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Data Analyst: Data Literacy, SQL, Python & Power BI – Kurs

Breit angelegter Data-Analyst-Kurs mit Data Literacy, SQL, Python/pandas und Power BI als Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung.

Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:

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Kurzantworten zum Kurs

Einordnung: Software- & Praxistraining

Wie lange dauert der Kurs?
Der Kurs wird meist in Vollzeit, teils auch in Teilzeit angeboten. Der modulare Aufbau über Data Literacy, SQL, Python und Power BI ermöglicht eine klare zeitliche Orientierung entlang der vier Themenblöcke. Details
Welcher Abschluss ist vorgesehen?
Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine kursspezifische, trägerinterne Bescheinigung und keine externe Herstellerzertifizierung von SAP, Microsoft oder einem vergleichbaren Zertifizierungsgeber. Details
Welche Voraussetzungen gelten?
Für die Teilnahme werden Sprachkenntnisse auf Niveau Deutsch B2 und Englisch A2 vorausgesetzt, da einzelne Fachbegriffe und Materialien englischsprachig sind. Ein Eignungstest ist Teil des Zulassungsverfahrens. Vorausgesetzt wird zudem ein Hochschulabschluss oder eine vergleichbare… Details

Worum geht es in diesem Kurs?

Dieser Kurs vermittelt das Fundament für datengetriebene Entscheidungsfindung im Unternehmen: von grundlegender Data Literacy über SQL und relationale Datenbanken bis zu Python mit pandas für die Datenanalyse und Power BI für Reports und Dashboards. Anders als der stärker auf reine Datenaufbereitung fokussierte Schwesterkurs liegt der Schwerpunkt hier auf dem gesamten Analyseweg — vom Verstehen und Interpretieren von Daten über die technische Abfrage und Verarbeitung bis zur verständlichen Visualisierung für Entscheidungsträger:innen.

Was lernst du in diesem Kurs?

Modul 1 — Data Literacy als Grundlage: Der Kurs beginnt bewusst nicht mit Werkzeugen, sondern mit dem grundsätzlichen Verständnis für den Umgang mit Daten.

  • Dateninterpretation und Einordnung unterschiedlicher Datentypen
  • Grundprinzipien der Datenanalyse als Entscheidungsgrundlage
  • Kommunikation von Datenerkenntnissen gegenüber Fachbereichen
  • Unterscheidung zwischen Korrelation, Kausalität und Datenartefakten
  • Einordnung von Datenqualität als Voraussetzung fundierter Entscheidungen

Modul 2 — SQL und relationale Datenbanken: Aufbauend auf dem Grundverständnis folgt die technische Seite der Datenspeicherung und -abfrage.

  • Einführung in relationale Datenbanken und ihre Struktur
  • Formulierung von SQL-Abfragen für unterschiedliche Geschäftsanwendungen
  • Effiziente Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten
  • Verknüpfung mehrerer Tabellen für komplexere Auswertungen
  • Grundzüge von Datenmodellierung im Kontext operativer Systeme

Modul 3 — Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python: Dieser Block führt in die praktische Datenanalyse jenseits von SQL ein.

  • Grundlegende Programmierkonzepte mit Python
  • Einsatz der pandas-Bibliothek für Datenmanipulation
  • Bereinigung und Transformation von Datensätzen in Python
  • Ableitung fundierter Einblicke aus strukturierten Datensätzen
  • Verbindung von Python-Auswertungen mit vorgelagerten SQL-Abfragen

Modul 4 — Reports und Dashboards mit Power BI: Der letzte fachliche Block überführt die analysierten Daten in verständliche, entscheidungsrelevante Visualisierungen.

  • Aufbau interaktiver Reports und Dashboards in Power BI
  • Anschauliche Präsentation von Daten für unterschiedliche Zielgruppen
  • Verknüpfung von Kennzahlen mit visuellen Elementen zur Entscheidungsunterstützung
  • Grundzüge deskriptiver Statistik und einfacher Trendanalysen im Dashboard

