Data Analytics: SQL, Power BI & ML-Grundlagen – Kurs

Der Kurs Data Analytics: Wissen für Optimierung vermittelt das methodische Rüstzeug, um große Datenmengen strukturiert auszuwerten und daraus konkrete Optimierungsentscheidungen abzuleiten. Von SQL-Abfragen über explorative Datenanalyse bis zu interaktiven Power-BI-Dashboards und einer Einführung in maschinelles Lernen deckt der Kurs die zentralen Werkzeuge ab, mit denen Fachkräfte datengetriebene Geschäftsprozesse heute optimieren.

Modul 1 – SQL-Grundlagen und explorative Datenanalyse Der Einstieg vermittelt das methodische Handwerkszeug, um aus rohen Datenbeständen strukturierte, auswertbare Informationen zu gewinnen.

• SQL-Grundlagen für strukturierte Abfragen und Datenverarbeitung
• Analyse großer Datenmengen mithilfe von Joins, Indexierungen und Aggregationen
• Explorative Datenanalyse zur Erkennung von Mustern, Abweichungen und Trends
• Statistische Methoden zur fundierten Interpretation komplexer Datensätze
• Visualisierungstechniken zur verständlichen Darstellung erster Analyseergebnisse
• Vorbereitung und Bereinigung von Rohdaten als Grundlage jeder Analyse

Modul 2 – Power BI, DAX und interaktive Dashboards Der zweite Block macht Analyseergebnisse sichtbar und nutzbar: Power BI ist das zentrale Werkzeug, um Erkenntnisse strukturiert aufzubereiten und Entscheidungsprozesse visuell zu unterstützen.

• Aufbau interaktiver Dashboards und Berichte in Power BI
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Berechnung und Aggregation von Kennzahlen
• Strukturierte Aufbereitung von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Visuelle Unterstützung von Entscheidungsprozessen durch geeignete Diagrammtypen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Power-BI-Berichts
• Best Practices für übersichtliche, performante Dashboard-Gestaltung

Modul 3 – Datenmodellierung und Optimierung von Datenflüssen Effiziente Datenmodellierung ist die Voraussetzung für belastbare, performante Analysen. Dieser Block behandelt den strukturellen Unterbau von Data-Analytics-Projekten.

• Entwicklung skalierbarer Datenstrukturen für wachsende Datenmengen
• Optimierung von Datenflüssen zur Steigerung von Qualität und Performance
• Modellierungsansätze für nachvollziehbare und flexible Analysen
• Umgang mit Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datentabellen
• Vermeidung typischer Modellierungsfehler, die Performance und Genauigkeit beeinträchtigen
• Dokumentation von Datenmodellen für nachhaltige Wartbarkeit

Modul 4 – Webtechnologien und Einführung in maschinelles Lernen Der letzte Block erweitert die klassische Datenanalyse um zwei zukunftsrelevante Perspektiven: interaktive Web-Anwendungen und automatisierte Mustererkennung.

• Grundlagen von HTML und CSS zur Entwicklung interaktiver Anwendungen
• Nutzung von APIs, um Dashboards benutzerfreundlich zugänglich zu machen
• Einführung in maschinelles Lernen als Erweiterung klassischer Data-Analytics-Methoden
• Training von Modellen für überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Automatisierte Mustererkennung zur Unterstützung datengetriebener Prozesse
• Prognosemodelle zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit in Optimierungsszenarien

Der Praxisteil führt die vier Themenblöcke in durchgängigen Übungen zusammen, sodass der gesamte Weg von der Rohdatenabfrage bis zum präsentierbaren Ergebnis nachvollzogen wird.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationsfunktionen
• Durchführung einer explorativen Datenanalyse an einem realitätsnahen Beispieldatensatz
• Aufbau eines interaktiven Power-BI-Dashboards mit mehreren verknüpften Datenquellen
• Entwicklung eigener DAX-Formeln zur Berechnung abgeleiteter Kennzahlen
• Konzeption eines skalierbaren Datenmodells für ein Beispielprojekt
• Optimierung eines bestehenden Datenflusses hinsichtlich Performance und Nachvollziehbarkeit
• Umsetzung einer einfachen interaktiven Web-Ansicht mit HTML und CSS
• Anbindung einer API zur Bereitstellung von Analyseergebnissen
• Training eines Modells für überwachtes Lernen anhand strukturierter Beispieldaten
• Anwendung eines unüberwachten Lernverfahrens zur Gruppierung von Datensätzen
• Interpretation und kritische Einordnung der erzielten Prognoseergebnisse
• Präsentation eines vollständigen Analyseprojekts von der Datenabfrage bis zum Dashboard

