Data Analyst Kurs für Analytiker: SQL, Power BI, Pipelines

Der Data Analyst Kurs für Analytiker vermittelt das methodische und technische Rüstzeug, um aus verstreuten Rohdaten belastbare Kennzahlen und verständliche Berichte zu machen. Im Zentrum stehen vier Werkzeuge, die im Arbeitsalltag von Data Analysts tatsächlich zusammenspielen: SQL zur Abfrage relationaler Datenbanken, Power BI samt DAX zur visuellen Aufbereitung, automatisierte Datenpipelines zur Datenaufbereitung sowie explorative Datenanalyse zur Mustererkennung. Der Kurs richtet sich an Personen, die diese vier Bausteine nicht isoliert, sondern als zusammenhängenden Analyseprozess erlernen möchten – von der ersten unsauberen Tabelle bis zum fertigen, entscheidungsrelevanten Dashboard.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke, die gemeinsam den Weg von der Datenquelle bis zur Entscheidungsvorlage abbilden. Im ersten Block geht es um Datenvisualisierung und interaktive Berichterstellung mit Power BI. Teilnehmende lernen, wie aus tabellarischen Rohdaten aussagekräftige, interaktive Dashboards entstehen.

• Dynamische Dashboards aufbauen, die Analyseergebnisse übersichtlich darstellen
• Filter, Slicer und Drill-Downs einsetzen, um Berichte interaktiv nutzbar zu machen
• DAX-Funktionen für Kennzahlen, Verhältnisse und Zeitvergleiche formulieren
• Berichtslayouts gestalten, die auch fachfremde Adressaten verstehen
• Datenquellen in Power BI einbinden und regelmäßig aktualisieren
• Aussagekräftige KPI-Übersichten entwickeln, die konkrete Geschäftsfragen beantworten

Der zweite Block widmet sich SQL für effiziente Datenabfragen und Analysen. Er bildet das technische Fundament, auf dem spätere Auswertungen aufbauen.

• Abfragen mit SELECT, WHERE und Sortierungen zielgerichtet formulieren
• Joins zwischen mehreren Tabellen anwenden, um zusammenhängende Informationen zu verknüpfen
• Aggregationsfunktionen wie SUM, COUNT und AVG für Kennzahlenberechnungen nutzen
• Gruppierungen einsetzen, um Daten nach Kategorien auszuwerten
• Abfragen strukturieren und optimieren, damit sie auch bei wachsendem Datenvolumen performant bleiben
• Datenbankstrukturen nachvollziehen, um Analysen gezielt darauf abzustimmen

Im dritten Block stehen automatisierte Datenpipelines für strukturierte Datenverarbeitung im Mittelpunkt. Hier lernen Teilnehmende, wie sich wiederkehrende Aufbereitungsschritte systematisieren lassen.

• Datenquellen bereinigen, etwa durch Entfernen von Duplikaten und Behandeln fehlender Werte
• Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und in ein einheitliches Format bringen
• Workflows entwickeln, die Aufbereitungsschritte nachvollziehbar und wiederholbar machen
• Automatisierungstechniken einsetzen, um wiederkehrende Analyseprozesse zu vereinfachen
• Datenqualität laufend prüfen, um Fehler frühzeitig zu erkennen
• Pipelines so dokumentieren, dass sie auch von anderen nachvollzogen werden können

Der vierte Block behandelt explorative Datenanalyse und Mustererkennung für angehende Data Analysts. Er verbindet die technischen Werkzeuge mit analytischem Denken.

• Muster und Trends in großen Datensätzen systematisch identifizieren
• Auffälligkeiten und Ausreißer erkennen und fachlich einordnen
• Feature Engineering anwenden, um zusätzliche, aussagekräftige Merkmale zu erzeugen
• Statistische Grundmethoden zur Beschreibung von Verteilungen und Zusammenhängen einsetzen
• Hypothesen anhand von Daten überprüfen, bevor Entscheidungen daraus abgeleitet werden
• Ergebnisse der explorativen Analyse in verständliche Aussagen für Fachabteilungen übersetzen
• Zusammenhänge zwischen Variablen erkennen und von reinen Zufallsmustern abgrenzen
• Datensätze auf Plausibilität prüfen, bevor sie in Berichte übernommen werden
• Erste Prognoseansätze aus erkannten Mustern ableiten
• Analyseergebnisse mit den Ausgangsfragestellungen des Unternehmens abgleichen
• Visualisierungen gezielt einsetzen, um explorative Befunde nachvollziehbar zu machen
• Arbeitsschritte der explorativen Analyse dokumentieren, um sie später reproduzieren zu können