Praxis-Block — Durchgängige Analyse an einem Geschäftsdatensatz

  • Sichtung und erste Einordnung eines realitätsnahen Geschäftsdatensatzes
  • Formulierung von SQL-Abfragen zur Extraktion relevanter Kennzahlen
  • Verknüpfung mehrerer Datenquellen über relationale Abfragen
  • Einlesen und Bereinigen der Daten mit Python und pandas
  • Deskriptive Auswertung zentraler Kennzahlen des Datensatzes
  • Ableitung erster fachlicher Erkenntnisse aus den bereinigten Daten
  • Aufbau eines ersten Power-BI-Dashboards mit zentralen Kennzahlen
  • Erweiterung des Dashboards um interaktive Filter- und Drilldown-Funktionen
  • Präsentation der Analyseergebnisse in verständlicher, entscheidungsorientierter Form
  • Diskussion der Ergebnisse in der Gruppe und Einordnung möglicher Handlungsempfehlungen
  • Rückschau, an welcher Stelle des Analyseprozesses welches Werkzeug seine Stärken zeigt
  • Abschließende Zusammenführung von Data Literacy, SQL, Python und Power BI in einem Gesamtbild

Der Kurs ist so aufgebaut, dass jedes Werkzeug seinen Platz im Gesamtprozess der Entscheidungsfindung erhält: Data Literacy schafft das Verständnis dafür, was Daten aussagen können, SQL liefert den Zugriff auf strukturierte Datenquellen, Python und pandas ermöglichen tiefergehende Auswertungen, und Power BI macht die Ergebnisse für Entscheidungsträger:innen sichtbar und nachvollziehbar. Der Unterricht kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen, sodass sowohl gemeinsame Fallarbeit als auch individuelles Vertiefen einzelner Werkzeuge möglich ist. Diese Kombination richtet sich an die unterschiedlichen Lerngeschwindigkeiten, mit denen Teilnehmende an Themen wie SQL oder Python herangehen.

Lernziele:

  • Daten sicher interpretieren, analysieren und ihre Aussagekraft kommunizieren
  • Grundlegende Konzepte relationaler Datenbanken verstehen und einordnen
  • SQL-Abfragen zur Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Geschäftsdaten formulieren
  • Grundlegende Programmierkonzepte mit Python nachvollziehen und anwenden
  • Die pandas-Bibliothek für effiziente Datenmanipulation und -analyse einsetzen
  • Aus Datensätzen fundierte, nachvollziehbare Einblicke ableiten
  • Interaktive Reports und Dashboards mit Power BI erstellen
  • Daten so aufbereiten und visualisieren, dass Geschäftsentscheidungen erleichtert werden
  • Grundzüge von ETL-Prozessen und Datenmodellierung im Reporting-Kontext einordnen
  • Deskriptive Statistik zur Charakterisierung von Datensätzen anwenden
  • Zwischen strukturiertem Gruppenunterricht und individuellem eigenständiges Lernen wechseln
  • Analytisches und logisches Denken auf geschäftliche Fragestellungen anwenden

Für wen ist der Kurs geeignet?

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

  • Berufstätige, die ihre Aufgaben um datengetriebene Auswertungen erweitern möchten
  • Personen mit erstem Interesse an Programmierung, die einen strukturierten Einstieg suchen
  • Fachkräfte, die Reports und Dashboards zukünftig selbst aufbauen statt nur konsumieren möchten
  • Quereinsteigende mit analytischem Interesse und Bereitschaft, sich in SQL und Python einzuarbeiten
  • Mitarbeitende, die in Entscheidungsprozessen zunehmend mit Datenauswertungen arbeiten
Voraussetzungen:

Für die Teilnahme werden Sprachkenntnisse auf Niveau Deutsch B2 und Englisch A2 vorausgesetzt, da einzelne Fachbegriffe und Materialien englischsprachig sind. Ein Eignungstest ist Teil des Zulassungsverfahrens. Vorausgesetzt wird zudem ein Hochschulabschluss oder eine vergleichbare Berufserfahrung; Programmier- oder SQL-Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, da die technischen Grundlagen im Kurs selbst aufgebaut werden.

Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?

Der Kurs verbindet strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen im Hybrid-Learning-Format. Theoretische Grundlagen zu Data Literacy, SQL und Python werden in gemeinsamen Einheiten erarbeitet, während die praktische Vertiefung an einem durchgängigen Geschäftsdatensatz sowohl im Gruppenkontext als auch im individuellen Tempo erfolgen kann.

Der Kurs wird meist in Vollzeit, teils auch in Teilzeit angeboten. Der modulare Aufbau über Data Literacy, SQL, Python und Power BI ermöglicht eine klare zeitliche Orientierung entlang der vier Themenblöcke.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine kursspezifische, trägerinterne Bescheinigung und keine externe Herstellerzertifizierung von SAP, Microsoft oder einem vergleichbaren Zertifizierungsgeber.

Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?

Der Titel dieses Kurses verweist auf datengetriebene Analyseansätze, die im Berufsalltag zunehmend gefragt sind — die im Quellmaterial beschriebenen Inhalte konzentrieren sich dabei konkret auf Data Literacy, SQL, Python mit pandas und Power BI als Werkzeugkette für fundierte Entscheidungsfindung, nicht auf den Aufbau neuronaler Netze oder komplexer Deep-Learning-Architekturen. Wer diese vier Bausteine miteinander verbindet, deckt bereits einen Großteil dessen ab, was im Arbeitsalltag als Data Analyst tatsächlich gefragt ist: Daten verstehen, abfragen, auswerten und verständlich darstellen. Der Kurs eignet sich besonders für Personen, die bislang wenig Berührung mit Programmierung hatten, aber Interesse an einem strukturierten Einstieg mitbringen. Die Kombination aus Gruppenunterricht und eigenständigen Übungsphasen erlaubt es, SQL und Python im eigenen Tempo zu vertiefen, ohne den Anschluss an die gemeinsame Fallarbeit zu verlieren. Für Unternehmen, die Entscheidungsprozesse stärker auf Daten stützen wollen, sind Mitarbeitende wertvoll, die den gesamten Weg von der Datenquelle bis zum verständlichen Dashboard nachvollziehen können. Genau diesen Weg bildet der Kurs mit seiner Abfolge aus Data Literacy, SQL, Python und Power BI konsequent ab.

Welche Förderung passt zu dir?

Erhalte eine erste Orientierung, welche Förderwege zu deiner Situation passen. Über eine Bewilligung entscheidet die zuständige Stelle. Kostenlos & ohne Anmeldung.

Berufswege prüfen

Zugeordnete Zielberufe

Diese Tätigkeitsbezeichnungen sind dem Kursprofil zugeordnet. Prüfe, ob Inhalt, Abschluss und Zugangsvoraussetzungen zu deinem Berufsziel passen; die Zuordnung bestätigt keine vollständige Berufsqualifikation.

  • Data Analyst
  • Business Intelligence Analyst
  • Datenbankentwickler
  • Datenwissenschaftler

Vor der Kurswahl klären

  • Welche Kenntnisse und Nachweise verlangen Stellenanzeigen für dein Berufsziel?
  • Welche praktischen Aufgaben und Prüfungen sind im Lehrgang vorgesehen?
  • Wer stellt den Abschluss aus und welche formalen Voraussetzungen gelten?

Im BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit kannst du Aufgaben und Bildungswege recherchieren.

Für Gehälter nutze den Entgeltatlas und prüfe Beruf, Region, Anforderungsniveau und Datenstand. Ein Kursabschluss allein belegt kein bestimmtes Einkommen.

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So finanziert sich Kursweg: Bildungsanbieter zahlen ein Entgelt für die Weitergabe deiner Anfrage — für dich bleibt sie kostenlos. Details zum Geschäftsmodell.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Werden in diesem Kurs neuronale Netze oder Deep-Learning-Modelle behandelt?

Die Kursinhalte laut Anbieter konzentrieren sich auf Data Literacy, SQL, Python mit pandas und Power BI als Werkzeugkette für datengetriebene Entscheidungen. Der Aufbau neuronaler Netze oder komplexer Deep-Learning-Architekturen ist nicht Bestandteil der beschriebenen Inhalte.

Worin unterscheidet sich dieser Kurs vom Kurs zur Datenaufbereitung für Reports?

Dieser Kurs deckt den gesamten Analyseweg ab, von Data Literacy über SQL und Python bis zu Power BI, mit Fokus auf Entscheidungsfindung. Der Schwesterkurs konzentriert sich enger auf die technische Aufbereitung und Qualitätssicherung von Daten für Reports.

Brauche ich Programmiererfahrung für die Teilnahme?

Nein, Programmier- oder SQL-Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. Die Python- und SQL-Grundlagen werden im Kurs selbst systematisch aufgebaut.

Was umfasst der Eignungstest?

Der Eignungstest ist Teil des Zulassungsverfahrens und dient der Einschätzung, ob die Teilnahmevoraussetzungen wie Sprachkenntnisse und grundlegendes analytisches Verständnis erfüllt sind. Details dazu klärt der Anbieter im Zulassungsprozess.

Welchen Abschluss erhalte ich am Ende?

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, keine externe Herstellerzertifizierung.