Data Analyst mit pandas: DataFrames & Power BI – Kurs

Reale Datensätze sind selten sauber: fehlende Werte, Dubletten, uneinheitliche Formate. Dieser Kurs vermittelt pandas als zentrales Werkzeug, um genau diese Rohdaten in eine analysefähige Form zu bringen – von DataFrames über Bereinigung und Transformation bis zur SQL-Extraktion und der abschließenden Integration in Power-BI-Dashboards. Im Mittelpunkt steht nicht die glatte Beispielanalyse, sondern der oft mühsame, aber entscheidende Weg von unsauberen Rohdaten zu belastbaren Ergebnissen.

Block 1 — DataFrames und die Grundlagen von pandas Der Einstieg vermittelt das zentrale Werkzeug jeder pandas-Analyse: das DataFrame als strukturierte, tabellenähnliche Datenstruktur.

• Aufbau und Funktionsweise von DataFrames verstehen
• Daten aus unterschiedlichen Dateiformaten in DataFrames einlesen
• Spalten, Zeilen und Indizes gezielt auswählen und filtern
• Grundlegende Kennzahlen direkt aus DataFrames berechnen
• Mehrere DataFrames sinnvoll zusammenführen und verknüpfen
• Erste vollständige Datenauswertungen mit pandas durchführen

Block 2 — Datenbereinigung und -transformation Reale Datensätze sind selten sauber. Dieser Block vermittelt die Techniken, mit denen sich Rohdaten in eine analysefähige Form bringen lassen.

• Fehlende, doppelte oder widersprüchliche Werte in DataFrames identifizieren
• Datentypen konvertieren und Formatfehler korrigieren
• Daten normalisieren und für konsistente Auswertungen aufbereiten
• Kategoriale Daten kodieren und für Analysen nutzbar machen
• Transformationen zur Umformung und Anreicherung von Daten anwenden
• Standards zur Sicherstellung von Datenintegrität und -qualität einhalten

Block 3 — SQL zur Datenextraktion und Vorbereitung Der dritte Block zeigt, wie sich Daten aus relationalen Datenbanken gezielt extrahieren und für die Weiterverarbeitung in pandas vorbereiten lassen.

• SQL-Abfragen zur Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen formulieren
• Filterungen und Aggregationen bereits auf Datenbankebene einsetzen
• Abfrageergebnisse strukturiert nach pandas übertragen
• Daten aus SQL-Quellen für detaillierte Analysen in pandas vorverarbeiten
• Schnittstellen zwischen Datenbank und Python-Umgebung praxisnah einrichten
• Wiederkehrende Extraktionsprozesse als wiederverwendbare Abläufe anlegen

Block 4 — Performance, Best Practices und Integration in Power BI Der vierte Block rundet die pandas-Kompetenz mit Effizienztechniken und der Anbindung an Power BI für die Darstellung der Ergebnisse ab.

• Performance von Datenverarbeitungsschritten in pandas optimieren
• Speicher- und rechenintensive Operationen gezielt vermeiden
• pandas-Analysen für die Integration in Power BI aufbereiten
• Interaktive Dashboards auf Basis von pandas-Auswertungen erstellen
• Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen verständlich visualisieren
• Datengetriebene Entscheidungen durch nachvollziehbare Auswertungen unterstützen

Praxisblock — Von Rohdaten in SQL zum interaktiven pandas-Dashboard

• Rohdaten aus einer Beispieldatenbank per SQL extrahieren
• Die extrahierten Daten in ein DataFrame einlesen
• Fehlende und widersprüchliche Werte im DataFrame identifizieren und bereinigen
• Datentypen korrigieren und kategoriale Werte kodieren
• Mehrere DataFrames aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen
• Kennzahlen und Kennwerte direkt aus dem bereinigten DataFrame berechnen
• Eine Performance-Optimierung an einer rechenintensiven Operation vornehmen
• Die aufbereiteten pandas-Ergebnisse für Power BI exportieren
• Ein interaktives Power-BI-Dashboard auf Basis der pandas-Analyse erstellen
• Datenintegrität und Qualität der Endergebnisse abschließend prüfen
• Eine kurze Dokumentation der Bereinigungs- und Transformationsschritte erstellen
• Das gesamte Vorgehen von der SQL-Abfrage bis zum Dashboard nachvollziehbar darstellen

Wer diesen Kurs abschließt, beherrscht das Handwerkszeug, das den Alltag vieler Data Analysts tatsächlich ausmacht: nicht die elegante Einzelanalyse, sondern der oft mühsame Weg von unsauberen Rohdaten zu einem belastbaren, wiederverwendbaren DataFrame. Wer diesen Weg mit pandas sicher beherrscht, spart in der Praxis erheblich Zeit gegenüber manueller Tabellenarbeit. Die Verbindung aus SQL-Extraktion, pandas-Bereinigung und Power-BI-Visualisierung deckt dabei die gesamte Kette ab, die in vielen Unternehmen auf mehrere Personen verteilt ist – wer sie als Einzelperson beherrscht, kann Analyseprojekte deutlich eigenständiger vorantreiben.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Data Analyst entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Personen, die Python für Programmierung, Automatisierung oder Datenanalyse praxisnah einsetzen möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an strukturierter Datenbereinigung
• Mitarbeitende, die wiederkehrende Excel-Auswertungen durch pandas-Skripte ablösen möchten
• Personen, die den Weg von der Rohdatenquelle bis zum Dashboard komplett selbst beherrschen möchten

Der Kurs baut die pandas-Kompetenz schrittweise auf: von einzelnen DataFrame-Operationen über Bereinigungstechniken bis zur vollständigen Pipeline von SQL bis Power BI. Programmierübungen an realitätsnahen, bewusst unsauberen Beispieldatensätzen stehen im Zentrum, da genau diese Datenqualitätsprobleme den Alltag von Data Analysts prägen.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Angaben sind im Buchungsprozess einsehbar. Da vier aufeinander aufbauende Themenfelder abgedeckt werden, empfiehlt sich eine zusammenhängende Bearbeitung ohne größere Unterbrechungen.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Nachweis der pandas- und SQL-Fähigkeiten.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er sich nicht auf die glatte, bereits aufbereitete Analyse konzentriert, sondern gezielt die unsaubere Realität echter Datensätze zum Ausgangspunkt macht. Wer gelernt hat, fehlende Werte, Dubletten und Formatfehler systematisch zu behandeln, ist auf die tatsächlichen Herausforderungen im Berufsalltag deutlich besser vorbereitet als mit rein theoretischem pandas-Wissen. Gerade in Unternehmen, die von Excel-basierten Auswertungen auf automatisierte, skriptgesteuerte Prozesse umstellen möchten, ist diese Kompetenz gefragt: pandas-Skripte lassen sich im Gegensatz zu manuellen Tabellenschritten wiederholen, versionieren und bei neuen Daten erneut ausführen. Für die eigene berufliche Entwicklung ist die Kombination aus pandas, SQL und Power BI eine der gefragtesten Grundqualifikationen im Data-Analyst-Umfeld und öffnet zugleich den Weg zu weiterführenden Themen wie Machine Learning oder Data Engineering, die auf denselben DataFrame-Grundlagen aufbauen.