Datenanalyse Kurs: Power BI Dashboards & SQL/Python

Dieser Kurs vermittelt einen praxisorientierten Einstieg in die Datenanalyse mit dem Schwerpunkt auf Datenaufbereitung und Visualisierung mit Power BI. Die Teilnehmenden lernen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu erheben, mit SQL gezielt abzufragen, mit Python statistisch aufzubereiten und schließlich in interaktiven Dashboards und Berichten verständlich darzustellen. Der Kurs verbindet dabei technische Grundlagen aus Web-Technologien, Datenbanken und Programmierung mit der Erstellung professioneller Visualisierungen und richtet sich an Personen ohne formale Abschlussvoraussetzungen, die sich für datengetriebenes Arbeiten interessieren.

Der Kurs gliedert sich in sechs Themenblöcke, die von technischen Grundlagen bis zur strategischen Nutzung von Analyseergebnissen reichen. Datenverarbeitung mit Webtechnologien: Dieser Block schafft die technische Grundlage für die Anbindung moderner Datenquellen.

• Integration von Schnittstellen zu Web-Technologien
• Echtzeit-Datenverarbeitung im Analysekontext
• Anbindung externer Datenquellen an Analyseprozesse

SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung: Dieser Block vermittelt den strukturierten Zugriff auf relationale Datenbanken.

• Formulierung effizienter SQL-Abfragen
• Optimierung von Datenbankmodellen für präzise Analysen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen für komplexere Auswertungen

Erheben, Verarbeiten und Analysieren von Daten: Dieser Block widmet sich der praktischen Datenaufbereitung aus unterschiedlichen Quellen.

• Integration und Bereinigung von Datenquellen
• Vorbereitung von Daten für weiterführende Analysen
• Erkennung von Mustern und Trends zur Prozessoptimierung

Statistische Analysen und Datenaufbereitung mit Python: Dieser Block vertieft die programmiergestützte Datenaufbereitung.

• Bereinigung und Transformation von Daten mit Python
• Anwendung statistischer Methoden zur Erkennung von Zusammenhängen
• Sicherstellung präziser und reproduzierbarer Analyseergebnisse

Erstellung professioneller Dashboards und Berichte: Dieser Block bringt die aufbereiteten Daten in eine verständliche visuelle Form.

• Erstellung interaktiver Visualisierungen mit Power BI
• Aufbereitung komplexer Daten für unterschiedliche Zielgruppen
• Entwicklung automatisierter Dashboards für wiederkehrende Auswertungen

Datengetriebenes Prozessmanagement und Entscheidungsfindung: Der abschließende Block verbindet die technischen und visuellen Kompetenzen mit der strategischen Nutzung im Unternehmen.

• Einsatz analytischer Methoden zur kontinuierlichen Prozessverbesserung
• Entwicklung von Strategien für fundierte Unternehmensentscheidungen
• Nutzung aufbereiteter Daten als Entscheidungsgrundlage im Tagesgeschäft

Die sechs Blöcke bilden gemeinsam die vollständige Kette der Datenanalyse ab: von der technischen Anbindung und Abfrage der Datenquellen über die programmiergestützte Aufbereitung mit Python bis zur visuellen Darstellung in Power BI und der strategischen Nutzung für Geschäftsentscheidungen. Dieser durchgängige Aufbau unterscheidet den Kurs von isolierten Einzeltrainings zu SQL, Python oder Power BI, da die Werkzeuge stets im Zusammenhang der gesamten Analysekette vermittelt werden. Ein zusammenhängendes Praxisbeispiel zieht sich durch den gesamten Kurs: Ausgehend von mehreren unterschiedlichen Rohdatenquellen, etwa einer relationalen Datenbank und einer webbasierten Schnittstelle, erarbeiten die Teilnehmenden zunächst passende SQL-Abfragen, bereinigen und transformieren die Daten anschließend mit Python und führen sie schließlich in einem interaktiven Power-BI-Dashboard zusammen. Am Ende steht die Frage, welche konkreten Geschäftsprozesse sich anhand der gewonnenen Erkenntnisse verbessern lassen – ein Schritt, der reine Tool-Trainings meist auslassen, der hier aber bewusst als eigener Themenblock behandelt wird. Dabei wird auch besprochen, wie unterschiedlich strukturierte Datenquellen in der Praxis oft parallel vorliegen: historische Daten in klassischen SQL-Datenbanken, aktuelle Ereignisse über Web-Schnittstellen und ergänzende Informationen in einfachen Tabellen. Die Teilnehmenden lernen, diese unterschiedlichen Formate zusammenzuführen, statt sie isoliert zu betrachten, und so ein vollständigeres Bild der zugrundeliegenden Geschäftsprozesse zu erhalten.

