Datenanalyse Kurs - SQL, Power BI & Cloud-Datenbanken für Einsteiger:innen

Datengetriebene Entscheidungen sind heute in nahezu jedem Berufsfeld Alltag — doch vielen Fach- und Nachwuchskräften fehlt das strukturierte Fundament, um Daten selbst abzufragen, auszuwerten und verständlich darzustellen. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke: In einer durchgängig praxisorientierten Lernumgebung bauen Teilnehmer schrittweise Kompetenz in vier Kernbereichen auf — relationale Datenbankmodelle, SQL-Abfragen für Analyseaufgaben, moderne Cloud-Datenplattformen und interaktive Visualisierung mit Power BI. Der Kurs bereitet optional auf die Microsoft-Zertifizierungen PL-900 und PL-300 sowie auf CompTIA Data+ vor, ist aber auch ohne Prüfungsabsicht als vollständige Berufspraxis-Qualifikation angelegt.

Modul 1 — Relationale Datenbanken und Datenmodellierung Wer Daten analysieren will, muss zunächst verstehen, wie sie gespeichert sind. Dieses Modul legt das konzeptionelle Fundament: von den Grundbegriffen der relationalen Algebra bis hin zur praktischen Modellierung eines Beispieldatensatzes.

• Tabellen, Spalten, Datentypen und Primärschlüssel
• Fremdschlüssel und Beziehungen: 1:1, 1:n, n:m
• Normalisierung: erste, zweite und dritte Normalform praktisch erklären
• Entity-Relationship-Diagramme lesen und erstellen
• Unterschiede zwischen relationalen Datenbanken und NoSQL-Systemen verstehen
• Datenintegrität: Constraints, Null-Werte, Defaultwerte

Modul 2 — SQL für Datenanalyse SQL ist die Standardsprache für Datenbankabfragen und bleibt trotz moderner Cloud-Plattformen das unverzichtbare Werkzeug jeder Datenanalystin und jedes Datenanalysten. Dieses Modul baut schrittweise auf, von einfachen Abfragen bis zu komplexen Analysemustern.

• SELECT, FROM, WHERE: Datensätze filtern und auswählen
• Sortieren mit ORDER BY, Duplikate entfernen mit DISTINCT
• Aggregatfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX kombiniert mit GROUP BY und HAVING
• JOIN-Typen: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN
• Subqueries und Common Table Expressions (CTEs) für mehrstufige Analysen
• Performance-Grundlagen: Warum Indizes Abfragen beschleunigen

Modul 3 — Cloud-Datenplattformen und DSGVO Daten werden heute selten ausschließlich auf lokalen Servern gehalten. Dieses Modul zeigt, wie führende Cloud-Plattformen Daten speichern, verarbeiten und skalieren — und welche datenschutzrechtlichen Aspekte dabei beachtet werden müssen.

• Microsoft Azure SQL: Azure SQL Database und Azure SQL Managed Instance im Vergleich
• Google BigQuery: spaltenbasierte Architektur und serverlose SQL-Analysen auf Petabyte-Skala
• Amazon RDS: verwaltete relationale Datenbanken in der AWS-Cloud
• Snowflake als cloud-agnostische Data-Warehouse-Plattform
• Datensicherheit: Verschlüsselung, Zugriffssteuerung und Audit-Logging in der Cloud
• DSGVO-konforme Datenverarbeitung: Datenkategorien, Verarbeitungsverträge, Rechte betroffener Personen

Modul 4 — Datenvisualisierung mit Power BI Power BI ist Microsofts Self-Service-BI-Plattform und mit großem Abstand das meistgenutzte Visualisierungswerkzeug in deutschen Unternehmen. Dieses Modul zeigt den vollständigen Workflow von der Datenquelle bis zum veröffentlichten Dashboard.

• Power BI Desktop: Oberfläche, Datenansicht, Beziehungsansicht, Berichtsansicht
• Daten importieren: Excel, CSV, SQL Server, Azure SQL, DirectQuery vs. Import
• Power Query Editor: Spalten transformieren, Datentypen anpassen, Fehler bereinigen
• DAX-Grundlagen: berechnete Spalten und Measures für KPIs
• Visualisierungstypen: Balken-, Linien-, Torten-, Karten- und Tabellendiagramme
• Interaktivität: Slicer, Drillthrough, dynamische Filter und Cross-Highlight

Die praktischen Einheiten verbinden alle vier Module zu einem durchgängigen Analysefluss.

