Data Analyst Einsteigerkurs: SQL & Excel

Dieser Kurs richtet sich ausdrücklich an echte Einsteiger:innen in die Datenanalyse und baut konsequent vom absoluten Anfang auf: von den ersten SQL-Befehlen über die Anbindung an Python bis zur fertigen Visualisierung. Statt fortgeschrittene Konzepte vorauszusetzen, führt der Kurs Schritt für Schritt an zwei geführten Praxisprojekten – der Analyse von Taxidaten und der Untersuchung einer Kundenabwanderungsrate – durch den gesamten Ablauf eines vollständigen Data-Analyst-Workflows.

Der erste Themenblock vermittelt die wesentlichen Werkzeuge für angehende Data Analysts und beginnt bei den absoluten SQL-Grundlagen. Ausgangspunkt ist die einfache Datenextraktion, bevor der Block zur Anbindung an Python überleitet.

• SQL-Grundlagen zur Datenextraktion mit SELECT-Anweisungen
• Filterung von Datensätzen mit der WHERE-Klausel
• Arbeiten mit relationalen Datenbanken als Einsteiger:in
• Anbindung von Datenbanken an Python mittels SQLAlchemy
• Verständnis von SQL Joins zur Verknüpfung von Tabellen
• Kombination von Datensätzen mit pandas Merging-Techniken

Der zweite Themenblock widmet sich der Datenvisualisierung zur effektiven Ergebnisdarstellung. Nach der reinen Datenbeschaffung im ersten Block lernen Einsteiger:innen hier, wie aus abgefragten Daten verständliche Grafiken entstehen.

• Erstellung von Visualisierungen mit pandas und matplotlib
• Aufbau von Balkendiagrammen für kategoriale Vergleiche
• Aufbau von Streudiagrammen für Zusammenhänge zwischen zwei Variablen
• Aufbau von Kreisdiagrammen für Anteilsverhältnisse
• Auswahl des passenden Diagrammtyps je nach Datenmerkmal und Analyseziel
• Visuelle Erzähltechniken zur Hervorhebung von Mustern und Trends

Der dritte Themenblock führt zum vollständigen Data-Analyst-Workflow und verknüpft SQL-Abfragen, Datenbereinigung in pandas und Visualisierung zu einem durchgängigen Ablauf. Hier zeigt sich der einsteigerorientierte Charakter des Kurses besonders deutlich: Statt isolierter Einzelübungen entsteht ein zusammenhängender Analyseprozess.

• Integration von SQL-Abfragen, Datenbereinigung und Visualisierung in einen strukturierten Ablauf
• Aufbau eines vollständigen Workflows von der Abfrage bis zur grafischen Darstellung
• Grundprinzipien einer nachvollziehbaren Analysestruktur für Einsteiger:innen
• Erste Schritte zur Präsentation eigener Zwischenergebnisse
• Umgang mit typischen Einsteigerfehlern bei SQL-Abfragen und pandas-Operationen
• Aufbau eines eigenen Nachschlagewerks aus SQL-Befehlen und pandas-Funktionen

Der vierte Themenblock besteht aus zwei geführten Projekten, die den gesamten gelernten Workflow an konkreten, realitätsnahen Szenarien anwenden. Diese Projekte simulieren typische Erstaufgaben, wie sie Einsteiger:innen im Berufsalltag als Data Analyst begegnen.

• Geführtes Projekt: Analyse von Taxidaten von der SQL-Abfrage bis zur Visualisierung
• Untersuchung von Fahrtmustern und Kennzahlen im Taxidaten-Projekt
• Geführtes Projekt: Analyse der Kundenabwanderungsrate (Churn Rate)
• Identifikation einfacher Muster hinter einer Abwanderungsrate
• Präsentation klarer, datengestützter Schlussfolgerungen aus beiden Projekten
• Einsatz organisierter Workflows und visueller Ausgaben zur Ergebnisdarstellung
• Vergleich der beiden Projektszenarien hinsichtlich Vorgehensweise und Werkzeugeinsatz
• Nachbereitung offener Fragen aus beiden geführten Projekten
• Zusammenfassung der wichtigsten SQL- und Visualisierungsbefehle aus beiden Projekten
• Rückschau des eigenen Lernfortschritts vom ersten SQL-Befehl bis zum fertigen Projektbericht
• Abschließende Gegenüberstellung beider Projektergebnisse
• Ausblick auf mögliche weiterführende Analysefragestellungen

