Datenanalyse Kurs: Datenanalyse mit Excel, Power BI und SQL

Daten sind in nahezu jedem Unternehmensbereich zur zentralen Arbeitsgrundlage geworden — doch zwischen rohen Tabellen und belastbaren Erkenntnissen liegen erhebliche handwerkliche Schritte. Dieser Kurs verbindet drei breit eingesetzte Werkzeuge der Datenanalyse zu einem zusammenhängenden Kompetenzpaket: Microsoft Excel für die strukturierte Aufbereitung und Berechnung, SQL für den direkten Datenbankzugriff und gezielte Abfragen sowie Power BI für die anschauliche Visualisierung und das interaktive Reporting. Ergänzt wird das Programm durch eine Einführung in die Grundlagen von Azure Künstlicher Intelligenz (AI-900), die moderne Methoden wie Prognosemodelle und Mustererkennung greifbar macht. Das Ergebnis ist ein durchgängiges Verständnis des gesamten Analyseprozesses — von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Dashboard.

Der erste Block behandelt die Datenaufbereitung mit Microsoft Excel — dem universellen Werkzeug im Analysten-Alltag. Teilnehmende erarbeiten sich einen systematischen Umgang mit großen Datensätzen: von der Eingabevorbereitung über Formeln und bedingte Berechnungen bis hin zur Verdichtung über Pivot-Tabellen. Power Query ermöglicht es, wiederkehrende Bereinigungsschritte zu automatisieren und verschiedene Datenquellen ohne manuellen Aufwand zusammenzuführen. Die Kursinhalte umfassen dabei den Stoff der Microsoft Specialist Excel-Stufen 1 bis 3.

• Tabellen strukturieren, Duplikate erkennen und Datenqualität prüfen
• Formeln, bedingte Berechnungen und Nachschlagefunktionen (SVERWEIS, INDEX/MATCH)
• Pivot-Tabellen und Pivot-Charts zur Datenverdichtung
• Power Query für automatisierte Datenbereinigung und -transformation
• Verbindung zu externen Datenquellen und Datei-Imports

Der zweite Block führt in relationale Datenbanken und die Abfragesprache SQL ein. SQL ist der Branchenstandard für den strukturierten Zugriff auf Datenbanken, ob im eigenen Unternehmenssystem oder in Cloud-Diensten. Anhand praxisnaher Szenarien wie der Erstellung eines Umsatzreports oder der Analyse von Kundendaten lernen Teilnehmende, gezielt auf die benötigten Datensätze zuzugreifen, ohne die gesamte Datenbankstruktur durchsuchen zu müssen.

• Grundlegende SELECT-Abfragen und WHERE-Bedingungen formulieren
• Tabellen über JOINs verknüpfen und Beziehungen verstehen
• Daten mit GROUP BY und Aggregatfunktionen (SUM, COUNT, AVG) zusammenfassen
• Unterabfragen und einfache Datenbankstrukturen verstehen
• Abfrageergebnisse für Analysen und Reports exportieren

Der dritte Block ist Power BI gewidmet — dem führenden Self-Service-BI-Werkzeug von Microsoft. Teilnehmende bauen Schritt für Schritt interaktive Dashboards auf, lernen das zugrunde liegende Datenmodell zu strukturieren und nutzen die Formelsprache DAX für berechnete Kennzahlen. Besonderes Gewicht liegt auf der Gestaltung von Berichten, die Entscheidungen unterstützen — nicht nur hübsch aussehen.

• Daten in Power BI Desktop importieren und transformieren
• Datenmodell aufbauen und Beziehungen zwischen Tabellen definieren
• Einfache und komplexe DAX-Formeln für Measures und berechnete Spalten
• Visuelle Elemente (Balken, Linien, Karten, Tabellen) kombinieren
• Drill-Through, Filterkontext und Slicer für interaktive Berichte

Der vierte Block gibt einen Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz, konkret auf Basis des Azure AI-900-Lernpfads. Teilnehmende verstehen, welche Arten von KI-Diensten es gibt, wie sie sich voneinander unterscheiden und in welchen Analysecontexten sie sinnvoll eingesetzt werden können. Praxisbeispiele wie die KI-gestützte Prognose von Kundenabwanderung oder die automatische Texterkennung machen abstrakte Konzepte greifbar.

• Überblick über die Grundkonzepte von KI und maschinellem Lernen
• Azure Cognitive Services und deren Anwendungsbereiche
• Einsatz von KI in der Datenanalyse: Klassifikation, Regression, Anomalieerkennung
• Verantwortungsvoller Umgang mit KI-Systemen und Datenschutzaspekte
• Praktische Szenarien aus dem Unternehmensumfeld

Praxisprojekte und Anwendungsszenarien bilden das Herzstück der Kursarbeit. Die gelernten Werkzeuge werden nicht isoliert geübt, sondern in verbundenen Szenarien eingesetzt, die typischen Arbeitsabläufen in Unternehmen nachempfunden sind.