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 Datenanalyse und Business Intelligence
• Mitarbeitende, die von Excel- oder Tabellenarbeit in Richtung Power BI wechseln möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Daten, Kennzahlen und visuellen Auswertungen
• Berufsrückkehrer/innen mit digitalem Interesse

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit angeboten. SQL-Abfragen, Python-Skripte und Power-BI-Dashboards werden anhand realistischer Datensätze praktisch eingeübt, sodass die Teilnehmenden den gesamten Analyseprozess von der Datenquelle bis zum fertigen Dashboard selbst durchlaufen.

Der Kurs deckt sechs Themenblöcke von Webtechnologien über SQL, Datenaufbereitung und Python bis zu Power-BI-Dashboards und Prozessmanagement ab und wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat für „Datenanalyse Kurs: Datenaufbereitung und Visualisierung mit Power BI" nach einer entsprechenden Abschlussprüfung.

Viele Einsteigerkurse zu Power BI setzen bereits sauber aufbereitete Daten voraus und überspringen damit einen der zeitaufwendigsten Schritte in der Praxis: die Erhebung und Bereinigung heterogener Datenquellen. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er SQL-Abfragen, Python-gestützte Datenaufbereitung und die abschließende Visualisierung in Power BI als zusammenhängenden Prozess vermittelt. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus Webtechnologien für Echtzeit-Datenverarbeitung und klassischen SQL-Abfragen: Wer beide Zugriffswege beherrscht, kann sowohl auf klassische Datenbanken als auch auf modernere, webbasierte Datenquellen zugreifen und diese in einheitlichen Power-BI-Dashboards zusammenführen. Die Python-Module ergänzen dieses Profil um statistische Aufbereitungsmethoden, die über die Möglichkeiten reiner Tabellenkalkulation hinausgehen. Für Arbeitssuchende und Quereinsteiger/innen liegt der praktische Nutzen in der Breite des vermittelten Werkzeugkastens: Statt sich auf ein einzelnes Tool zu beschränken, erwerben die Teilnehmenden ein Kompetenzprofil, das von der Datenerhebung über die programmiergestützte Aufbereitung bis zur strategischen Nutzung als Entscheidungsgrundlage reicht – ein Profil, das für Einstiegspositionen in Datenanalyse und Business Intelligence direkt einsetzbar ist. Diese Breite ist gerade deshalb wertvoll, weil viele Unternehmen ihre Datenlandschaft nicht auf ein einziges Tool stützen, sondern SQL-Datenbanken, Python-Skripte und Power-BI-Dashboards parallel einsetzen. Wer bereits während der Weiterbildung gelernt hat, zwischen diesen Werkzeugen zu wechseln und sie sinnvoll zu kombinieren, kann sich in solchen heterogenen Umgebungen deutlich schneller zurechtfinden als jemand, der nur eine einzelne Technologie isoliert beherrscht. Am Ende steht damit nicht nur technisches Können in drei Einzeldisziplinen, sondern ein Verständnis dafür, wie SQL, Python und Power BI im Zusammenspiel dazu beitragen, aus verstreuten Rohdaten eine belastbare Grundlage für unternehmerische Entscheidungen zu machen.