Datenanalyse-Kurs mit SQL und Python
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:
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Kurzantworten zum Kurs
Einordnung: Software- & Praxistraining
- Wie lange dauert der Kurs?
- Die Weiterbildung deckt die vier Bausteine SQL, Datenmodellierung/Power Query, Python-Automatisierung und Power-BI-Visualisierung in einem zusammenhängenden Curriculum ab. Der zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter und individuellem Vorwissen der Teilnehmenden im Umgang mit Datenbanken und… Details
- Welcher Abschluss ist vorgesehen?
- Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Datenanalyse-Kurs mit SQL und Python ab. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenextraktion, -aufbereitung und -visualisierung, nicht um eine staatliche Prüfung oder eine… Details
- Welche Voraussetzungen gelten?
- Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind sichere PC- und Internetkenntnisse sowie Interesse an Daten, Tabellen und Datenbanken. Erste Erfahrungen mit Excel, Reports oder einfachen Datenstrukturen erleichtern den Einstieg, sind aber keine Voraussetzung. Details
Worum geht es in diesem Kurs?
Datenbanken effizient zu nutzen, ist die Grundlage für fundierte Analysen und datenbasierte Entscheidungen – doch zwischen Rohdaten in einer Datenbank und einem aussagekräftigen Bericht liegt meist mehr Arbeit, als ein fertiges Dashboard vermuten lässt. Dieser Kurs vermittelt den gezielten Einsatz von SQL-Abfragen zur Extraktion und Modellierung strukturierter Daten, die Datenbereinigung und -transformation mit Power Query sowie den ergänzenden Einsatz von Python zur Automatisierung wiederkehrender Aufbereitungsschritte. Teilnehmende lernen, Daten aus relationalen Datenbanken in aussagekräftige Power-BI-Dashboards zu überführen und dabei jeden Schritt der Aufbereitung nachvollziehbar zu gestalten.
Was lernst du in diesem Kurs?
Der erste Baustein vermittelt den gezielten Einsatz von SQL-Abfragen zur Extraktion und Modellierung strukturierter Daten aus relationalen Datenbanken.
- Grundlegende SQL-Abfragen zur Datenextraktion
- Filterung, Sortierung und Aggregation von Daten
- Verknüpfung mehrerer Tabellen mittels Joins
- Gruppierung und Berechnung von Kennzahlen mit SQL
- Erstellung wiederverwendbarer Abfragen für wiederkehrende Auswertungen
- Vorbereitung von Datensätzen für die Weiterverarbeitung
Der zweite Baustein widmet sich der Datenmodellierung und Transformation und zeigt, wie sich Datenquellen mit Power Query bereinigen und strukturieren lassen.
- Bereinigung von Datenquellen mit Power Query
- Herstellung von Beziehungen zwischen Tabellen
- Entwicklung optimaler Strukturen für Analysezwecke
- Automatisierte Transformation wiederkehrender Datenformate
- Kombination mehrerer Datenquellen zu einem Datenmodell
- Dokumentation von Transformationsschritten für Nachvollziehbarkeit
Der dritte Baustein ergänzt SQL und Power Query um Python, mit dem sich wiederkehrende Aufbereitungsschritte automatisieren lassen, die über die Möglichkeiten von Power Query hinausgehen.
- Grundlagen von Python für die Datenaufbereitung
- Automatisierung wiederkehrender Bereinigungs- und Transformationsschritte
- Einlesen und Verarbeiten unterschiedlicher Datenformate mit Python
- Verbindung von Python-Skripten mit bestehenden Datenquellen
- Fehlerbehandlung bei automatisierten Datenprozessen
- Dokumentation automatisierter Aufbereitungsschritte
Der vierte Baustein führt die aufbereiteten Daten in aussagekräftige Berichte und interaktive Dashboards mit Power BI über.
- Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte
- Auswahl geeigneter Visualisierungen für unterschiedliche Fragestellungen
- Verständliche Darstellung komplexer Daten für Fachpublikum
- Strukturierter Einsatz von Visualisierungstechniken für Entscheidungsgrundlagen
- Aktualisierung von Dashboards bei sich ändernden Datenquellen
- Kommunikation geschäftsrelevanter Informationen über Dashboards
Ein Praxisblock führt SQL, Power Query, Python und Power BI in konkreten Übungen zusammen.