• Aufbau eines vollständigen Analyse-Workflows von der Rohdatenquelle bis zum Dashboard
• Erstellung eines SQL-Reports zur Umsatzanalyse und Überführung in Power BI
• Bereinigung und Verdichtung eines realen Datensatzes mit Excel und Power Query
• Visualisierung von Verkaufszahlen mit Drill-Down und dynamischen Filtern
• Vergleich manueller Analysemethoden mit KI-gestützten Verfahren
• Dokumentation von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Identifikation von Datenqualitätsproblemen und deren systematische Behebung
• Erstellung eines einsatzfähigen Reporting-Dashboards als Abschlussprojekt
• Einsatz von DAX-Kennzahlen zur Berechnung von Wachstumsraten und KPIs
• Datenbankabfragen zur Vorbereitung von Power BI-Importen
• Kombination von Power Query (Excel) und Power BI zur automatisierten Datenkette
• Interpretation von KI-Ausgaben und deren Einbettung in Analyseprozesse

Am Ende steht ein Praxisprojekt, das alle Kursbestandteile verknüpft: Teilnehmende nehmen einen echten (oder realitätsnahen) Datensatz, bereiten ihn in Excel auf, fragen relevante Teilmengen per SQL ab, modellieren das Datenmodell in Power BI und präsentieren ein fertiges Dashboard. Dieser durchgehende Workflow vermittelt nicht nur technische Fertigkeiten, sondern auch ein Gefühl für die typischen Stolperstellen und Qualitätsanforderungen im Analysealltag. Ergänzend werden typische Szenarien aus dem KI-Kontext besprochen, damit Teilnehmende einschätzen können, wann klassische Analyse ausreicht und wann der Einsatz von Machine-Learning-Diensten sinnvoll ist.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die in datengetriebenen Bereichen arbeiten oder künftig arbeiten möchten und ihre analytischen Fähigkeiten strukturiert aufbauen wollen. Besonders geeignet ist das Programm für Berufswechsler aus kaufmännischen, verwaltenden oder koordinierenden Tätigkeiten, die den Sprung in analytischere Rollen anstreben.

• Kaufmännische Fachkräfte, die mit großen Datenmengen in Excel-Tabellen arbeiten und effizienter werden wollen
• Personen mit Interesse an Datenbankabfragen, die SQL von Grund auf erlernen möchten
• Mitarbeitende in Controlling, Marketing oder Vertrieb, die Reporting-Aufgaben übernehmen oder ausbauen wollen
• Quereinsteigende, die eine analytische Tätigkeit als Data Analyst oder Reporting Specialist anstreben
• IT-Affinierte ohne formalen Datenbankabschluss, die ihre Kenntnisse systematisch vertiefen wollen

Der Kurs verbindet strukturierte Theoriephasen mit einem hohen Praxisanteil: Jedes Werkzeug wird zunächst erklärt und dann sofort in konkreten Übungsszenarien angewendet. Das Lernkonzept ist so aufgebaut, dass Teilnehmende nicht nur verstehen, was ein Tool kann, sondern lernen, es in realen Arbeitssituationen einzusetzen. Unterrichtssequenzen wechseln zwischen geleiteten Demonstrationen, bei denen Teilnehmende Schritt für Schritt mitarbeiten, und freieren Praxisphasen, in denen eigenständig Aufgaben gelöst werden. Das Kursformat wird je nach Anbieter als Präsenz-, Online- oder Blended-Variante angeboten — in allen Varianten steht die direkte Arbeit am Rechner mit echten Datensätzen im Mittelpunkt.

Die Kursdauer variiert je nach Anbieter und Format; typischerweise umfasst das Programm mehrere Wochen im Vollzeitmodus oder eine entsprechend gestreckte Teilzeitvariante. Die Kombination aus vier inhaltlichen Blöcken (Excel, SQL, Power BI, KI-Grundlagen) erfordert ausreichend Zeit für das Einüben der einzelnen Werkzeuge sowie für die abschließenden Praxisprojekte. Informationen zu konkreten Stundenzahlen und Terminen sind direkt bei den anbietenden Stellen erhältlich.

Teilnehmende erhalten nach erfolgreichem Abschluss eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Darüber hinaus bereitet der Kurs auf anerkannte Herstellerzertifizierungen vor: im Excel-Bereich auf den Microsoft Office Specialist (MOS) für Excel auf verschiedenen Niveaustufen, im Bereich Datenanalyse auf das Microsoft DP-900-Zertifikat (Azure Data Fundamentals) sowie auf das AI-900-Zertifikat (Azure AI Fundamentals). Power-BI-spezifische Kompetenzen werden anhand des Lernpfads für das Data Analysis-Profil aufgebaut. Ob und in welchem Umfang die Prüfungsgebühren im Kurs enthalten sind, unterscheidet sich je nach Anbieter.

Die Kombination aus Excel, SQL und Power BI deckt den gesamten Analyseprozess vom Rohzustand der Daten bis zur entscheidungsreifen Visualisierung ab. Das ist keine zufällige Auswahl: Viele Stellenanzeigen für analytische Positionen verlangen genau diese drei Werkzeuge in Kombination. Wer alle drei beherrscht, kann nicht nur in spezialisierten Datenabteilungen, sondern auch in Controlling-, Marketing- oder Operations-Teams einen messbaren Beitrag leisten. Besonders wertvoll ist der projektbasierte Ansatz: Statt einzelne Funktionen isoliert zu üben, durchlaufen Teilnehmende mehrfach den vollständigen Analyseprozess. Dieser Durchgang von der Datenquelle bis zum fertigen Bericht schärft das Verständnis dafür, wie die einzelnen Werkzeuge zusammenspielen und wo Qualitätsprobleme typischerweise entstehen. Dieses übergreifende Prozessverständnis unterscheidet Analysten, die wirklich weiterhelfen können, von solchen, die nur Einzelschritte beherrschen. Die KI-Grundlagen (AI-900) runden das Bild ab: Wer versteht, was Azure-KI-Dienste leisten und wie man sie in Analyseworkflows einbinden kann, ist nicht nur für aktuelle Aufgaben gut gerüstet, sondern auch für die nächste Entwicklungsstufe datengetriebener Arbeit. Die Nachfrage nach Fachkräften, die klassische Analysetechniken mit KI-Kompetenz verbinden, wächst branchenübergreifend — dieser Kurs legt genau dafür ein solides Fundament.