Data Analytics Grundlagen und Vertiefung – Weiterbildung
Grundlagen und vertiefende Inhalte der Data Analytics: Datenpipelines, SQL und Datenmodellierung sowie der Aufbau interaktiver Dashboards zur verständlichen Präsentation von Analyseergebnissen.
Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:
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Kurzantworten zum Kurs
Einordnung: Software- & Praxistraining
- Wie lange dauert der Kurs?
- Die Weiterbildung wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt den vollständigen Bogen von Datenpipelines über Datenbankmanagement bis zur Dashboard-Erstellung ab. Der konkrete zeitliche Rahmen richtet sich nach der jeweiligen Kursdurchführung; die inhaltliche Tiefe erlaubt… Details
- Welcher Abschluss ist vorgesehen?
- Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat zu Data Analytics: Grundlagen und vertiefende Inhalte für Analysten ab. Je nach Durchführungsform kann dieses Zertifikat um eine Abschlussprüfung ergänzt werden. Der Nachweis dokumentiert die erworbenen Kompetenzen in Datenpipelines… Details
- Welche Voraussetzungen gelten?
- Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind sichere PC- und Internetkenntnisse sowie Interesse an Daten, Auswertungen und geschäftlichen Fragestellungen. Erste Erfahrungen mit Tabellen oder Excel erleichtern den Einstieg in Datenbank- und SQL-Themen, sind aber… Details
Worum geht es in diesem Kurs?
Diese Weiterbildung deckt den gesamten Weg der Data Analytics ab: von der effizienten Gestaltung und Automatisierung von Datenpipelines über den professionellen Umgang mit relationalen Datenbanken und SQL bis zur visuellen Aufbereitung von Analyseergebnissen in interaktiven Dashboards. Der Kurs richtet sich an alle, die den Umgang mit großen Datenmengen strukturiert erlernen möchten, um daraus belastbare, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen abzuleiten. Theoretische Konzepte werden dabei durchgehend mit praxisnahen Anwendungen verknüpft.
Was lernst du in diesem Kurs?
Der erste Modulblock behandelt die strukturierte Verarbeitung großer Datenmengen als zentrale Grundlage der Data Analytics. Im Mittelpunkt steht der Aufbau effizienter Datenpipelines, die Rohdaten zuverlässig für die weitere Analyse bereitstellen.
- Konzeption und effiziente Gestaltung von Datenpipelines
- Einrichtung automatisierter Prozesse zur Datenbereinigung
- Umgang mit fehlerhaften, unvollständigen oder inkonsistenten Datensätzen
- Aufbereitung großer Datenmengen für nachgelagerte, detaillierte Analysen
- Überwachung und Anpassung laufender Datenverarbeitungsprozesse
- Dokumentation der Pipeline-Architektur für Nachvollziehbarkeit
Der zweite Modulblock vertieft das Datenbankmanagement und die SQL-Kenntnisse als handwerkliches Fundament der Data Analytics. Teilnehmende lernen, wie strukturierte Informationen gezielt für Auswertungen nutzbar gemacht werden.
- Professioneller Umgang mit relationalen Datenbanksystemen
- Erwerb fundierter SQL-Kenntnisse für einfache und komplexe Abfragen
- Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins und Beziehungen
- Effiziente Datenmodellierung für konsistente Analysegrundlagen
- Strukturierung von Rohdaten in gezielt abfragbare Formate
- Optimierung von Abfragen im Hinblick auf Performance und Übersichtlichkeit
Der dritte Modulblock widmet sich der visuellen Darstellung von Analyseergebnissen. Der Fokus liegt darauf, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie auch für fachfremde Adressaten unmittelbar verständlich werden.
- Grundprinzipien der verständlichen Datenvisualisierung
- Erstellung interaktiver Dashboards für die laufende Kennzahlenbeobachtung
- Aufbau strukturierter Berichte für unterschiedliche Zielgruppen
- Auswahl geeigneter Diagrammtypen je nach Datenlage und Fragestellung
- Verknüpfung mehrerer Kennzahlen zu einem zusammenhängenden Dashboard
- Vermeidung typischer Fehlerquellen bei der grafischen Aufbereitung von Daten
Im vierten, praxisorientierten Modulblock werden die Inhalte der vorherigen Blöcke in zusammenhängenden Übungsszenarien angewendet. Ziel ist es, theoretische Konzepte mit praxisnahen Anwendungen so zu verknüpfen, dass ein vollständiges Verständnis für datenbasierte Entscheidungsprozesse entsteht.
