Data Analyst: SQL, Excel & Visualisierung – Kurs

Data Analyst: Learn SQL, Excel and Visualization vermittelt keine drei isolierten Werkzeuge, sondern einen zusammenhängenden Workflow, wie er in der täglichen analytischen Arbeit tatsächlich vorkommt: Daten werden mit SQL aus einer Datenbank abgefragt, in Excel organisiert und berechnet und anschließend visuell so aufbereitet, dass sie überzeugen. Anhand realer Geschäftsanwendungsfälle üben Teilnehmende genau diesen Weg von der Datenbank bis zur Präsentation.

Block 1 — SQL zur Abfrage von Datenbanken Am Anfang jeder Analyse steht der Zugriff auf die richtigen Daten. Dieser Block vermittelt SQL als Werkzeug, um gezielt genau die Daten aus einer Datenbank zu extrahieren, die für eine Fragestellung relevant sind.

• Grundstruktur relationaler Datenbanken nachvollziehen
• SELECT-Abfragen mit Filtern und Sortierungen formulieren
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins zusammenführen
• Aggregatfunktionen zur ersten Kennzahlenbildung einsetzen
• Abfrageergebnisse strukturiert exportieren
• typische Fehlerquellen bei SQL-Abfragen vermeiden

Block 2 — Excel zur Organisation und Berechnung von Daten Aus der Datenbank exportierte Daten müssen in Excel erst organisiert werden, bevor sich mit ihnen rechnen lässt. Dieser Block vermittelt genau diesen Übergang.

• aus SQL exportierte Daten in Excel strukturiert übernehmen
• Daten bereinigen und für weitere Berechnungen vorbereiten
• mit Formeln und Zellverweisen eigene Kennzahlen berechnen
• Datensätze filtern, sortieren und nach Kriterien auswerten
• Pivot-Tabellen für mehrdimensionale Auswertungen einsetzen
• Berechnungen nachvollziehbar und fehlerresistent aufbauen

Block 3 — Visuelle Techniken zur klaren Präsentation von Ergebnissen Eine Auswertung überzeugt erst, wenn sie verständlich dargestellt ist. Dieser Block vermittelt visuelle Techniken, mit denen sich Ergebnisse aus SQL und Excel überzeugend präsentieren lassen.

• passende Diagrammtypen für unterschiedliche Auswertungen auswählen
• Visualisierungen auf die jeweilige Zielgruppe zuschneiden
• Daten verständlich strukturieren statt nur darzustellen
• bedingte Formatierungen zur Hervorhebung von Auffälligkeiten einsetzen
• Ergebnisse so aufbereiten, dass die Kernaussage sofort erkennbar ist
• typische Stolperfallen bei irreführenden Visualisierungen vermeiden

Block 4 — Vom Werkzeug zum durchgängigen Workflow Der letzte Baustein verbindet SQL, Excel und Visualisierung zu einem zusammenhängenden Vorgehen, das sich an realen Geschäftsanwendungsfällen orientiert statt an isolierten Übungen.

• SQL-Abfrage, Excel-Berechnung und Visualisierung zu einem Workflow verbinden
• reale Geschäftsanwendungsfälle als Ausgangspunkt für eigene Übungen nutzen
• Medienbrüche zwischen den drei Werkzeugen erkennen und vermeiden
• einen Workflow so dokumentieren, dass er wiederholt anwendbar bleibt
• Ergebnisse konsistent über alle drei Werkzeuge hinweg präsentieren
• den eigenen Workflow auf neue Fragestellungen übertragen

Praxisblock — Ein durchgängiger Analyse-Workflow von der Datenbank bis zur Präsentation

• ein reales Geschäftsanwendungsszenario als Übungsgrundlage auswählen
• eine SQL-Abfrage zur Extraktion der relevanten Daten erstellen
• die Abfrageergebnisse nach Excel überführen und dort bereinigen
• eigene Berechnungen und eine Pivot-Tabelle in Excel aufbauen
• passende Diagramme zur Darstellung der Ergebnisse erstellen
• die Ergebnisse zu einem stimmigen Bericht zusammenführen
• den kompletten Workflow von der Abfrage bis zur Visualisierung dokumentieren
• den Workflow auf eine leicht veränderte Fragestellung übertragen
• typische Medienbrüche im eigenen Vorgehen identifizieren und beheben
• die Ergebnisse einer fiktiven Fachabteilung präsentieren
• Rückfragen zur Datenherkunft und zu den Berechnungen beantworten
• den eigenen Workflow für die Wiederverwendung strukturieren

So entsteht am Ende kein isoliertes Wissen zu drei einzelnen Werkzeugen, sondern ein Workflow, der sich auf beliebige neue Fragestellungen im Arbeitsalltag übertragen lässt. Gerade dieser Übergang zwischen den Werkzeugen — nicht SQL, Excel und Visualisierung für sich, sondern ihr Zusammenspiel — ist es, was viele Einzelkurse zu den drei Themen nicht leisten.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Arbeitssuchende und Quereinsteiger/innen, die einen durchgängigen Analyse-Workflow lernen möchten
• Wiedereinsteiger/innen, die SQL, Excel und Visualisierung im Zusammenhang auffrischen möchten
• Mitarbeitende, die Unternehmen gezielt für analytische Aufgaben weiterbilden möchten
• Personen, die sich Richtung Data Analyst oder Business Analyst entwickeln möchten

Die drei Werkzeugbereiche werden im Kurs nicht nacheinander abgehandelt und dann für sich stehen gelassen, sondern bewusst als ein durchgängiger Workflow angelegt: Was in SQL abgefragt wird, wird in Excel weiterverarbeitet und anschließend visualisiert. Angewandte Übungen orientieren sich an realen Geschäftsanwendungsfällen statt an künstlichen Beispieldaten.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Vollzeit- oder Teilzeitangaben sind im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Thema Data Analyst: Learn SQL, Excel and Visualization ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Viele Einsteigerkurse behandeln SQL, Excel oder Visualisierung als getrennte Themen — dabei besteht die eigentliche Herausforderung im Arbeitsalltag oft gerade im Übergang zwischen den Werkzeugen: Wie kommen Daten sauber aus der Datenbank in die Tabelle, und wie wird daraus eine Grafik, die auch fachfremde Kolleginnen und Kollegen überzeugt? Der Kurs schließt genau diese Lücke, indem er den gesamten Weg von der Datenbankabfrage bis zur Präsentation an realen Geschäftsanwendungsfällen übt. Wer diesen Workflow einmal verinnerlicht hat, überträgt ihn auf beliebige neue Fragestellungen, ohne bei jedem neuen Anliegen wieder bei null anzufangen. Für den Berufseinstieg als Data Analyst oder Business Analyst ist genau diese Workflow-Kompetenz oft wertvoller als vertieftes Spezialwissen in nur einem der drei Werkzeuge — weil sie zeigt, dass jemand eine Aufgabe von Anfang bis Ende selbstständig durchführen kann.