Data Analytics

Datenanalyse beginnt nicht mit einem Algorithmus — sie beginnt mit der Fähigkeit, Rohdaten zu verstehen, zu strukturieren und die richtigen Fragen an sie zu stellen. Diese Weiterbildung deckt das vollständige Spektrum moderner Data Analytics ab: von der Aufbereitung tabellarischer Daten in Excel und Power Query über relationale Datenbankabfragen in SQL bis zu statistischen Verfahren, Machine-Learning-Grundlagen und automatisierten Analyse-Pipelines. Das Programm qualifiziert für datenbasierte Rollen in Reporting, Prognose und Entscheidungsunterstützung — in Unternehmen jeder Größe und Branche. Der Unterschied zwischen einem Data Analyst und einer Person, die gelegentlich Excel-Pivot-Tabellen erstellt, liegt in der Breite des Werkzeugkastens und der Fähigkeit, das richtige Instrument für eine konkrete Fragestellung zu wählen. Wer SQL-Abfragen schreibt, Power-BI-Dashboards aufbaut, Python für Analysen einsetzt und die Grundlagen von Klassifikationsmodellen und Clustering versteht, kann datenbasierte Aufgaben übernehmen, für die Unternehmen heute aktiv suchen.

Datenkompetenz und analytisches Denken bildet das konzeptionelle Fundament. Bevor Werkzeuge eingesetzt werden, geht es darum zu verstehen, was Daten überhaupt aussagen, welche Fragen man sinnvoll an sie stellen kann und wo die Grenzen datenbasierter Schlussfolgerungen liegen. Analytisches Denken ist keine weiche Qualifikation, sondern eine handwerkliche Grundlage für alle weiteren Module.

• Typen von Daten: strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert — und ihre Bedeutung für die Werkzeugwahl
• Skalenniveaus (nominal, ordinal, metrisch) und ihre Konsequenzen für statistische Auswertungen
• Grundfragen der Datenqualität: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Plausibilität prüfen
• Häufige Denkfehler in der Dateninterpretation: Korrelation vs. Kausalität, Simpson-Paradoxon, Survivor Bias
• Aufbau eines Analyse-Workflows: vom Rohdatum zur verwertbaren Aussage
• Data Literacy im beruflichen Kontext: Was erwarten Arbeitgeber von Analysefachleuten?

Tabellarische Datenaufbereitung mit Excel und Power Query adressiert das meistgenutzte Werkzeug im Berufsalltag. Excel bleibt universell — wer es wirklich beherrscht, kann damit erheblich mehr leisten als mit oberflächlichen Basiskenntnissen. Power Query erweitert Excel um eine leistungsfähige ETL-Umgebung.

• Pivot-Tabellen und Pivot-Charts für Aggregation, Gruppierung und Übersicht
• Fortgeschrittene Formeln: XLOOKUP, INDEX/MATCH, SUMPRODUCT, dynamische Arrayformeln
• Power Query: Datenquellen verbinden, Transformationsschritte aufzeichnen, Abfragen parametrisieren
• Datenbereinigung: Duplikate entfernen, Datentypen angleichen, Spalten aufteilen und zusammenführen
• Datenmodell-Grundlagen in Excel: Beziehungen zwischen Tabellen definieren und für Analysen nutzen
• Bedingte Formatierung, Sparklines und Ampeldarstellungen für visuelle Signale in Berichten

Relationale Daten modellieren und mit SQL abfragen führt von den Grundlagen der Datenbankmodellierung bis zu fortgeschrittenen Abfragemustern. SQL ist die Sprache, in der strukturierte Unternehmensdaten abgerufen und für Analysen aufbereitet werden.

