Datenanalyse-Kurs als Analyse-Grundlage

Dieser Kurs vermittelt die grundlegenden Bausteine der Datenanalyse und richtet sich gezielt an Personen, die noch am Anfang ihres Weges in datenorientierte Tätigkeiten stehen. Statt fortgeschrittene Konzepte vorauszusetzen, baut der Kurs Schritt für Schritt eine solide Analyse-Grundlage auf: von einfacher Datenmodellierung über SQL-Datenbankabfragen bis zur Visualisierung mit Power BI, ergänzt um einen ersten Ausblick auf webbasierte Technologien und maschinelles Lernen.

Der erste Modulblock führt in die Grundlagen der Datenmodellierung ein und schafft damit das Fundament für alle weiteren Kursinhalte. Ziel ist es, große Datenmengen von Beginn an sinnvoll zu strukturieren.

• Grundprinzipien der Strukturierung von Datenbeständen
• Aufbau optimierter Datenflüsse für einfache Analyseprozesse
• Erste Einordnung, welche Datenstruktur für welche Fragestellung geeignet ist
• Verständnis des Zusammenhangs zwischen Datenmodell und späterer Auswertbarkeit
• Vermeidung typischer Anfängerfehler bei der Datenstrukturierung
• Anwendung einfacher Modellierungsprinzipien auf ein Beispieldatenset

Der zweite Block behandelt Datenanalyse und statistische Grundverfahren als Einstieg in die eigentliche Auswertungsarbeit. Hier lernen die Teilnehmenden, aus Daten erste belastbare Aussagen abzuleiten.

• Ableitung von Mustern und Trends aus einfachen Datensätzen
• Einsatz grundlegender statistischer Methoden zur Dateneinordnung
• Explorative Techniken zur ersten Sichtung unbekannter Daten
• Vorbereitung datengetriebener Entscheidungen auf fachlich nachvollziehbare Weise
• Untermauerung von Auswertungen mit geschäftsrelevanten Kennzahlen
• Einschätzung, welche Befunde für eine Fragestellung tatsächlich aussagekräftig sind

Der dritte Block vermittelt die Grundlagen relationaler Datenbanken und der Abfragesprache SQL als zentrales Werkzeug für den Zugriff auf strukturierte Daten.

• Grundlegende Speicherung und Abfrage relevanter Daten in Datenbanken
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung einfacher Tabellenstrukturen
• Nutzung von Indexierungen zur Beschleunigung von Abfragen
• Einsatz von Aggregationen zur Verdichtung von Datenmengen
• Aufbau einer soliden Grundlage für differenziertere Analysen
• Vermeidung typischer Anfängerfehler bei SQL-Abfragen

Der vierte Block widmet sich der Visualisierung mit Power BI und macht Analyseergebnisse für andere nachvollziehbar. Für Einsteiger:innen liegt der Fokus hier auf klaren, verständlichen Darstellungen statt komplexer Sonderfunktionen.

• Grundlegende visuelle Aufbereitung von Analyseergebnissen mit Power BI
• Erstellung erster interaktiver Dashboards
• Einsatz einfacher DAX-Funktionen zur Kennzahlenberechnung
• Verständliche Präsentation von Daten für unterschiedliche Zielgruppen
• Übersichtliche Gestaltung datenbasierter Entscheidungsprozesse
• Vermeidung überladener oder unübersichtlicher Visualisierungen

Ergänzend gibt ein Ausblicksblock einen ersten Einblick in webbasierte Technologien sowie in die Grundlagen des maschinellen Lernens – als Ausblick auf mögliche nächste Lernschritte nach diesem Einsteigerkurs.

• Grundverständnis webbasierter Technologien zur Bereitstellung von Analyseergebnissen
• Erste Kenntnisse zur Entwicklung interaktiver Dashboards im Web
• Benutzerfreundliche Darstellung datenbasierter Einsichten
• Einordnung überwachten und unüberwachten Lernens als Grundprinzipien
• Erste Berührungspunkte mit automatisierter Mustererkennung
• Einschätzung, wie maschinelles Lernen klassische Analysemethoden ergänzen kann

Ein abschließender Praxisblock führt die bisherigen Grundlagen in einem zusammenhängenden Einsteigerprojekt zusammen und festigt das Gelernte anhand eines durchgehenden Beispiels.