- Formulierung von SQL-Abfragen für einen Beispieldatensatz
- Verknüpfung mehrerer Tabellen zu einer zusammenhängenden Auswertung
- Bereinigung einer fehlerhaften Datenquelle mit Power Query
- Herstellung von Beziehungen zwischen mehreren Datentabellen
- Automatisierung eines Aufbereitungsschritts mit einem Python-Skript
- Einlesen einer externen Datenquelle mit Python
- Aufbau eines Datenmodells für ein Beispielprojekt
- Erstellung eines interaktiven Dashboards in Power BI
- Auswahl geeigneter Visualisierungen für einen Beispielbericht
- Aktualisierung eines bestehenden Dashboards nach neuen Anforderungen
- Dokumentation des gesamten Aufbereitungs- und Analyseprozesses
- Präsentation eines vollständigen Datenanalyseprojekts vor der Gruppe
Die vier Bausteine sind so aufgebaut, dass Daten den vollständigen Weg von der SQL-Abfrage über die Bereinigung mit Power Query und die Automatisierung mit Python bis zur Visualisierung in Power BI durchlaufen: Jeder Baustein liefert die Grundlage für den nächsten, statt isolierte Einzelwerkzeuge zu vermitteln. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende Daten aus relationalen Datenbanken extrahieren, mit Power Query und Python aufbereiten und in Power BI zu aussagekräftigen, interaktiven Dashboards verarbeiten.
Lernziele:
- SQL-Abfragen zur Extraktion strukturierter Daten aus relationalen Datenbanken schreiben
- Daten aus mehreren Tabellen für zusammenhängende Auswertungen verknüpfen
- Datenquellen mit Power Query bereinigen und transformieren
- Beziehungen zwischen Tabellen für Analysezwecke herstellen
- Optimale Datenstrukturen für Analysen und Berichte entwickeln
- Python zur Automatisierung wiederkehrender Datenaufbereitungsschritte einsetzen
- Interaktive Dashboards und Berichte mit Power BI erstellen
- Analyseergebnisse verständlich visualisieren und kommunizieren
- Datenmodelle für unterschiedliche Berichtsanforderungen strukturieren
- Automatisierte Datenaufbereitung mit Power Query und Python kombinieren
- Fehlerquellen bei der Datenextraktion und -aufbereitung erkennen und vermeiden
- SQL, Power Query, Python und Power BI als durchgehenden Analyseprozess einsetzen
Für wen ist der Kurs geeignet?
Die Weiterbildung richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich im Bereich Datenanalyse weiterqualifizieren möchten, sowie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.
- Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Datenanalyst:in oder BI-Entwickler:in
- Quereinsteigende mit erster Erfahrung im Umgang mit Tabellen und Datenbanken
- Fachkräfte, die SQL-Kenntnisse um Power Query und Python-Automatisierung erweitern möchten
- Personen, die den vollständigen Weg von der Datenbank bis zum Dashboard verstehen möchten
Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind sichere PC- und Internetkenntnisse sowie Interesse an Daten, Tabellen und Datenbanken. Erste Erfahrungen mit Excel, Reports oder einfachen Datenstrukturen erleichtern den Einstieg, sind aber keine Voraussetzung.
Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?
Der Kurs kombiniert theoretische Grundlagen mit praxisnahen Anwendungsfällen und arbeitet durchgehend an einem Beispieldatensatz, der von der SQL-Abfrage bis zum fertigen Dashboard reicht. Jedes Werkzeug wird nicht isoliert, sondern als Teil eines zusammenhängenden Aufbereitungsprozesses eingeführt, sodass Teilnehmende nachvollziehen, wann SQL, wann Power Query und wann Python die jeweils geeignete Wahl für eine bestimmte Aufgabe ist.
