Data Analyst: SQL, Python & Power BI Übungen – Kurs

Dieser Kurs setzt bewusst auf das praktische Zusammenspiel dreier Werkzeuge, die in der täglichen Arbeit von Data Analysts nebeneinander zum Einsatz kommen: SQL für die Datenbankabfrage, Python für die Aufbereitung und Power BI für die visuelle Darstellung. Statt ein einzelnes Werkzeug in die Tiefe zu behandeln, übt dieser Kurs den kompletten Weg von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Dashboard anhand konkreter Übungsaufgaben. Wer verstehen möchte, wie Daten aus verschiedenen Quellen tatsächlich in ein aussagekräftiges Reporting münden, findet hier einen handlungsorientierten Einstieg.

Der erste Themenblock widmet sich der Datenextraktion und -aufbereitung als Ausgangspunkt jeder Analyse. Teilnehmende üben, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Webseiten und Textdateien gewonnen und in eine analysefähige Form gebracht werden, bevor überhaupt ein Werkzeug wie SQL oder Power BI ins Spiel kommt.

• Extraktion von Daten aus Web- und Textquellen
• Bereinigung fehlerhafter oder unvollständiger Rohdaten
• Vereinheitlichung unterschiedlicher Datenformate
• Vorbereitung extrahierter Daten für die Weiterverarbeitung in Python
• Erste Plausibilitätsprüfungen an den aufbereiteten Datensätzen
• Dokumentation der einzelnen Extraktionsschritte

Der zweite Themenblock behandelt SQL und den Umgang mit relationalen Datenbanken. Im Zentrum stehen komplexe Abfragen, die gezielt jene Informationen liefern, die für die spätere Analyse in Power BI benötigt werden.

• Aufbau und Struktur relationaler Datenbanken
• Formulierung komplexer SQL-Abfragen mit mehreren Bedingungen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Grundlagen der Datenmodellierung für Analysezwecke
• gezielte Selektion strukturierter Informationen für konkrete Fragestellungen
• Optimierung von Abfragen für wiederkehrende Auswertungen

Der dritte Themenblock führt in die Erstellung interaktiver Berichte und Visualisierungen mit Power BI ein. Die zuvor aus SQL gewonnenen Daten werden hier in verständliche Dashboards überführt, die analytische Erkenntnisse auf einen Blick vermitteln.

• Aufbau interaktiver Power-BI-Berichte aus vorbereiteten Datensätzen
• Auswahl geeigneter Visualisierungstypen je nach Kennzahl
• Gestaltung übersichtlicher Dashboard-Layouts
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Berichts
• Filter- und Interaktionsmöglichkeiten für Berichtsnutzende einrichten
• Klare Kommunikation analytischer Erkenntnisse über visuelle Mittel

Der vierte Themenblock verbindet die drei Werkzeuge praktisch miteinander und behandelt die Automatisierung wiederkehrender Datenprozesse. Hier zeigt sich der übungsorientierte Charakter des Kurses besonders deutlich: Teilnehmende durchlaufen den gesamten Weg von der Rohdatenquelle bis zum Dashboard mehrfach an unterschiedlichen Übungsdatensätzen.

• Automatisierung wiederkehrender Datenaufbereitungsschritte mit Python
• effiziente Gestaltung von Workflows zwischen SQL, Python und Power BI
• Übungsprojekt: vollständiger Durchlauf von der Extraktion bis zum Dashboard
• Fehlerdiagnose bei inkonsistenten Zwischenergebnissen
• Anpassung bestehender Abfragen und Skripte an neue Datenquellen
• Wiederholte Übungsdurchläufe mit variierenden Ausgangsdaten
• Vergleich unterschiedlicher Lösungswege für dieselbe Aufgabenstellung
• Strukturierung eines eigenen Übungsportfolios aus den bearbeiteten Fällen
• Rückschau typischer Stolpersteine im Zusammenspiel der drei Werkzeuge
• Aufbau eines eigenen kleinen Nachschlagewerks aus SQL-Mustern und Python-Routinen
• Feinschliff an selbst erstellten Power-BI-Dashboards
• Abschließender Übungsdurchlauf an einem neuen, unbekannten Datensatz