• Anwendung der erlernten Datenmodellierung auf ein Beispieldatenset
• Durchführung einfacher SQL-Abfragen auf strukturierte Beispieldaten
• Erstellung eines ersten eigenen Power-BI-Dashboards
• Ableitung einfacher Erkenntnisse aus den aufbereiteten Daten
• Dokumentation der eigenen Vorgehensweise Schritt für Schritt
• Rückschau darüber, welche Schritte in einer größeren Analyse noch fehlen würden
• Einordnung des eigenen Lernstands im Hinblick auf mögliche vertiefende Kurse
• Erste Selbsteinschätzung der eigenen Stärken in der Datenanalyse
• Austausch über typische Herausforderungen für Einsteiger:innen in der Datenanalyse
• Zusammenfassung der wichtigsten Begriffe und Konzepte des Kurses
• Abschließende Übersicht über mögliche nächste Lernschritte
• Konsolidierung aller Kursinhalte im eigenen Abschlussbeispiel

Der Kurs ist bewusst als Grundlage konzipiert: Er verzichtet auf komplexe Sonderfälle und konzentriert sich stattdessen darauf, jeden Baustein – Datenmodellierung, SQL, Visualisierung – so verständlich zu vermitteln, dass Einsteiger:innen ohne Vorkenntnisse sicher folgen können. Wer diesen Kurs abschließt, hat damit eine tragfähige Basis, auf der sich vertiefende Kurse in Richtung Data Science oder Business Intelligence gezielt aufbauen lassen. Die durchgängige Beispielarbeit im letzten Modulblock stellt sicher, dass die Teilnehmenden am Ende nicht nur einzelne Begriffe kennen, sondern einen kompletten, wenn auch einfachen Analyseweg von der Datenstruktur bis zum Dashboard selbst durchlaufen haben.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die erstmals Kompetenzen in Datenanalyse, Reporting oder Business Intelligence aufbauen möchten und dafür eine verständliche Grundlage suchen.

• Personen ohne oder mit sehr geringen Vorkenntnissen in Datenanalyse
• Quereinsteiger:innen, die sich beruflich in Richtung datenorientierter Tätigkeiten umorientieren möchten
• Fachkräfte, die erstmals mit Reporting oder Business-Intelligence-Aufgaben betraut werden
• Personen, die vor einem vertiefenden Data-Science- oder BI-Kurs eine solide Grundlage aufbauen möchten

Der Kurs baut die Inhalte bewusst niedrigschwellig aufeinander auf: Jeder neue Baustein – von der Datenmodellierung über SQL bis zur Power-BI-Visualisierung – wird zunächst grundlegend erklärt und anschließend an einfachen Beispielen geübt, bevor der nächste Themenblock folgt. Der abschließende Praxisblock führt alle Bausteine in einem durchgehenden Einsteigerbeispiel zusammen.

Der Kurs gliedert sich in die Grundlagenblöcke Datenmodellierung, Datenanalyse, SQL, Power-BI-Visualisierung sowie einen Ausblicksblock zu Web-Technologien und maschinellem Lernen, ergänzt um ein abschließendes Praxisbeispiel; die Bearbeitung erfolgt in individuellem Tempo.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab. Je nach Anbieter kann eine Abschlussprüfung Teil des Kurses sein.

Der Wert dieses Kurses liegt gerade darin, dass er keine Vorkenntnisse voraussetzt und trotzdem am Ende eine vollständige, wenn auch einfache Analysekette vom Datenmodell bis zum Dashboard vermittelt. Für Einsteiger:innen ist das oft die größere Hürde als der Umgang mit einem einzelnen Werkzeug: zu verstehen, wie die Bausteine überhaupt zusammenhängen. Wer bislang keinen Bezug zu Datenanalyse hatte, gewinnt durch diesen Kurs ein erstes, verlässliches Verständnis dafür, wie aus einer Datenstruktur über eine SQL-Abfrage am Ende ein Dashboard entsteht, das im Unternehmensalltag Entscheidungen unterstützt. Diese Grundlage lässt sich anschließend gezielt vertiefen, etwa in Richtung fortgeschrittener Datenmodellierung, komplexerer SQL-Abfragen oder erster Schritte im maschinellen Lernen. Für den beruflichen Einstieg bedeutet das: Wer diesen Kurs abgeschlossen hat, kann in Unternehmen bereits einfache Auswertungsaufgaben selbstständig übernehmen und hat gleichzeitig eine klare Vorstellung davon, welche nächsten Lernschritte für eine Vertiefung in Data Science oder Business Intelligence sinnvoll sind.