Data Analyst - Wissen für Entscheidungen 2.0

Zahlen allein treffen keine Entscheidungen - Menschen tun das, und zwar umso sicherer, je besser die zugrunde liegenden Daten aufbereitet und interpretiert sind. Der Kurs "Data Analyst - Wissen für Entscheidungen" stellt genau diesen Zusammenhang in den Mittelpunkt: Er vermittelt, wie aus Rohdaten belastbare Entscheidungsgrundlagen werden, und geht dabei über die reine Deskription hinaus in Richtung Prognose und Simulation. Im Unterschied zu Kursen, die Anwendungsfelder oder allgemeine Grundlagen behandeln, liegt der Schwerpunkt hier konsequent auf der Entscheidungsperspektive: von der ersten Auswertung über die vertiefte Analyse mit Methoden aus dem Data-Science-Umfeld (CertNexus CDSP) bis zur Business- und Governance-Einordnung der Ergebnisse. Wer diesen Kurs abschließt, kann nicht nur Daten auswerten, sondern strategische wie operative Entscheidungen mit fundierten Analysen unterlegen.

Der Kurs führt in vier Modulen konsequent auf die Entscheidungsperspektive hin, von der ersten Datenauswertung bis zur vertieften Analyse und ihrer organisatorischen Einordnung. Das erste Modul "Grundlagen der datenbasierten Entscheidungen" klärt, welche Rolle Daten bei der Planung und Steuerung von Unternehmen tatsächlich spielen - und wo die Grenzen einer rein zahlenbasierten Betrachtung liegen.

• Daten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen einordnen
• die Rolle der Datenanalyse für Planung und Steuerung von Unternehmen
• Praxisnahe Übung: Umsatzzahlen auswerten, um eine Produktlinie zu verbessern
• Unterschied zwischen datengestützten und rein intuitiven Entscheidungen
• typische Fallstricke bei der Interpretation von Kennzahlen für Entscheidungen
• Kommunikation von Analyseergebnissen an Entscheidungsträger:innen

Im zweiten Modul "Datenfundament mit Microsoft DP-900" wird die technische Basis gelegt, auf der jede Entscheidungsunterstützung aufbaut: eine zuverlässige, gut strukturierte Datenbank.

• Datenbankkonzepte und Datenmanagement im Überblick
• relationale und nicht-relationale (NoSQL-)Datenbanken im Vergleich
• Speicherung und Nutzung von Daten für Entscheidungsprozesse
• Praxisbeispiel: Aufbau einer Datenbank zur Entscheidungsunterstützung
• Datenqualität als Voraussetzung belastbarer Entscheidungen
• Zugriffs- und Aktualisierungsprozesse für entscheidungsrelevante Daten

Das dritte Modul "Analyse und Visualisierung mit Microsoft PL-300" übersetzt Daten in Berichte, die Entscheidungen tatsächlich erleichtern - nicht nur hübsch aussehen, sondern die richtige Information zur richtigen Zeit liefern.

• Entwicklung anschaulicher Berichte für Entscheidungsprozesse
• Aufbau interaktiver Visualisierungen mit Fokus auf Entscheidungsrelevanz
• Gestaltung von KPI-Dashboards für die Geschäftsleitung
• Praxisnahe Übung: Kennzahlen-Dashboard für die Unternehmensführung aufbauen
• Priorisierung von Kennzahlen nach Entscheidungsrelevanz
• Vermeidung von Overload durch zu viele Visualisierungen

Das vierte Modul vertieft die Analysefähigkeiten über CertNexus CDSP und ergänzt sie um die Business- und Governance-Perspektive über CertNexus DSBIZ - der fachliche Kern dieses Kurses.

