Data Analyst: Statistische Auswertungen & Prognosen – Kurs

Der Kurs Data Analyst: Statistische Auswertungen und Prognosemodelle konzentriert sich auf die Erstellung belastbarer Vorhersagen aus historischen Daten. Im Zentrum stehen Regressions- und Zeitreihenanalysen, komplexe SQL-Abfragen mit Window Functions, automatisierte Stored Procedures sowie Power-BI-Dashboards, die Trends und Prognosen visuell aufbereiten. Anders als ein allgemeiner Einstiegskurs richtet sich dieser Kurs gezielt an Personen, die verstehen möchten, wie aus vergangenen Daten methodisch fundierte Aussagen über zukünftige Entwicklungen entstehen.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die gemeinsam den Weg von der Rohdatenverwaltung zur fertigen Prognose abbilden. Der erste Block behandelt statistische Methoden für Data Analysts als methodisches Fundament der Prognosearbeit.

• Deskriptive Statistik zur Beschreibung von Verteilungen und Kennwerten anwenden
• Regressionsanalysen zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Einflussgrößen durchführen
• Zeitreihenanalysen zur Erkennung von Trends, Saisonalitäten und Mustern im Zeitverlauf einsetzen
• Prognosemodelle auf Basis historischer Daten entwickeln und interpretieren
• Statistische Ergebnisse auf ihre Aussagekraft und Grenzen hin prüfen
• Kennzahlen aus statistischen Verfahren für Fachabteilungen verständlich aufbereiten

Im zweiten Block steht SQL für statistische Analysen im Mittelpunkt, mit besonderem Fokus auf fortgeschrittene Abfragetechniken.

• Komplexe SQL-Abfragen zur Berechnung statistischer Kennzahlen wie Mittelwerten und Varianzen formulieren
• Window Functions einsetzen, um gleitende Durchschnitte und kumulierte Werte zu berechnen
• Joins und Aggregationen kombinieren, um mehrdimensionale Prognosegrundlagen zu erstellen
• Zeitbezogene Abfragen strukturieren, um Entwicklungen über definierte Zeiträume abzubilden
• Abfrageergebnisse auf Konsistenz prüfen, bevor sie in Prognosemodelle einfließen
• Datenbankstrukturen so anlegen, dass sie wiederkehrende statistische Auswertungen unterstützen

Der dritte Block widmet sich der strukturierten Datenverwaltung für präzise Analysen sowie der Automatisierung statistischer Datenverarbeitung.

• Datenmodelle zur Optimierung von Abfragen und Berechnungen strategisch entwerfen
• Daten aus verschiedenen Quellen für präzise und verlässliche Prognosen zusammenführen
• Stored Procedures entwickeln, die wiederkehrende statistische Berechnungen automatisiert ausführen
• Fehlertolerante Workflows implementieren, die auch bei unvollständigen Daten stabil bleiben
• Skalierbare Analysepipelines konzipieren, die mit wachsendem Datenvolumen umgehen können
• ETL-Prozesse strukturieren, um Rohdaten zuverlässig für Prognosen aufzubereiten

Der vierte Block behandelt interaktive Dashboards mit Power BI für statistische Auswertungen und Prognosemodelle als sichtbaren Abschluss des Analyseprozesses.

• Datenquellen integrieren und interaktive Berichte für datengetriebene Entscheidungen erstellen
• DAX-Funktionen für Berechnungen, Trendanalysen und Prognosevisualisierungen nutzen
• Dashboards gestalten, die historische Werte und Prognosewerte gemeinsam darstellen
• Konfidenzbereiche und Schwankungsbreiten von Prognosen visuell nachvollziehbar machen
• Prognoseergebnisse mit tatsächlichen Entwicklungen im Nachhinein vergleichen
• Berichte so aufbereiten, dass Entscheidungsträger:innen Prognosen richtig einordnen können
• Trendlinien und Vorhersagewerte in bestehende Kennzahlen-Dashboards integrieren
• Aussagekraft und Unsicherheit von Prognosemodellen transparent kommunizieren
• Daten bereinigen, analysieren und in aussagekräftige Prognosemodelle überführen
• Verschiedene Prognoseansätze anhand realer Datensätze miteinander vergleichen
• Optimierte ETL-Prozesse zur strukturierten Verarbeitung großer Datenmengen umsetzen
• Ergebnisse der Prognosemodelle kritisch auf Plausibilität und Grenzen hin prüfen