- Aufbau einer vollständigen Datenpipeline von der Rohdatenquelle bis zur Analyse
- Formulierung komplexer SQL-Abfragen für ein zusammenhängendes Übungsszenario
- Modellierung einer relationalen Datenstruktur für ein praxisnahes Anwendungsfeld
- Automatisierung wiederkehrender Datenbereinigungsschritte
- Aufbau eines interaktiven Dashboards zur Darstellung zentraler Kennzahlen
- Erstellung eines strukturierten Abschlussberichts aus den erarbeiteten Daten
- Anwendung datenbasierter Strategien auf ein konkretes Geschäftsszenario
- Einsatz moderner Analysetools zur Kombination von Datenverarbeitung und Visualisierung
- Übertragung der erlernten Methodik auf ein weiteres, eigenständig gewähltes Datenszenario
- Prüfung der erarbeiteten Ergebnisse auf Konsistenz und Plausibilität
- Feinschliff der Dashboard-Gestaltung im Hinblick auf Übersichtlichkeit
- Zusammenführung aller Teilergebnisse zu einer kohärenten Analyse-Dokumentation
Durch die Kombination aus Datenpipeline-Aufbau, Datenbankarbeit und Visualisierung deckt der Kurs die typischen Arbeitsschritte eines Analytics-Vorhabens vollständig ab. Die Teilnehmenden erleben den gesamten Weg von der Rohdatenquelle bis zum präsentationsfähigen Dashboard. Diese durchgängige Betrachtung unterscheidet den Kurs von punktuellen Einzelschulungen zu isolierten Werkzeugen und ermöglicht ein zusammenhängendes Verständnis der Data-Analytics-Praxis.
Lernziele:
Nach erfolgreichem Abschluss dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, folgende Kompetenzen in der beruflichen Praxis anzuwenden.
- Datenpipelines effizient gestalten und deren einzelne Verarbeitungsschritte nachvollziehen
- automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung einrichten und überwachen
- große, unstrukturierte Datensätze für detaillierte Analysen systematisch aufbereiten
- relationale Datenbanken professionell administrieren und abfragen
- komplexe SQL-Abfragen zur gezielten Datenextraktion formulieren
- Daten effizient modellieren, um sie strukturiert für Analysen nutzbar zu machen
- Zusammenhänge zwischen Tabellen und Datenstrukturen analytisch erfassen
- Analyseergebnisse visuell so aufbereiten, dass sie leicht verständlich sind
- interaktive Dashboards zur laufenden Beobachtung von Kennzahlen erstellen
- aussagekräftige Berichte für unterschiedliche Adressatenkreise gestalten
- theoretische Analytics-Konzepte auf praxisnahe Fragestellungen übertragen
- datenbasierte Strategien im eigenen Arbeitsumfeld eigenständig umsetzen
Für wen ist der Kurs geeignet?
Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die sich beruflich im Bereich Data Analytics neu orientieren oder vorhandenes Wissen strukturiert vertiefen möchten. Angesprochen sind insbesondere Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich mit belastbaren Analytics-Kompetenzen für den Arbeitsmarkt qualifizieren möchten. Auch Unternehmen können den Kurs zur gezielten Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden nutzen.
- Personen mit Interesse an Daten, Auswertungen und geschäftlichen Fragestellungen
- Quereinsteigende, die sich fachlich neu in Richtung Datenanalyse ausrichten möchten
- Wiedereinsteigende, die ihre Kenntnisse zu aktuellen Datenbank- und Visualisierungswerkzeugen auffrischen
- Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens im Bereich Analytics weitergebildet werden
- Personen, die von einer ersten Excel-Erfahrung zu strukturierten Datenbanken und Dashboards übergehen möchten
Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind sichere PC- und Internetkenntnisse sowie Interesse an Daten, Auswertungen und geschäftlichen Fragestellungen. Erste Erfahrungen mit Tabellen oder Excel erleichtern den Einstieg in Datenbank- und SQL-Themen, sind aber nicht zwingend erforderlich, da die relevanten Konzepte im Kursverlauf aufgebaut werden.
Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?
Der Kurs verbindet theoretische Konzepte der Data Analytics durchgehend mit praxisnahen Anwendungen im Hybrid-Learning-Format. Präsenz- und Online-Anteile wechseln sich ab, während Vollzeit-Lerneinheiten Raum für den vertieften Aufbau von Datenpipelines, Datenbankabfragen und Dashboards bieten. Fachliche Konzepte werden zunächst eingeführt und anschließend direkt an praxisnahen Datensätzen angewendet.
Die Weiterbildung wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt den vollständigen Bogen von Datenpipelines über Datenbankmanagement bis zur Dashboard-Erstellung ab. Der konkrete zeitliche Rahmen richtet sich nach der jeweiligen Kursdurchführung; die inhaltliche Tiefe erlaubt sowohl den Einstieg in Grundlagen als auch die Vertiefung bestehender Analytics-Kenntnisse.
Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat zu Data Analytics: Grundlagen und vertiefende Inhalte für Analysten ab. Je nach Durchführungsform kann dieses Zertifikat um eine Abschlussprüfung ergänzt werden. Der Nachweis dokumentiert die erworbenen Kompetenzen in Datenpipelines, Datenbankmanagement und Datenvisualisierung.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?
Der Mehrwert dieser Weiterbildung liegt in ihrer durchgängigen Abdeckung des gesamten Data-Analytics-Prozesses. Wer den Kurs abschließt, versteht nicht nur einzelne Werkzeuge, sondern den Zusammenhang zwischen Datenpipeline, Datenbankstruktur und der verständlichen Präsentation von Ergebnissen. Diese ganzheitliche Perspektive ist im Arbeitsalltag besonders wertvoll: Analytics-Aufgaben verlangen selten isoliertes Fachwissen zu einem einzelnen Werkzeug, sondern die Fähigkeit, Rohdaten strukturiert aufzubereiten, in Datenbanken korrekt zu modellieren und am Ende verständlich zu kommunizieren. Genau diese Kette wird im Kurs durchgehend geübt. Langfristig profitieren Teilnehmende von einer soliden Basis in SQL, Datenmodellierung und Dashboard-Erstellung, die branchenübergreifend gefragt ist. Diese Grundlagen lassen sich sowohl in klassischen Analyseabteilungen als auch in datengetriebenen Fachbereichen unmittelbar anwenden. Wer den vollständigen Weg von der Datenpipeline bis zum fertigen Dashboard einmal selbst durchlaufen hat, findet sich in neuen Analytics-Umgebungen deutlich schneller zurecht als mit rein theoretischem Vorwissen.
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
- Datenwissenschaftler
- Datenbankentwickler
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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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Für wen eignet sich dieser Data-Analytics-Kurs besonders?
Der Kurs eignet sich für Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende mit Interesse an Daten und Auswertungen. Formale Abschlüsse sind nicht erforderlich, sichere PC-Kenntnisse und Neugier auf geschäftliche Fragestellungen reichen aus.
Werden auch Datenbankkenntnisse vermittelt?
Ja, ein eigener Modulblock behandelt den professionellen Umgang mit relationalen Datenbanken, fundierte SQL-Kenntnisse für komplexe Abfragen sowie effiziente Datenmodellierung.
Wie werden Analyseergebnisse im Kurs präsentiert?
Ein eigener Modulblock behandelt die visuelle Darstellung von Analyseergebnissen. Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards und Berichte, um komplexe Daten verständlich zu präsentieren.
Sind Vorkenntnisse in Excel notwendig?
Erste Erfahrungen mit Tabellen oder Excel erleichtern den Einstieg, sind aber nicht zwingend erforderlich. Die relevanten Konzepte zu Datenpipelines, Datenbanken und Dashboards werden im Kursverlauf systematisch aufgebaut.
Welchen Abschluss erhalte ich am Ende der Weiterbildung?
Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Data Analytics: Grundlagen und vertiefende Inhalte für Analysten ab, je nach Durchführungsform ergänzt um eine Abschlussprüfung.