• Methoden des Data Science für komplexere Analysen (CertNexus CDSP)
• explorative Analysen und Modellbildung zur Entscheidungsunterstützung
• Entwicklung von Prognosen und Simulationen
• Praxisnahe Übung: A/B-Test durchführen, um Marketingkampagnen zu verbessern
• Verankerung datenbasierter Entscheidungen im Unternehmen (CertNexus DSBIZ)
• Business-Perspektiven der Datenanalyse für Führungsebenen
• Governance- und Compliance-Aspekte bei Entscheidungsprozessen
• Praxisbeispiel: Erarbeitung einer Entscheidungsvorlage für den Einsatz eines neuen Analyse-Tools
• Abwägung von Chancen, Risiken und Unsicherheiten in Prognosen
• Aufbau einer Argumentationskette von der Datenlage zur Entscheidungsempfehlung
• Transfer der Methoden auf ein eigenes Entscheidungsszenario aus dem Berufsalltag
• Ausblick auf weiterführende Methoden der Prognose und Entscheidungsanalyse

Die Kombination aus CertNexus CDSP für die methodische Tiefe und CertNexus DSBIZ für die organisatorische Einordnung macht den entscheidungsorientierten Charakter dieses Kurses aus und grenzt ihn klar von den beiden anderen Data-Analyst-Grundlagenkursen ab, die entweder die volle Breite oder die Anwendungsfelder in den Vordergrund stellen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die nicht nur Daten auswerten, sondern aus diesen Auswertungen tragfähige Entscheidungsgrundlagen ableiten möchten.

• Data Analysts und Business Analysts mit Fokus auf Entscheidungsunterstützung
• Fachkräfte aus Controlling und Reporting, die Entscheidungsvorlagen erstellen
• Fachkräfte aus der IT, die datenbasierte Entscheidungsprozesse mitgestalten
• Einsteiger:innen in Data Analytics mit Interesse an Prognose und Entscheidungsanalyse
• Personen, die perspektivisch in Richtung Data Science vertiefen möchten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format unterrichtet und verbindet Präsenzphasen mit Online-Lerneinheiten. Methodisch prägend ist die durchgehende Entscheidungsperspektive: Jedes Praxisbeispiel - von der Umsatzanalyse über das KPI-Dashboard bis zur A/B-Analyse und der Entscheidungsvorlage - mündet in eine konkrete Handlungsempfehlung, nicht nur in eine Auswertung. Die Teilnahme erfolgt überwiegend in Teilzeit, vereinzelt wird auch eine Vollzeitvariante angeboten, was unterschiedlichen beruflichen Situationen entgegenkommt.

Der Kurs umfasst rund 20 Zeitstunden und konzentriert sich damit gezielt auf die vier entscheidungsrelevanten Module, ohne die Breite eines vollständigen 40-Stunden-Grundlagenkurses abzudecken. Die Zeitstruktur erlaubt es, die Inhalte kompakt und mit klarem Fokus auf Entscheidungsunterstützung neben Beruf oder Studium zu absolvieren.

Der Kurs schließt mit einem Lehrgangszertifikat des durchführenden Kursanbieters ab. Die Inhalte orientieren sich zusätzlich an den Herstellerzertifizierungen Microsoft DP-900 und Microsoft PL-300 sowie an den CertNexus-Zertifizierungen CDSP (Certified Data Science Practitioner) und DSBIZ (Data Science for Business Professionals), deren Prüfungen bei Interesse ergänzend abgelegt werden können.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er Datenanalyse konsequent von ihrem Zweck her denkt: nicht die Auswertung als Selbstzweck, sondern die fundierte Entscheidung als Ziel. Wer diesen roten Faden verinnerlicht, präsentiert Analysen anders - zielgerichteter, mit klarer Handlungsempfehlung statt bloßer Zahlenpräsentation. Durch die Vertiefung über CertNexus CDSP erwerben Teilnehmende Methodenwissen, das über deskriptive Auswertungen hinausgeht: explorative Analysen, Modellbildung und erste Prognoseansätze. Das ist besonders wertvoll für alle, die perspektivisch in Richtung Data Science oder komplexere Analytik weiterwachsen möchten, ohne dafür bereits jetzt einen vollständigen Data-Science-Studiengang zu benötigen. Für den beruflichen Alltag bedeutet das: Absolvent:innen können Führungskräften und Fachabteilungen nicht nur Zahlen liefern, sondern begründete Entscheidungsvorlagen - ein Kompetenzprofil, das in Controlling, strategischem Marketing und Unternehmensplanung zunehmend gefragt ist.