Data Scientist: Excel – Analysefunktionen & Pivot – Kurs

Dieser Kurs zeigt, wie Excel auch im Zeitalter spezialisierter Programmiersprachen und Data-Science-Tools ein wertvolles Werkzeug bleibt – insbesondere für die schnelle Datenexploration, die strukturierte Aufbereitung von Tabellen und die verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen gegenüber nicht-technischen Stakeholdern. Die Teilnehmenden lernen den gezielten Einsatz analytischer Funktionen wie SVERWEIS, WENN und INDEX/VERGLEICH, den Aufbau aussagekräftiger Pivot-Tabellen und Diagramme sowie die Visualisierung einfacher Datenmodelle und die Ableitung berechnungsbasierter Kennzahlen. Der Kurs versteht sich als kompakte, anwendungsorientierte Ergänzung zu programmierlastigen Analysewerkzeugen und richtet sich explizit auch an Personen ohne tiefgehende Excel-Vorerfahrung.

Der Kurs gliedert sich in vier praxisnahe Themenblöcke, die aufeinander aufbauen und den typischen Analyseweg in Excel nachbilden. Strukturierte Datenorganisation: Dieser Block legt die Grundlage für alle weiteren Analyseschritte.

• Aufbau übersichtlicher Tabellenstrukturen
• Umgang mit unterschiedlichen Datentypen in Excel
• Bereinigung und Vorbereitung von Rohdaten
• Vermeidung typischer Fehlerquellen bei der Dateneingabe

Analytische Funktionen: Dieser Block vermittelt die zentralen Excel-Funktionen für gezielte Auswertungen.

• Einsatz von SVERWEIS für die gezielte Datensuche
• Bedingte Logik mit der Funktion WENN
• Flexible Suchabfragen mit INDEX und VERGLEICH
• Kombination mehrerer Funktionen für komplexere Auswertungen
• Fehlerbehandlung bei fehlgeschlagenen Funktionsaufrufen

Pivot-Tabellen und Diagramme: Dieser Block zeigt, wie aus großen Datenmengen verdichtete, aussagekräftige Übersichten entstehen.

• Aufbau und Anpassung von Pivot-Tabellen
• Filterung und Gruppierung von Daten in Pivot-Tabellen
• Gestaltung übersichtlicher Diagramme für unterschiedliche Kennzahlen
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Fragestellungen

Datenmodelle und Metriken: Der abschließende Block widmet sich der Ableitung und Visualisierung berechnungsbasierter Kennzahlen.

• Aufbau einfacher Datenmodelle in Excel
• Verknüpfung mehrerer Datentabellen
• Ableitung berechnungsbasierter Metriken für den Data-Science-Kontext
• Visualisierung von Modellergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Kommunikation der Ergebnisse gegenüber nicht-technischen Stakeholdern

Die vier Blöcke folgen bewusst dem Weg, den Data Scientists im Alltag mit tabellarischen Daten typischerweise gehen: von der sauberen Datenorganisation über gezielte Funktionsanwendungen und verdichtende Pivot-Auswertungen bis zur Ableitung und verständlichen Darstellung von Kennzahlen. Damit unterscheidet sich der Kurs von reinen Excel-Grundlagenschulungen, da er die Inhalte konsequent auf den Einsatz in der Datenanalyse zuschneidet. Ein durchgehendes Beispiel begleitet den Kursverlauf: Ausgehend von einer unstrukturierten Rohdatentabelle bereiten die Teilnehmenden die Daten zunächst sauber auf, setzen anschließend SVERWEIS und INDEX/VERGLEICH ein, um Informationen aus verschiedenen Tabellenblättern zusammenzuführen, verdichten die Ergebnisse in Pivot-Tabellen und leiten daraus schließlich berechnungsbasierte Kennzahlen ab, die in Diagrammen visualisiert werden. So wird nachvollziehbar, wie aus einer rohen, unübersichtlichen Tabelle Schritt für Schritt eine aussagekräftige Analyse entsteht, die auch ohne Programmierkenntnisse verständlich präsentiert werden kann. Besonderer Wert wird darauf gelegt, typische Fehlerquellen im Umgang mit Excel-Funktionen zu vermeiden: falsch referenzierte Zellbereiche bei SVERWEIS, unklare Verschachtelungen bei WENN-Funktionen oder Pivot-Tabellen, die bei aktualisierten Rohdaten nicht mehr korrekt aktualisiert werden. Die Teilnehmenden lernen, solche Fallstricke zu erkennen und robuste, wartbare Tabellenstrukturen aufzubauen, die auch bei wachsenden Datenmengen zuverlässig funktionieren.