Der übungslastige Aufbau unterscheidet diesen Kurs von rein theoretisch gehaltenen Einführungen: Statt Konzepte nur zu erläutern, wird jeder Schritt – von der ersten Extraktion bis zum fertigen Bericht – aktiv selbst durchgeführt und mehrfach an unterschiedlichen Datensätzen wiederholt. Dieses wiederholte Durchspielen des kompletten Ablaufs festigt die Werkzeugkompetenz deutlich stärker als eine einmalige Demonstration. Am Ende steht ein belastbares Übungsportfolio, das die eigenständige Bearbeitung mehrerer vollständiger Analysezyklen von der Datenquelle bis zum interaktiven Dashboard dokumentiert – ein greifbarer Nachweis für den praktischen Umgang mit dem Werkzeug-Trio SQL, Python und Power BI.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die einen praxisnahen, übungsorientierten Einstieg in die Datenanalyse suchen und dabei von Anfang an mit den in Unternehmen tatsächlich eingesetzten Werkzeugen arbeiten möchten. Er eignet sich besonders für alle, die lieber direkt am eigenen Beispiel üben als sich zunächst mit umfangreicher Theorie zu befassen.

• Arbeitsuchende und Wiedereinsteigende mit Interesse an praktischer Datenarbeit
• Quereinsteigende, die Datenanalyse anhand konkreter Übungsaufgaben erlernen möchten
• Personen mit ersten Excel- oder Reporting-Erfahrungen, die den Schritt zu SQL und Power BI gehen wollen
• Mitarbeitende in Unternehmen, die interne Datenprozesse künftig selbst umsetzen sollen
• alle, die den vollständigen Weg von der Rohdatenquelle bis zum Dashboard einmal komplett selbst durchlaufen möchten

Der Kurs ist konsequent übungsbasiert aufgebaut: Auf kurze konzeptionelle Einführungen folgen unmittelbar praktische Aufgaben an realitätsnahen Datensätzen. Die drei Werkzeuge SQL, Python und Power BI werden nicht isoliert, sondern im ständigen Zusammenspiel geübt, sodass Teilnehmende den typischen Arbeitsablauf eines Data Analysts von Beginn an als Ganzes erleben. Der Unterricht findet im Hybrid-Learning-Format statt und kombiniert damit unterschiedliche Lernphasen zu einem in Vollzeit absolvierbaren Programm.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt, das Präsenz- und ortsunabhängige Lernphasen miteinander kombiniert. Die konkrete Terminplanung richtet sich nach dem jeweiligen Kursstart, wobei der übungsintensive Aufbau eine kontinuierliche Teilnahme über den gesamten Zeitraum voraussetzt, um die aufeinander aufbauenden Übungsdurchläufe sinnvoll zu absolvieren.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zum Data Analyst Kurs: Übungen in SQL, Python und Power BI ab, das die vollständige Teilnahme sowie die praktische Bearbeitung der Übungsaufgaben dokumentiert. Es handelt sich um einen internen Nachweis des Kursanbieters und nicht um eine externe Herstellerzertifizierung.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seinem konsequent praktischen Zuschnitt: Statt SQL, Python und Power BI getrennt voneinander zu behandeln, übt er von Beginn an das Zusammenspiel aller drei Werkzeuge an realitätsnahen Aufgabenstellungen. Wer diesen Kurs abschließt, hat den kompletten Weg von der Datenextraktion über die Bereinigung bis zum fertigen Dashboard nicht nur einmal gesehen, sondern mehrfach selbst durchlaufen. Diese wiederholte praktische Anwendung ist gerade für den Berufseinstieg wertvoll: Arbeitgeber erwarten von Data Analysts zunehmend, dass sie nicht nur einzelne Werkzeuge beherrschen, sondern eigenständig von der Rohdatenquelle zum präsentierbaren Ergebnis gelangen. Genau diesen Übergang trainiert der Kurs gezielt und wiederholt an unterschiedlichen Datensätzen, sodass die Arbeitsschritte nicht nur bekannt, sondern tatsächlich eingeübt sind. Langfristig bildet dieses praxisnahe Fundament eine solide Grundlage für den Einstieg in Rollen als Data Analyst oder Business-Intelligence-Analyst, von der aus sich einzelne Werkzeuge – etwa vertiefte SQL-Optimierung oder komplexere Power-BI-Modellierung – je nach Interesse gezielt weiter ausbauen lassen.