Data Analyst - Praxis für Berichte 2.0

Rohdaten zu haben ist das eine — aus ihnen überzeugende Berichte zu machen, die Entscheidungen tatsächlich beeinflussen, ist das andere. Dieser Kurs richtet seinen Fokus auf den Schritt zwischen Datenanalyse und Präsentation: Wie werden Erkenntnisse so aufbereitet, dass sie im Management-Meeting, beim Controlling-Jour fixe oder im Kundengespräch sofort verständlich sind? Das Curriculum kombiniert vier aufeinander abgestimmte Module — von den Azure-Grundlagen (DP-900) über Power BI-Dashboards (PL-300) und Python-Datentransformationen bis hin zu fortgeschrittenen Prognosemethoden mit dem CertNexus CDSP-Zertifikat. Im Unterschied zum Einsteigerprogramm liegt der Schwerpunkt hier klar auf dem Reporting selbst: Wie wird ein Finanzbericht aufgebaut? Wie sehen Stakeholder-gerechte KPI-Dashboards aus? Und wie lassen sich mit Python und CDSP-Methoden Prognosen erstellen, die über die rückblickende Berichterstellung hinausgehen? Dieses Kurspaket deckt den gesamten Bogen von der Datenbasis bis zur entscheidungsunterstützenden Visualisierung ab.

Grundlagen der Berichterstellung Professionelle Berichte folgen Strukturen, die nicht willkürlich sind — sie orientieren sich an den Informationsbedürfnissen der jeweiligen Zielgruppe. Dieser Block vermittelt, welche Berichtstypen es gibt, wie sie aufgebaut werden und welche Daten für welche Zwecke aufbereitet werden müssen. Das Praxisbeispiel — ein Finanzbericht mit grundlegenden KPIs — macht die strukturellen Prinzipien direkt greifbar.

• Berichtstypen im Überblick: Finanzbericht, Managementbericht, Operative Scorecard
• Zielgruppengerechte Aufbereitung: Was braucht das Management, was der Fachbereich?
• Kennzahlen (KPIs) auswählen, definieren und konsistent berechnen
• Struktur und Gliederung eines aussagekräftigen Reports
• Praxisbeispiel: Aufbau eines Finanzberichts mit Umsatz, Kosten, EBIT und Abweichungsanalyse

Datenfundament für Reporting — Microsoft DP-900 Wer Berichte erstellt, muss wissen, wo die Daten herkommen und wie sie gespeichert werden. Dieses Modul behandelt die Datenbankgrundlagen, die für Reporting-Projekte relevant sind, mit besonderem Fokus auf Azure-Umgebungen — einem in Unternehmensumgebungen weitverbreiteten Stack.

• Relationale Datenbanken für Reporting: Tabellen, Joins, aggregierte Abfragen
• NoSQL-Datenquellen und wann sie in Reporting-Workflows relevant sind
• Azure SQL als Datenquelle für Power BI und andere BI-Tools
• ETL-Grundlagen: Daten extrahieren, bereinigen und in Berichtsstrukturen laden
• Praxisbeispiel: Anbindung einer Azure SQL-Datenbank und erste Abfrage für einen Unternehmensdatensatz

Visualisierung und Dashboards — Microsoft PL-300 Power BI ist das zentrale Werkzeug dieses Moduls. Der Fokus liegt auf dem Aufbau interaktiver Dashboards, die nicht nur hübsch aussehen, sondern tatsächlich entscheidungsunterstützend sind. Dazu gehören Datenmodellierung, DAX-Formeln für aussagekräftige Kennzahlen und das Design von Dashboards für verschiedene Nutzergruppen.

• Datenmodellierung in Power BI: Beziehungen, Kardinalitäten, Star-Schema
• DAX-Kennzahlen: Zeitintelligenz, kumulierte Werte, Vergleichskennzahlen
• Visualisierungsauswahl: Wann Balkendiagramm, wann Wasserfall, wann Tabelle?
• Interaktive Filterung, Drilldown und Cross-Highlighting für Nutzer-Navigation
• Praxisbeispiel: Management-Dashboard mit rollenbasierter Filterung und Monats-über-Monats-Vergleich

Datenaufbereitung mit Python Bevor Daten in Power BI oder einen Report einfließen können, müssen sie oft bereinigt und transformiert werden. Python — insbesondere Pandas — ist das Standardwerkzeug dafür. Dieses Modul zeigt, wie typische Reporting-Probleme in Python gelöst werden: fehlende Werte, inkonsistente Formate, nicht standardisierte Quelldaten.

• Pandas: Daten einlesen, zusammenführen (Merge/Join), filtern und aggregieren
• Datenbereinigung: Umgang mit NULL-Werten, Duplikaten, Encoding-Problemen
• Datentransformation: Pivot, Melt, Groupby für Reporting-Aggregate
• Automatisierung wiederkehrender Bereinigungsaufgaben mit Python-Skripten
• Praxisbeispiel: Aufbereitung und Zusammenführung von Umfragedaten aus mehreren Quellen

Vertiefung: CertNexus CDSP — Fortgeschrittene Methoden Das CDSP-Modul (Certified Data Science Practitioner) führt in jene Analyseverfahren ein, die über klassisches Reporting hinausgehen. Prognosemodelle und explorative Verfahren ermöglichen es, Berichte nicht nur rückwärtsblickend zu gestalten, sondern auch Zukunftsszenarien zu kommunizieren. Das Praxisbeispiel — ein Prognosebericht zur Kundenabwanderung — zeigt, wie komplexe Modelle in verständliche Berichtsergebnisse übersetzt werden.

• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungen, Ausreißer, Korrelationen
• Grundlegende Prognosemodelle: lineare Regression, Entscheidungsbäume
• Churn Prediction: Wie wird Abwanderungswahrscheinlichkeit modelliert und kommuniziert?
• Modellergebnisse in Reports einbetten: Wie werden KI-Prognosen für Nicht-Techniker dargestellt?
• Praxisbeispiel: Prognosebericht zur Kundenabwanderung mit Handlungsempfehlungen

Praktische Übungen

• Erstellung eines vollständigen Finanzberichts von der Datenquelle bis zum fertigen Report
• Aufbau eines interaktiven Power BI-Dashboards mit fünf Kennzahlen und Zeitfilter
• Python-Skript zur Bereinigung eines Rohdatensatzes mit fehlenden und inkonsistenten Werten
• Anbindung einer Azure SQL-Datenbank an Power BI und Modellierung der Tabellenbeziehungen
• Erstellung einer DAX-Kennzahl für den Vorjahresvergleich
• Entwicklung eines einfachen Churn-Prognosemodells mit Python
• Visualisierung von Prognoseergebnissen in einem Power BI-Report
• Peer-Review eines Reporting-Dashboards: Feedback auf Klarheit und Nutzbarkeit
• Aufbereitung eines Umfragedatensatzes aus mehreren CSV-Dateien in eine einheitliche Struktur
• Erstellung einer Executive Summary zu einem Analyseergebnis in Berichtsform
• Automatisiertes Reporting-Skript: Python erzeugt täglich eine Zusammenfassung aus einem Datensatz
• Abschlussübung: Kompletter Reporting-Workflow — Rohdaten, Python-Bereinigung, Power BI-Dashboard, schriftliche Interpretation

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bereits erste Berührungspunkte mit Datenarbeit haben und ihre Reporting-Kompetenzen systematisch ausbauen möchten.

• Data Analysts und Business Analysts, die professionellere Berichte erstellen wollen
• Controlling- und Finanzfachleute, die Dashboards selbst entwickeln möchten
• IT-Fachkräfte, die in Reporting-nahe Rollen wechseln
• Einsteiger mit Grundkenntnissen in Excel oder SQL, die das nächste Level erreichen wollen
• Reporting Specialists, die Python und Power BI in ihren Workflow integrieren möchten

Das Combined-Learning-Format verbindet Online-Unterrichtsphasen mit strukturierten Praxisaufgaben. Jedes Modul enthält ein konkretes Praxisbeispiel, das die Lerninhalte unmittelbar anwendbar macht. Für das CDSP-Modul kommen Fallstudien und modellbasierte Analyseübungen hinzu. Teilzeitoptionen sind verfügbar; der Kurs kann deutschlandweit online absolviert werden — auf Deutsch oder Englisch.

Das Gesamtpaket umfasst vier Module (DP-900: ca. 13 Tage, PL-300: ca. 15 Tage, Python: ca. 6 Tage, CDSP: ca. 23 Tage) mit einer Gesamtdauer von rund 57 Kurstagen. Je nach Format (Vollzeit oder Teilzeit) erstreckt sich die Weiterbildung über mehrere Monate. Genaue Angaben zu Terminen und Stundenplan gibt es bei den Anbietern.

Nach Abschluss des Gesamtprogramms erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Die Microsoft-Module DP-900 und PL-300 bereiten auf die entsprechenden offiziellen Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor, die separat abgelegt werden können. Das CDSP-Modul bereitet auf die CertNexus CDSP-Zertifizierungsprüfung vor — ein international anerkanntes Zertifikat im Bereich Data Science.

Reporting ist in jedem Unternehmen ein Dauerthema — und trotzdem hapert es häufig an Qualität, Verständlichkeit oder Aktualität der Berichte. Wer Power BI beherrscht, mit Python Daten sauber aufbereiten kann und zusätzlich Prognosemethoden aus dem CDSP-Curriculum kennt, deckt den gesamten Reporting-Workflow ab. Das macht unabhängig von Datenteams und erhöht den eigenen Wertbeitrag in nahezu jeder Fachabteilung. Das Kompetenzprofil aus diesem Kurs ist selten: Die Kombination aus Visualisierung (Power BI), Datentransformation (Python) und prädiktiver Analyse (CDSP) ist auf dem Arbeitsmarkt explizit gesucht — vor allem in Controlling, Business Intelligence und Digital Analytics. Die angebotenen Zertifikate (DP-900, PL-300, CDSP) sind auf Stellenprofilen dieser Berufsbilder weit verbreitet und geben dem Kompetenzprofil eine nachprüfbare Grundlage. Langfristig eröffnet das Programm auch den Weg in Richtung fortgeschrittener Data-Science-Rollen, da mit CDSP bereits Prognosemodelle und explorative Analyseverfahren eingeführt werden — Grundlagen, die für Machine-Learning-nahe Tätigkeiten relevant sind.