Der rote Faden des Kurses ist die durchgängige Prognoseperspektive: Jeder Themenblock – von der Statistik über SQL und Datenmodellierung bis zur Visualisierung – wird konsequent auf die Frage bezogen, wie sich aus vorhandenen Daten belastbare Aussagen über zukünftige Entwicklungen ableiten lassen. Besonderes Gewicht liegt auf der Automatisierung wiederkehrender statistischer Berechnungen mittels Stored Procedures, sodass Prognosen nicht jedes Mal händisch neu berechnet werden müssen, sondern in stabilen, wiederholbaren Prozessen entstehen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die statistische Auswertungen und datenbasierte Prognosen praxisnah kennenlernen oder gezielt vertiefen möchten.

• Einsteiger:innen mit besonderem Interesse an Statistik, Trends und Vorhersagen
• Quereinsteiger:innen, die von deskriptiver Auswertung zu prognostischer Analyse wechseln möchten
• Fachkräfte, die Kennzahlen künftig nicht nur beschreiben, sondern vorausschauend einordnen sollen
• Personen mit ersten Erfahrungen in Datenanalyse oder Python, die Prognosemethoden vertiefen möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt. Die statistischen Methoden werden zunächst konzeptionell eingeführt und anschließend direkt an Datensätzen mit SQL und Power BI umgesetzt, sodass abstrakte Begriffe wie Regressionskoeffizient oder Konfidenzintervall unmittelbar an konkreten Zahlen nachvollzogen werden. Die Arbeit mit Stored Procedures und Window Functions erfolgt in angeleiteten Übungssequenzen, in denen Rückfragen zur SQL-Syntax direkt geklärt werden.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt die vollständige Bandbreite von deskriptiver Statistik über Regressions- und Zeitreihenanalyse bis zur automatisierten Prognosepipeline ab. Der zeitliche Rahmen ist so bemessen, dass sowohl die statistischen Grundlagen als auch die SQL- und Power-BI-technische Umsetzung ausreichend Raum erhalten.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme sowie die Schwerpunkte statistische Auswertung und Prognosemodellierung dokumentiert. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, keine staatliche oder herstellerseitige Prüfung. Das Zertifikat kann als Nachweis für vertiefte Kenntnisse in Regressions- und Zeitreihenanalyse sowie in prognosebezogener SQL- und Power-BI-Arbeit dienen.

Der Kurs vermittelt eine Fähigkeit, die über die reine Beschreibung vorhandener Daten hinausgeht: die methodisch fundierte Vorhersage zukünftiger Entwicklungen. Diese Kompetenz ist in vielen Unternehmen gefragt, da Entscheidungen zunehmend nicht nur auf vergangenen, sondern auf erwarteten zukünftigen Kennzahlen beruhen sollen. Durch die Kombination aus statistischer Modellierung, fortgeschrittener SQL-Technik und automatisierten Stored Procedures lernen Teilnehmende, Prognosen nicht als einmalige Berechnung, sondern als wiederholbaren, stabilen Prozess zu gestalten – ein Vorgehen, das im Berufsalltag deutlich belastbarer ist als punktuelle Ad-hoc-Auswertungen. Wer diesen Kurs abschließt, kann Trendanalysen und Prognosemodelle nicht nur berechnen, sondern auch verständlich in Power-BI-Dashboards kommunizieren und deren Aussagekraft sowie Grenzen realistisch einschätzen – eine Kombination aus fachlicher Tiefe und Kommunikationsfähigkeit, die für Positionen mit Prognoseverantwortung besonders relevant ist.