Der Kurs verbindet damit klassische Data-Analytics-Handwerkszeuge wie SQL und Power BI mit einem Ausblick auf maschinelles Lernen, ohne den Fokus auf strukturierte, nachvollziehbare Datenaufbereitung zu verlieren. Ziel ist ein durchgängiges Verständnis dafür, wie aus Rohdaten belastbare Optimierungsentscheidungen entstehen.

Der Kurs eignet sich für Personen, die Data Analytics als Werkzeug für fundiertere, datenbasierte Entscheidungen in ihrem beruflichen Umfeld einsetzen möchten – unabhängig davon, ob sie neu in das Themenfeld einsteigen oder bestehendes Wissen strukturieren wollen.

• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger, die sich beruflich neu orientieren und Data Analytics als Kompetenz aufbauen möchten
• Führungskräfte und Projektleitende, die datenbasierte Entscheidungen besser einordnen wollen
• Fachkräfte aus Marketing oder Wirtschaft, die Kundendaten strukturierter analysieren möchten
• Personen mit Interesse an Automatisierung und Prozessoptimierung durch Datenanalyse

Der Kurs wird überwiegend im Hybrid-Learning-Format durchgeführt, teils ergänzt durch virtuelle Klassenzimmer-Einheiten, und findet meist in Vollzeit statt, teils auch in Teilzeit. Theoretische Konzepte zu SQL, Power BI und Datenmodellierung werden unmittelbar in Übungen an konkreten Datensätzen umgesetzt, sodass der Weg von der Abfrage bis zum fertigen Dashboard durchgängig nachvollzogen wird. Die Kombination aus Präsenz- und Online-Elementen ermöglicht eine flexible, aber strukturierte Bearbeitung der Inhalte.

Der Kurs wird meist in Vollzeit angeboten, teilweise ist auch eine Teilzeit-Teilnahme möglich. Die Durchführung erfolgt überwiegend im Hybrid-Format, teils im virtuellen Klassenzimmer. Die genaue Kursdauer richtet sich nach der gewählten Zeitform und wird beim jeweiligen Anbieter im Rahmen der Anmeldung mitgeteilt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat "Data Analytics: Wissen für Optimierung" ab, das je nach Anbieter mit einer Abschlussprüfung verbunden ist. Es handelt sich um einen Qualifikationsnachweis des Kursanbieters, kein staatlich reguliertes Prüfungszertifikat.

Data Analytics gehört zu den Kompetenzen, die in nahezu jeder Branche zunehmend gefragt sind, weil Entscheidungen zunehmend auf belastbaren Datenauswertungen statt auf Bauchgefühl beruhen sollen. Wer SQL-Abfragen formulieren, Daten explorativ analysieren und die Ergebnisse in Power BI verständlich aufbereiten kann, verfügt über ein Werkzeugset, das in Marketing, Wirtschaft, Projektsteuerung und IT gleichermaßen einsetzbar ist. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus technischem Handwerkszeug und strukturellem Verständnis: Der Kurs vermittelt nicht nur, wie man ein Dashboard baut, sondern auch, wie ein Datenmodell dahinter sinnvoll aufgebaut sein muss, damit Analysen belastbar, performant und nachvollziehbar bleiben. Ergänzt um eine Einführung in maschinelles Lernen erhalten Teilnehmende zudem einen realistischen Ausblick darauf, wie sich klassische Datenanalyse und automatisierte Mustererkennung sinnvoll ergänzen. Für den beruflichen Alltag bedeutet das: Wer Data Analytics in dieser Breite beherrscht, kann eigenständig von der Rohdatenabfrage bis zum präsentierfähigen Dashboard arbeiten und datenbasierte Optimierungsvorschläge fundiert begründen – eine Kompetenz, die sowohl in spezialisierten Data-Analytics-Rollen als auch in Führungs- und Projektfunktionen mit Datenbezug gefragt ist.