• Normalisierungsformen und Entity-Relationship-Modelle lesen und verstehen
• SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY im Praxiseinsatz
• Joins: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN — Unterschiede und typische Anwendungsfälle
• Unterabfragen, Common Table Expressions (CTE) und Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD)
• Datenmodelle für Analyse-Zwecke denormalisieren: Star-Schema und Snowflake-Schema
• SQL-Performance: Indizes verstehen, Abfragepläne lesen, häufige Optimierungsansätze

Statistische Verfahren und maschinelles Lernen führt von deskriptiver Statistik über Prognosemodelle bis zu grundlegenden Machine-Learning-Algorithmen. Der Fokus liegt auf dem Verständnis: Wann setze ich welches Verfahren ein, was bedeuten die Ergebnisse, und wie erkenne ich, ob ein Modell verlässlich ist?

• Deskriptive Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Histogramme, Boxplots und Verteilungsformen
• Lineare Regression für Prognosen: Koeffizienten interpretieren, Modellgüte prüfen (R², RMSE)
• Logistische Regression für Klassifikation: Wahrscheinlichkeitsvorhersagen und Schwellenwerte
• Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting im Vergleich
• Clustering-Verfahren: k-Means, hierarchisches Clustering — Segmentierungen und ihre Grenzen
• Modellbewertung: Kreuzvalidierung, Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC-AUC-Kurve

Visualisierung und Dashboard-Erstellung mit Power BI und Python vermittelt die Prinzipien guter Datenvisualisierung und ihre praktische Umsetzung in den zwei meistgenutzten Werkzeugen für analytisches Reporting.

• Visualisierungsprinzipien: Chartauswahl, Farbcodes und Lesbarkeit — was funktioniert, was irreführt
• Power BI: Datenimport, Datenmodellierung, DAX-Grundlagen und Measure-Entwicklung
• Interaktive Berichte und Dashboards in Power BI: Slicers, Drill-Through, Bookmarks
• Python-Visualisierungsbibliotheken: matplotlib, seaborn für statische Plots, plotly für interaktive Charts
• Storytelling mit Daten: Befunde zielgruppengerecht aufbereiten und kommunizieren
• Automatisierte Daten-Refresh-Workflows in Power BI für live-aktualisierte Berichte

Automatisierung und Pipeline-Entwicklung integriert alle Werkzeuge zu produktiven, reproduzierbaren Analyse-Workflows. Der Unterschied zwischen einem Analysten, der Berichte manuell aktualisiert, und einem, der Pipelines automatisiert, ist im Berufsalltag erheblich.

• Python-Skripte für automatisierte Datenabfragen: Daten per SQL oder API abrufen, transformieren, exportieren
• Pandas-Pipelines: Mehrstufige Datentransformationen in wiederverwendbare Funktionen kapseln
• Scheduling von Analyse-Jobs: Wann welche Automatisierungsoptionen sinnvoll sind
• Interaktive Web-Dashboards mit Streamlit: Datenapplikationen ohne Frontend-Kenntnisse erstellen
• Versionskontrolle mit Git: Analyse-Code in Repositories verwalten, Änderungen nachvollziehen
• Dokumentation und Reproduzierbarkeit: Notebooks strukturieren, Analyse-Projekte für andere nachvollziehbar machen
• Portfolioprojekt: Ende-zu-Ende-Analyse von der Datenquelle bis zum fertigen Dashboard — SQL-Abfrage, Python-Transformation, Power-BI-Visualisierung oder Streamlit-Applikation
• Überblick über moderne Datenstack-Architekturen: dbt für Datentransformation, Airflow für Orchestrierung, Cloud-Data-Warehouses (BigQuery, Snowflake) als Orientierung für Karriereschritte in Richtung Data Engineering

Der Kurs schließt mit einem vollständigen Portfolioprojekt ab, das alle Phasen umfasst: Datenbeschaffung per SQL, Bereinigung und Transformation mit pandas, statistische Auswertung, Visualisierung mit Power BI oder Python und eine Präsentation der Ergebnisse für ein fachfremdes Publikum. Dieses Projekt dokumentiert die erworbenen Kompetenzen und dient als Referenz in Bewerbungsprozessen.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die datenbasierte Aufgaben übernehmen oder ihre bestehenden Analysekenntnisse systematisch und werkzeugübergreifend ausbauen wollen.