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

• Personen mit Interesse an einem Einstieg in datenanalytische Tätigkeiten
• Mitarbeitende, die Excel bereits nutzen, aber ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen möchten
• Quereinsteiger/innen ohne Programmiererfahrung, die dennoch mit Daten arbeiten möchten
• Berufsrückkehrer/innen mit Interesse an digitaler Büro- und Analysearbeit

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit angeboten. Die Funktionen und Werkzeuge werden anhand praxisnaher Übungen mit realistischen Datensätzen erarbeitet, sodass die Teilnehmenden jede Technik direkt selbst anwenden, statt sie nur theoretisch zu erklärt zu bekommen.

Der Kurs deckt vier Themenblöcke von der Datenorganisation über analytische Funktionen und Pivot-Tabellen bis zu Datenmodellen und Metriken ab und wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat für „Data Scientist: Excel" nach einer entsprechenden Abschlussprüfung.

Auch wenn Data Scientists in vielen Projekten mit spezialisierten Programmiersprachen arbeiten, bleibt Excel in der Praxis unverzichtbar – gerade für die schnelle erste Exploration eines Datensatzes oder den Austausch mit Kolleginnen und Kollegen, die keine Programmierkenntnisse haben. Dieser Kurs macht genau diese Excel-Kompetenz systematisch nutzbar, statt Excel nur beiläufig als bekanntes Werkzeug vorauszusetzen. Besonders wertvoll ist die Kombination aus analytischen Funktionen wie SVERWEIS und INDEX/VERGLEICH mit Pivot-Tabellen und einfachen Datenmodellen: Wer diese Werkzeuge sicher beherrscht, kann komplexe Datensätze schnell verdichten und aussagekräftige Kennzahlen ableiten, ohne auf spezialisierte Analyse-Software angewiesen zu sein. Für den Berufsalltag bedeutet das eine spürbare Zeitersparnis, da viele erste Analyseschritte direkt in Excel erledigt werden können. Für Arbeitssuchende und Quereinsteiger/innen liegt der Nutzen zudem in der niedrigen Einstiegshürde: Excel ist vielen bereits aus dem Berufsalltag bekannt, sodass der Kurs auf vorhandenem Vorwissen aufbaut und gezielt in Richtung Datenanalyse weiterentwickelt – eine praxisnahe Brücke zwischen klassischer Büroarbeit und datenanalytischen Tätigkeiten. Wer den Kurs abschließt, verfügt damit über ein kompaktes, aber vollständiges Repertoire an Excel-Techniken, das im Berufsalltag als Data Scientist oder Datenanalyst/in unmittelbar einsetzbar ist – sei es zur ersten Sichtung neuer Datensätze, zur Erstellung von Zwischenberichten für Kolleginnen und Kollegen oder als solide Grundlage, bevor eine tiefergehende Analyse mit spezialisierten Programmiersprachen beginnt. So bleibt Excel auch in einem zunehmend von Python, R und spezialisierter Analysesoftware geprägten Berufsfeld ein praktisches Alltagswerkzeug, dessen sichere Beherrschung Zeit spart und die Zusammenarbeit mit weniger technisch versierten Teammitgliedern deutlich erleichtert. Der Kurs liefert damit einen kompakten, aber tragfähigen Grundstein, auf dem sich weiterführende Data-Science-Qualifikationen später gezielt und ohne größere Wissenslücken aufbauen lassen.