Data Analytics: BI mit SQL, Python & Power BI – Kurs

Business Intelligence beginnt nicht bei der fertigen Datenbank, sondern oft bei unstrukturierten Web- und Textquellen, aus denen erst die relevanten Daten gewonnen werden müssen. Dieser Kurs vermittelt den vollständigen Weg: Datenextraktion und -verarbeitung, Datenbankmanagement mit SQL zur Modellierung großer Datenmengen sowie Business Intelligence und Visualisierung mit modernen BI-Tools. Python verbindet die drei Schritte zu einem automatisierten Gesamtprozess.

Block 1 — Datenextraktion und -verarbeitung Am Anfang jeder Business-Intelligence-Kette steht die Frage, woher die Daten überhaupt kommen. Dieser Block vermittelt die Extraktion aus Web- und Textquellen als Startpunkt der Analyse.

• Daten aus Webseiten und Textquellen strukturiert extrahieren
• Rohdaten bereinigen und in strukturierte Formate überführen
• Unterschiedliche Datenformate wie CSV, JSON und einfache Textdateien verarbeiten
• Erste Qualitätsprüfungen direkt bei der Extraktion durchführen
• Extrahierte Daten für die Weiterverarbeitung in Python vorbereiten
• Wiederkehrende Extraktionsschritte als wiederverwendbare Abläufe anlegen

Block 2 — Datenbankmanagement und SQL Der zweite Block vermittelt den sicheren Umgang mit relationalen Datenbanken, die als zentrale Ablage für die extrahierten und bereinigten Daten dienen.

• Relationale Datenbanken sicher modellieren und strukturieren
• Große Datenmengen präzise in Tabellen und Beziehungen abbilden
• Komplexe SQL-Abfragen für strukturierte Auswertungen erstellen
• Joins und Aggregationen zur Verknüpfung mehrerer Tabellen einsetzen
• Strukturierte Informationen gezielt für Auswertungen nutzbar machen
• Datenintegrität und Konsistenz in der Datenbank sicherstellen

Block 3 — Business Intelligence und Visualisierung Der dritte Block überführt die aufbereiteten Daten in verständliche, interaktive Berichte und Dashboards.

• Datenquellen in moderne Business-Intelligence-Tools anbinden
• Interaktive Dashboards und Berichte entwickeln
• Analyseergebnisse visuell klar und nachvollziehbar aufbereiten
• Mehrere Kennzahlen zu aussagekräftigen Gesamtübersichten kombinieren
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen anpassen
• Dashboards regelmäßig mit aktuellen Daten versorgen

Block 4 — Python zur Automatisierung des Gesamtprozesses Der vierte Block verbindet die vorherigen Schritte mit Python, um den Weg von der Extraktion bis zum Bericht zu automatisieren.

• Python zur Automatisierung wiederkehrender Datenprozesse einsetzen
• Schnittstellen zwischen Extraktion, Datenbank und BI-Tool herstellen
• Datenpipelines von der Rohquelle bis zum fertigen Bericht aufbauen
• Fehlerquellen im Gesamtprozess frühzeitig erkennen und beheben
• Regelmäßige Aktualisierungszyklen für Berichte einrichten
• Den gesamten Workflow nachvollziehbar dokumentieren

Praxisblock — Vom Rohtext zum fertigen Business-Intelligence-Bericht

• Daten aus einer Beispiel-Webquelle extrahieren und bereinigen
• Die extrahierten Daten in strukturierte Formate überführen
• Ein relationales Datenbankschema für die Daten entwerfen
• Die Daten in die Datenbank laden und über SQL abfragen
• Komplexe Abfragen mit Joins und Aggregationen erstellen
• Die Abfrageergebnisse für die Anbindung an ein BI-Tool vorbereiten
• Ein interaktives Dashboard mit den wichtigsten Kennzahlen aufbauen
• Filter und Detailansichten für unterschiedliche Auswertungsperspektiven einrichten
• Den gesamten Prozess mit Python zu einer automatisierten Pipeline verbinden
• Eine regelmäßige Aktualisierung des Berichts einrichten
• Den kompletten Workflow von der Extraktion bis zum Bericht dokumentieren
• Das fertige Dashboard für eine nicht-technische Zielgruppe aufbereiten

Wer diesen Kurs abschließt, beherrscht die komplette Business-Intelligence-Kette von der ersten Rohdatenquelle bis zum fertigen, automatisiert aktualisierten Bericht. Diese Durchgängigkeit unterscheidet den Kurs von vielen spezialisierten Einzelschulungen, die entweder nur SQL, nur Python oder nur ein BI-Tool isoliert behandeln. Gerade weil Daten in Unternehmen selten bereits sauber in einer Datenbank liegen, sondern oft erst aus Webseiten, Textdokumenten oder verstreuten Dateien zusammengetragen werden müssen, ist die Fähigkeit zur Extraktion ein oft unterschätzter, aber entscheidender erster Schritt. Wer nur mit bereits aufbereiteten Übungsdatensätzen lernt, wie sie in vielen reinen BI-Tool-Schulungen üblich sind, steht im echten Berufsalltag oft ratlos vor der Frage, wie die eigenen Unternehmensdaten überhaupt erst in eine auswertbare Form kommen. Genau diese Lücke schließt der Kurs mit seinem konsequenten Startpunkt bei der Rohdatenquelle.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, sowie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Personen, die den gesamten Weg von der Datenextraktion bis zum Bericht selbst beherrschen möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Datenbanken, Programmierung und Visualisierung
• Mitarbeitende, die BI-Prozesse im Unternehmen künftig eigenständig betreuen möchten
• Teams, die gemeinsam eine durchgängige BI-Kompetenz aufbauen möchten

Der Kurs folgt dem tatsächlichen Ablauf eines Business-Intelligence-Projekts: von der Extraktion über die Datenbankmodellierung bis zur Visualisierung. Praxisübungen an einem durchgehenden Beispielprojekt verbinden die drei Werkzeuge SQL, Python und das BI-Tool zu einem nachvollziehbaren Gesamtprozess statt isolierter Einzelschulungen.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Angaben sind im Buchungsprozess einsehbar. Da drei technisch unterschiedliche Werkzeuge zu einem Gesamtprozess verbunden werden, empfiehlt sich eine zusammenhängende Bearbeitung ohne größere Unterbrechungen.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Nachweis der durchgängigen BI-Kompetenz.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seiner Durchgängigkeit: Statt Extraktion, Datenbankmodellierung und Visualisierung als getrennte Themen zu behandeln, verbindet er alle drei zu einem einzigen, nachvollziehbaren Workflow – genau der Ablauf, der in der Praxis tatsächlich gebraucht wird. Gerade in kleineren Teams, in denen nicht für jeden Schritt eine spezialisierte Fachkraft zur Verfügung steht, ist diese Breite gefragt: Wer Daten selbst extrahieren, in einer Datenbank modellieren und anschließend visualisieren kann, ist nicht auf die Vorarbeit anderer angewiesen und kann Analyseprojekte eigenständig von Anfang bis Ende verantworten. Für die eigene berufliche Entwicklung öffnet der Kurs mehrere Richtungen gleichzeitig: Richtung klassische Business-Intelligence-Rollen, Richtung Datenbankentwicklung sowie Richtung weiterführende Data-Science-Themen, die auf denselben SQL- und Python-Grundlagen aufbauen.