Die Weiterbildung deckt die vier Bausteine SQL, Datenmodellierung/Power Query, Python-Automatisierung und Power-BI-Visualisierung in einem zusammenhängenden Curriculum ab. Der zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter und individuellem Vorwissen der Teilnehmenden im Umgang mit Datenbanken und Tabellenkalkulationen.
Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Datenanalyse-Kurs mit SQL und Python ab. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenextraktion, -aufbereitung und -visualisierung, nicht um eine staatliche Prüfung oder eine herstellerseitige Zertifizierung.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?
Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie den vollständigen Weg von der Datenbank bis zum Dashboard abdeckt, statt nur den letzten, sichtbaren Schritt der Visualisierung zu vermitteln. Wer nur Power BI bedienen kann, aber die zugrundeliegende SQL-Abfrage oder die notwendige Datenbereinigung nicht selbst durchführen kann, bleibt bei jeder neuen Anforderung von anderen abhängig und muss auf Zuarbeit aus der IT oder einem Analyseteam warten. Die Ergänzung um Python unterscheidet den Kurs von reinen Power-BI- oder Excel-Schulungen: Aufbereitungsschritte, die sich mit Power Query nicht oder nur umständlich lösen lassen, werden mit Python automatisiert, was gerade bei wiederkehrenden, komplexeren Datenquellen erheblich Zeit spart und Fehler durch manuelle Wiederholung vermeidet. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Weiterbildung Perspektiven als Datenanalyst:in, SQL-Entwickler:in oder Power-BI-Entwickler:in. Besonders gefragt ist die Fähigkeit, den gesamten Analyseprozess von der Datenbank bis zum Dashboard eigenständig und nachvollziehbar zu gestalten, statt nur einzelne Ausschnitte davon zu beherrschen.
Welche Förderung passt zu dir?
Erhalte eine erste Orientierung, welche Förderwege zu deiner Situation passen. Über eine Bewilligung entscheidet die zuständige Stelle. Kostenlos & ohne Anmeldung.
Berufswege prüfen
Zugeordnete Zielberufe
Diese Tätigkeitsbezeichnungen sind dem Kursprofil zugeordnet. Prüfe, ob Inhalt, Abschluss und Zugangsvoraussetzungen zu deinem Berufsziel passen; die Zuordnung bestätigt keine vollständige Berufsqualifikation.
- Data Analyst/in
- SQL-Entwickler/in
- Power-BI-Entwickler/in
- Business Intelligence Analyst
Vor der Kurswahl klären
- Welche Kenntnisse und Nachweise verlangen Stellenanzeigen für dein Berufsziel?
- Welche praktischen Aufgaben und Prüfungen sind im Lehrgang vorgesehen?
- Wer stellt den Abschluss aus und welche formalen Voraussetzungen gelten?
Im BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit kannst du Aufgaben und Bildungswege recherchieren.
Für Gehälter nutze den Entgeltatlas und prüfe Beruf, Region, Anforderungsniveau und Datenstand. Ein Kursabschluss allein belegt kein bestimmtes Einkommen.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist der Unterschied zwischen Power Query und Python im Kurs?
Power Query dient der visuellen Bereinigung und Transformation von Daten, Python kommt ergänzend zum Einsatz, wenn Aufbereitungsschritte automatisiert oder komplexere Datenformate verarbeitet werden müssen.
Brauche ich Vorkenntnisse in SQL, Power BI oder Python?
Nein, es sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Alle drei Werkzeuge werden im Kurs von Grund auf vermittelt, hilfreich sind lediglich sichere PC-Kenntnisse.
Wozu wird Python zusätzlich zu Power Query gebraucht?
Python automatisiert wiederkehrende Aufbereitungsschritte, die sich mit Power Query nicht oder nur umständlich lösen lassen, etwa bei komplexeren oder häufig wechselnden Datenquellen.
Für welche Datenquellen eignet sich der Kurs?
Der Kurs konzentriert sich auf strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken, die über SQL extrahiert und anschließend mit Power Query und Python weiterverarbeitet werden.
Für wen eignet sich diese Weiterbildung besonders?
Sie eignet sich für Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die den vollständigen Weg von der Datenbank bis zum interaktiven Dashboard eigenständig beherrschen möchten.