Data Analyst Kurs: Datenanalyse mit Power BI und Excel

Power BI und Excel bilden in vielen deutschen Unternehmen das Rückgrat des datengestützten Reportings. Dieser Kurs setzt den Fokus konsequent auf beide Werkzeuge und zeigt, wie sie zusammenspielen: Excel für die schnelle Datenbereinigung und erste Analysen, Power BI für interaktive Dashboards und strukturierte Berichtslogik. Wer in Controlling, Vertrieb, Projektmanagement oder IT-nahen Rollen mit Auswertungen zu tun hat, findet hier das Handwerkszeug für den professionellen Alltag. Der Kurs bereitet auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfungen PL-300 (Power BI Data Analyst) und PL-900 (Power Platform Fundamentals) vor — und schließt damit eine Lücke zwischen technischem Handwerk und messbarem Zertifikatsnachweis.

Grundlagen der Datenanalyse und analytisches Denken Bevor ein Dashboard entsteht, braucht es Klarheit über Fragen und Ziele. Dieser erste Block legt das konzeptionelle Fundament: Teilnehmer lernen, wie Datenmodelle in Unternehmen typischerweise aufgebaut sind, welche Qualitätsprobleme häufig auftreten und wie man Analyseziele präzise formuliert. Das ist der Unterschied zwischen einem Report, der gelesen wird, und einem, der im Posteingang versauert.

• Datentypen und ihre Eigenschaften im analytischen Kontext
• Datenqualität bewerten: Duplikate, fehlende Werte, Inkonsistenzen
• KPIs definieren und Berichtsziele formulieren
• Beziehungen zwischen Tabellen und ihre Wirkung auf Auswertungen
• Grundprinzipien von Sternschema und Datenmodellierung
• Von der Frage zur Erkenntnis: strukturiertes analytisches Denken

Excel für Datenaufbereitung und erste Analysen Excel bleibt ein unverzichtbares Werkzeug, weil es schnell, flexibel und weit verbreitet ist. Dieser Abschnitt vertieft die für Datenanalysten relevanten Funktionen jenseits einfacher Tabellen. Im Mittelpunkt stehen Power Query für automatisierte Bereinigungsprozesse und Pivot-Tabellen für schnelle Verdichtungen — beides bildet die Brücke zu Power BI.

• Pivot-Tabellen erstellen, gruppieren und auswerten
• Power Query: Daten importieren, bereinigen und transformieren
• Diagrammtypen sinnvoll einsetzen und formatieren
• Filter, bedingte Formatierungen und Datengültigkeitsprüfungen
• Strukturierte Tabellen und dynamische Bereiche für wartbare Arbeitsmappen
• Zusammenspiel zwischen Excel und Power BI als Datenquelle

Datenmodellierung und Visualisierung mit Power BI Das Herzstück des Kurses: Teilnehmer arbeiten direkt im Power BI Desktop und lernen den vollständigen Workflow vom Datenimport bis zum veröffentlichten Report. Besonderer Fokus liegt auf DAX — der Formelsprache, die Power BI von einfachen Pivot-Tabellen unterscheidet. DAX ermöglicht berechnete Kennzahlen, Zeitvergleiche und dynamische Aggregationen, die im Excel-Kontext nur umständlich oder gar nicht möglich wären.

• Datenimport und -transformation mit Power Query in Power BI
• Datenmodell aufbauen: Tabellen verknüpfen, Beziehungstypen festlegen
• DAX-Grundlagen: berechnete Spalten, Measures, CALCULATE, SUMX
• Visuals auswählen und konfigurieren: Balken, Linie, Karte, Tabelle, Gauge
• Interaktivität: Drillthrough, Drilldown, Slicers, Cross-Filter
• KPI-Darstellung und Berichtsdesign für Management-Reports

Datenquellen verknüpfen und Berichte veröffentlichen Unternehmensdaten kommen selten aus einer einzigen Quelle. Dieser Block zeigt, wie Power BI unterschiedliche Systeme anbindet und Berichte für Teams zugänglich macht. Sicherheitskonzepte und Zugriffssteuerung sind dabei nicht optional — gerade wenn Berichte mit sensiblen Kennzahlen geteilt werden, muss Row-Level Security korrekt konfiguriert sein.

• SQL-Datenbanken als Direktabfrage oder Import einbinden
• Webdatenquellen und Excel-Dateien als Live-Quellen nutzen
• Automatisierte Datensatzaktualisierungen im Power BI Service konfigurieren
• Berichte und Dashboards im Power BI-Arbeitsbereich teilen
• Sicherheitskonzepte: Row-Level Security und Zugriffssteuerung
• Grundlagen der Power Platform: Power Apps, Power Automate, Dataverse

Praxisarbeit und Zertifizierungsinhalt Anhand realistischer Szenarien werden alle Inhalte zusammengeführt. Die Aufgaben sind an den inhaltlichen Themen der Prüfungen PL-300 und PL-900 ausgerichtet, damit Teilnehmer nicht nur das Tool beherrschen, sondern auch die Tiefe kennen, die Microsoft in der Zertifizierung abfragt. Im Vordergrund steht dabei stets die Anwendung — nicht das reine Auswendiglernen.