Die vier Blöcke werden in praxisnahen Übungen miteinander verzahnt: Teilnehmende arbeiten mit realitätsnahen Datensätzen, führen SQL-Abfragen aus, bereiten die Ergebnisse in einer Pipeline auf und visualisieren sie anschließend in Power BI. So entsteht ein durchgängiges Verständnis dafür, wie die einzelnen Werkzeuge im Analysealltag ineinandergreifen. Am Ende jedes Blocks einordnen die Teilnehmenden anhand von Übungsaufgaben, ob die erarbeiteten Kennzahlen und Visualisierungen tatsächlich die zugrunde liegende Fragestellung beantworten – eine Fähigkeit, die im späteren Berufsalltag ebenso wichtig ist wie die technische Umsetzung selbst.

Der Kurs richtet sich an Personen, die einen strukturierten Einstieg in die Arbeit als Data Analyst suchen und dabei sowohl die technischen als auch die analytischen Grundlagen erlernen möchten.

• Berufseinsteiger:innen mit Interesse an Daten, Zahlen und deren Aufbereitung
• Quereinsteiger:innen aus kaufmännischen oder administrativen Berufen
• Fachkräfte, die im aktuellen Job zunehmend mit Tabellen, Datenbanken und Berichten arbeiten
• Personen, die von reiner Excel-Nutzung zu strukturierten Datenbankabfragen wechseln möchten
• Interessierte, die perspektivisch in Richtung Business Intelligence oder Datenanalyse gehen wollen

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Phasen im Hybrid-Learning-Format und findet in Vollzeit statt, sodass sich Teilnehmende durchgängig auf die Inhalte konzentrieren können. Theoretische Einheiten zu SQL, Power BI und Datenmodellierung wechseln sich mit angeleiteten praktischen Übungen an eigenen Rechnern ab. Die Lerngruppen arbeiten überwiegend an realitätsnahen Datensätzen, sodass die erlernten Techniken direkt im Kontext typischer Analyseaufgaben angewendet werden. Rückfragen zu SQL-Syntax, DAX-Formeln oder Pipeline-Logik werden in den Übungsphasen unmittelbar geklärt.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und umfasst die vollständige Bearbeitung der vier Themenblöcke SQL, Power BI, Datenpipelines und explorative Analyse. Der zeitliche Umfang ist so bemessen, dass sowohl die technischen Grundlagen als auch ausreichend Praxisübungen Platz finden. Durch das Vollzeitformat lässt sich der Kurs innerhalb eines vergleichsweise kompakten Zeitraums abschließen, ohne dass einzelne Themenblöcke zu knapp behandelt werden.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme sowie die behandelten Themenschwerpunkte dokumentiert. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Anbieters, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Prüfung. Das Zertifikat weist die erworbenen Kompetenzen in SQL, Power BI, Datenpipelines und explorativer Datenanalyse aus und kann Bewerbungen als Nachweis für praktische Analysefähigkeiten beilegen werden.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein durchgängiges Verständnis des Analyseprozesses – von der SQL-Abfrage über die automatisierte Datenaufbereitung bis zum fertigen Power-BI-Bericht. Diese Kombination ist im Arbeitsalltag von Data Analysts gefragter als isoliertes Wissen zu einzelnen Tools, da Unternehmen zunehmend Personen suchen, die Daten selbstständig von der Quelle bis zur Entscheidungsvorlage begleiten können. Durch die praxisnahe Verzahnung der vier Themenblöcke lernen Teilnehmende nicht nur einzelne Befehle und Funktionen, sondern ein Vorgehen, das sich auf unterschiedlichste Datensätze und Fragestellungen übertragen lässt. Das macht die erworbenen Fähigkeiten robust gegenüber wechselnden Tools und Unternehmenskontexten. Langfristig eröffnet der Kurs eine Grundlage für den Einstieg in Positionen mit Datenbezug, etwa als Data Analyst, Business-Intelligence-Analyst oder in analytisch geprägten Fachabteilungen. Die erlernte Fähigkeit, aus Rohdaten strukturierte, verständliche Berichte abzuleiten, bleibt dabei unabhängig von der jeweiligen Branche ein gefragter Kompetenzbaustein.