen und hands-on-Übungen. Da der Kurs an Quereinsteiger ohne Programmier- oder IT-Hintergrund gerichtet ist, wird besonderes Gewicht auf strukturiertes Üben gelegt: Jede Einheit schließt mit einer Übungsaufgabe ab, die direkt auf die Praxis übertragbar ist. Die Teilnehmenden arbeiten mit realen oder realistischen Datensätzen und entwickeln im Verlauf des Kurses ein vollständiges Analyseportfolio, das typische Berufsaufgaben abbildet. Vollzeitteilnahme ist der Standard; Teilzeitvarianten sind möglich.

Die Weiterbildung wird meist in Vollzeit absolviert; Teilzeitvarianten sind verfügbar. Die genaue Kursdauer richtet sich nach dem Umfang der gebuchten Module und der Intensität; Interessierte erfragen konkrete Terminoptionen beim Anbieter.

Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Zertifikat beziehungsweise eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Wer darüber hinaus die Zertifizierungsprüfung Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst Associate) und/oder CompTIA Data+ ablegt, erhält die jeweiligen extern ausgestellten Zertifikate direkt vom Zertifizierungsgeber. Die Prüfungen werden separat bei Microsoft Certifcation bzw. CompTIA-Testcentern abgelegt und sind kostenpflichtig.

Der Arbeitsmarkt für Data Analysts hat sich in den letzten Jahren deutlich verbreitert: Datengetriebenes Arbeiten ist nicht mehr ausschließlich in IT-Unternehmen gefragt, sondern in Controlling, Marketing, Logistik, Gesundheitswesen und der öffentlichen Verwaltung. Für Quereinsteiger, die in diesen Bereichen bereits Berufserfahrung haben und Datenanalysekompetenz ergänzen, ergibt sich eine attraktive Positionierung: Sie bringen Fachkompetenz mit und lernen gezielt die technischen Werkzeuge. Der Kurs ist pragmatisch aufgebaut: Excel, SQL und Power BI sind in der Praxis die häufigsten Werkzeuge in Data-Analyst-Stellenprofilen. Wer diese drei Werkzeuge sicher beherrscht, kann in den meisten Unternehmen ab dem ersten Tag eigenständig Datenaufgaben übernehmen. Python wird als Erweiterung eingeführt und ist keine Voraussetzung für einen erfolgreichen Berufseinstieg — gibt aber die Option, in Richtung datenintensiverer Analysearbeit und Automatisierung weiterzuentwickeln. Die optionale Vorbereitung auf PL-300 und CompTIA Data+ gibt Teilnehmenden die Möglichkeit, den Kursabschluss durch international anerkannte Zertifikate zu ergänzen. Gerade für Quereinsteiger ohne Studienabschluss in einem IT-Fach kann ein anerkanntes Zertifikat die fehlende formale Qualifikation kompensieren und auf dem Bewerbungsmarkt als verlässliches Qualitätssignal dienen.