Der Kurs ist bewusst als Einstiegsformat konzipiert: Jeder Themenblock baut auf den vorherigen auf und führt Schritt für Schritt vom ersten SQL-Befehl bis zum vollständigen, selbst nachvollzogenen Analyseprojekt. Anders als Kurse, die bereits Grundkenntnisse voraussetzen, beginnt dieser Kurs konsequent bei null. Die beiden geführten Projekte zu Taxidaten und Kundenabwanderung dienen dabei als roter Faden: An ihnen lässt sich der gesamte Workflow – SQL-Abfrage, Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib – im Zusammenhang nachvollziehen, statt die Werkzeuge nur isoliert zu üben.

Dieser Kurs richtet sich ausdrücklich an echte Neueinsteiger:innen in die Datenanalyse, die zuvor noch keine oder nur sehr geringe Berührungspunkte mit SQL oder Python hatten. Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Personen ohne oder mit sehr geringer Vorerfahrung in SQL oder Python
• Quereinsteigende, die einen behutsamen, schrittweisen Einstieg suchen
• Wiedereinsteigende, die sich erstmals mit Datenanalyse-Werkzeugen vertraut machen möchten
• Mitarbeitende, die im Unternehmen künftig einfache Datenabfragen selbst durchführen sollen
• alle, die anhand geführter Projekte statt abstrakter Theorie lernen möchten

Der Kurs führt konsequent vom absoluten Anfang an heran und vermeidet vorausgesetztes Fachwissen. Kurze Einführungen in einzelne SQL- oder pandas-Befehle werden unmittelbar an kleinen Übungen erprobt, bevor die beiden geführten Projekte zu Taxidaten und Kundenabwanderung den gesamten Workflow im Zusammenhang zeigen. Diese Kombination aus kleinschrittigen Einzelübungen und zusammenhängenden Praxisprojekten ist besonders auf Einsteiger:innen ohne Vorerfahrung zugeschnitten. Der Unterricht findet im Hybrid-Learning-Format statt.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt, das Präsenz- und ortsunabhängige Lernphasen kombiniert. Der schrittweise Aufbau vom ersten SQL-Befehl bis zu den beiden abschließenden Projekten setzt eine durchgehende Teilnahme über den gesamten Kurszeitraum voraus, da spätere Themenblöcke unmittelbar auf den vorherigen Grundlagen aufbauen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Data Analyst: SQL and Excel for Newcomer ab, das die vollständige Teilnahme sowie die Bearbeitung der beiden geführten Projekte dokumentiert. Es handelt sich um einen internen Nachweis des Kursanbieters, keine externe Zertifizierungsprüfung.

Für viele Einsteiger:innen in die Datenanalyse ist der größte Stolperstein nicht ein einzelnes Werkzeug, sondern der Übergang zwischen ihnen: Wie kommt man von einer SQL-Abfrage zu bereinigten Daten und von dort zu einer verständlichen Grafik? Genau diesen Übergang macht dieser Kurs zum zentralen Lerninhalt, statt SQL, Python und Visualisierung isoliert nebeneinander zu behandeln. Die beiden geführten Projekte zu Taxidaten und Kundenabwanderung sorgen dafür, dass das Gelernte nicht abstrakt bleibt: Teilnehmende erleben an realitätsnahen Szenarien, wie aus einer einfachen Datenbankabfrage am Ende eine nachvollziehbare, präsentierbare Erkenntnis wird. Dieser vollständige Durchlauf ist für den ersten Berufseinstieg wertvoller als vertiefte Kenntnisse in nur einem einzelnen Werkzeug. Da der Kurs ausdrücklich keine Vorkenntnisse voraussetzt, eignet er sich besonders als erster Schritt in Richtung Datenanalyse – als solide Grundlage, auf der sich später vertiefende Kurse zu fortgeschrittenem SQL, Machine Learning oder Business Intelligence gezielt aufbauen lassen.