• Berufstätige aus kaufmännischen, technischen oder administrativen Bereichen, die Daten besser auswerten und kommunizieren wollen
• Berufseinsteiger mit analytischem Interesse, die eine Spezialisierung im Datenbereich anstreben
• Personen, die in Reporting-, Controlling- oder Business-Intelligence-Funktionen wechseln möchten
• IT-nahe Fachleute, die ihre technischen Kenntnisse um Analyse- und Visualisierungskompetenzen ergänzen wollen
• Fachkräfte, die Machine-Learning-Methoden verstehen und einsetzen, ohne in die mathematische Theorie einzusteigen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format und Vollzeit statt. Theorie-Einheiten werden unmittelbar mit praktischen Übungen an realen Datensätzen verknüpft: Wer SQL-Joins erklärt bekommt, wendet sie sofort auf eine Beispieldatenbank an; wer ein Regressionsmodell kennenlernt, trainiert und bewertet es im gleichen Schritt. Diese direkte Kopplung von Konzept und Anwendung fördert die Behaltensleistung und reduziert die Lücke zwischen Kursinhalt und Berufspraxis. Ergänzende Selbststudiumsphasen erlauben, Werkzeuge eigenständig zu vertiefen und das Portfolioprojekt voranzutreiben.

Die Weiterbildung ist als Vollzeitprogramm konzipiert. Der thematische Umfang — von Excel-Grundlagen über SQL, Python und statistische Verfahren bis zu Machine-Learning-Grundlagen und Automatisierungs-Pipelines — setzt eine entsprechend intensive Lernzeit von mehreren Monaten voraus. Konkrete Kursdauer und Wochenstunden sind beim Anbieter zu erfragen.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Trägerzertifikat des Bildungsträgers, das die erworbenen Kompetenzen dokumentiert. Externe Hersteller-Zertifizierungen — etwa Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) oder Google Data Analytics — sind nicht automatisch enthalten, können aber ergänzend angestrebt werden und profitieren von den in diesem Kurs aufgebauten Grundlagen.

Data Analytics ist keine Nischen-Qualifikation mehr. Sie ist zur Voraussetzung für viele Tätigkeiten geworden, bei denen Entscheidungen auf Basis von Zahlen getroffen oder für andere aufbereitet werden müssen. Wer Excel-Pivot-Tabellen, SQL-Abfragen und Power-BI-Dashboards sicher beherrscht, ist in fast jedem Unternehmensbereich direkt einsetzbar. Wer darüber hinaus Python-Skripte für Analysen schreiben und Machine-Learning-Ergebnisse interpretieren kann, besetzt die attraktiveren Positionen an der Schnittstelle von Fach- und Datenkompetenz. Die Breite dieses Kurses — von Excel bis zu Automatisierungs-Pipelines — spiegelt die reale Bandbreite von Data-Analyst-Tätigkeiten wider. In kleinen und mittleren Unternehmen erwartet man oft, dass eine Person alle Werkzeuge beherrscht, statt sich auf ein einziges zu spezialisieren. Diese Weiterbildung bereitet genau darauf vor: auf die Fähigkeit, je nach Aufgabe das richtige Werkzeug zu wählen — ob SQL-Abfrage, Python-Skript oder Power-BI-Dashboard — und die Ergebnisse verständlich zu kommunizieren. Nicht zuletzt schafft die Kompetenz, Daten verständlich zu visualisieren und in Berichte und Dashboards zu übersetzen, einen praktischen Mehrwert, der über das eigene Tätigkeitsfeld hinausgeht. Wer Analysen so aufbereitet, dass auch Nicht-Daten-Fachleute sie als Entscheidungsgrundlage nutzen können, ist für sein Team und sein Unternehmen ein echter Multiplikator.