• Komplexes Dashboard zu einem Unternehmens-Datensatz aufbauen
• Fehler in einem bestehenden Datenmodell identifizieren und korrigieren
• PL-300-relevante Themen: Berichtsoptimierung, Row-Level Security, Measures
• PL-900-relevante Themen: Power Platform-Überblick, Anwendungsfälle
• Analyse eines fremden Berichts mit strukturierten Verbesserungsvorschlägen
• Abschlussprojekt: vollständiger Analysebericht von der Rohdatei bis zum veröffentlichten Report

Der Combined-Learning-Ansatz kombiniert live begleiteten Unterricht mit eigenverantwortlichen Praxisblöcken — ein Format, das gut zum analytischen Arbeiten passt, das viel Eigenexperiment am Tool erfordert.

Der Kurs richtet sich an Berufstätige, die datengetriebene Aufgaben in ihrem Arbeitsalltag übernehmen oder ausbauen wollen — mit Fokus auf Power BI und Excel als primäre Werkzeuge.

• Einsteiger in die Datenanalyse mit grundlegendem PC-Wissen und Excel-Erfahrung
• Kaufmännische Fachkräfte, Controller und Sachbearbeiter mit Reportingaufgaben
• IT-Koordinatoren und Projektrollen, die Auswertungen für Teams erstellen
• Quereinsteiger aus verwandten Feldern wie Buchhaltung, Vertrieb oder Logistik
• Personen, die gezielt die Zertifizierungen PL-300 oder PL-900 anstreben

Der Kurs kombiniert Instruktionsphasen mit direkter Arbeit am Tool. In den Übungsblöcken arbeiten Teilnehmer mit echten oder realistisch gestalteten Datensätzen — Tabellen aus dem Controlling, dem Vertrieb oder der Logistik — und erstellen schrittweise vollständige Reports. Live-Unterricht wird mit eigenverantwortlichen Praxisphasen verbunden, in denen Gelerntes direkt an eigenen Szenarien vertieft wird. Fragen werden im Unterricht am Anwendungsbeispiel geklärt, nicht nur theoretisch besprochen.

Der Kurs wird sowohl in Teilzeit als auch in Vollzeit angeboten. Teilzeitteilnehmer absolvieren die Inhalte über mehrere Wochen und können Lernzeiten mit beruflichen Verpflichtungen vereinbaren; Vollzeitvarianten komprimieren die Inhalte auf einen kürzeren Zeitraum. Genaue Dauer und Stundenangaben finden sich direkt beim jeweiligen Kursanbieter.

Teilnehmer erhalten nach erfolgreichem Kursabschluss ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kurs bereitet gezielt auf die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung PL-300 (Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate) vor; diese Prüfung wird separat bei einem autorisierten Prüfungszentrum abgelegt. Ebenso werden die Inhalte der PL-900 (Microsoft Power Platform Fundamentals) abgedeckt. Das PL-300-Zertifikat ist in der deutschen BI-Branche als Nachweis für fundierte Power BI-Kenntnisse anerkannt.

Power BI hat sich in deutschen Unternehmen als Standard-BI-Werkzeug etabliert. Wer die Kombination aus Power BI und Excel sicher beherrscht, kann nahezu jeden betrieblichen Berichtsbedarf abdecken — von der schnellen Ad-hoc-Analyse in Excel bis zum monatlichen Management-Dashboard in Power BI. Die im Kurs erworbenen Fähigkeiten sind direkt einsetzbar: Wer einen Report fertiggestellt hat, kann denselben Workflow am nächsten Tag im eigenen Unternehmen anwenden. Die PL-300-Zertifizierung schafft Sichtbarkeit auf dem Arbeitsmarkt. Stellenanzeigen für Data-Analyst-, Reporting- und BI-Rollen nennen sie häufig explizit — das Zertifikat signalisiert, dass Kenntnisse extern validiert wurden. Für Quereinsteiger und Personen ohne formalen IT-Hintergrund ist das besonders wichtig: Es ersetzt fehlende Berufsjahre durch einen messbaren Qualifikationsnachweis. Über den unmittelbaren Jobmarktnutzen hinaus verändert das Verständnis von Datenmodellen die Art, wie man Daten in jedem Kontext betrachtet. Wer einmal gelernt hat, eine Frage sauber zu formulieren, die richtigen Kennzahlen zu wählen und Ergebnisse klar darzustellen, bringt diese analytische Denkweise in jede Rolle mit — unabhängig vom eingesetzten Tool.