• Datenbankschema für einen Online-Shop entwerfen und in SQL anlegen
• Realistische Verkaufsdaten per SQL importieren und bereinigen
• Komplexe Abfragen formulieren: umsatzstärkste Produkte, monatliche Trends, Kundensegmente
• SQL-Verbindung zu Azure SQL aus Power BI herstellen und Live-Daten abfragen
• BigQuery-Datensatz importieren und mit Power BI visualisieren
• Dashboard mit drei Seiten und dynamischer Navigation aufbauen
• KPI-Karte mit Soll-/Ist-Vergleich und Trendlinie erstellen
• Export und Sharing: Bericht in Power BI Service veröffentlichen und Zugriffe steuern
• DSGVO-Checkliste: Datenbankmodell auf datenschutzkonforme Speicherung prüfen
• Abschlussaufgabe: kompletten Analyse-Workflow von Rohdaten bis zum fertigen Dashboard eigenständig umsetzen

Dieser Kurs ist für Menschen konzipiert, die keine oder geringe Vorkenntnisse in Datenanalyse mitbringen, aber bereits in einem Beruf arbeiten oder eine Tätigkeit anstreben, in der Daten täglich relevant sind.

• Einsteiger ohne IT-Studienabschluss, die data-affine Berufe anstreben
• Kaufmännische Fachkräfte, Bürokaufleute und Sachbearbeiter:innen, die Datenkompetenz aufbauen wollen
• Marketing-, Vertriebs- oder HR-Fachleute, die eigene Auswertungen erstellen möchten
• Personen in Umschulung oder Weiterbildung im IT-nahen Bereich
• Berufseinsteiger:innen, die sich gezielt auf Rollen als Data Analyst oder BI Analyst vorbereiten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt und verbindet angeleitete Online-Präsenzeinheiten mit betreuten Übungsphasen. Die Lernumgebung stellt Zugang zu einer SQL-Datenbank-Sandbox sowie zu Power BI Desktop zur Verfügung. Teilnehmer arbeiten an einem durchgängigen Beispiel-Datensatz, der sich über alle Module erstreckt — so entsteht ein Lernpfad mit erkennbaren Meilensteinen statt isolierter Themeninseln. Der Kurs ist sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit verfügbar.

Die Kursdauer ist nicht abschließend festgelegt und variiert je nach Lernformat. Vollzeit-Durchführungen ermöglichen eine kompakte Bearbeitung aller Module innerhalb weniger Wochen; Teilzeitvarianten verteilen den Stoff über einen längeren Zeitraum und eignen sich gut für Berufstätige. Genaue Starttermine und Zeitplanung werden individuell mit dem Anbieter abgestimmt.

Teilnehmer erhalten ein trägerinternes Kurs- und Lehrgangszertifikat. Optional bereitet der Kurs auf externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft PL-900 (Power Platform Fundamentals), Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) sowie CompTIA Data+. Die Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testcentern abgelegt; ob Prüfungsvoucher im Kurspreis enthalten sind, klärt der Anbieter auf Anfrage.

Die Kombination aus SQL, Cloud-Datenbanken und Power BI deckt das Kernwerkzeugset ab, das Datenanalytiker und BI-Analysten heute in nahezu jedem Unternehmen einsetzen. Wer alle drei Bereiche beherrscht, ist nicht auf eine spezifische Plattform oder ein bestimmtes Unternehmen angewiesen — diese Kompetenz ist branchenübergreifend und bleibt über Technologiewechsel hinweg relevant. Besonders wertvoll ist der durchgängige Praxisansatz: Teilnehmer erleben, wie eine Rohdatenmenge in der Cloud mit SQL strukturiert abgefragt, in Power BI transformiert und schließlich als aussagekräftiges Dashboard präsentiert wird. Diese End-to-End-Erfahrung ist für Einsteiger oft der entscheidende Aha-Moment, der abstrakte Konzepte in ein handfestes Berufsbild übersetzt. Für den Berufseinstieg gibt die optionale Vorbereitung auf PL-300 oder CompTIA Data+ einen messbaren Qualifikationsnachweis, der sich im Lebenslauf konkret benennen lässt. Gerade für Quereinsteiger ohne formalen IT-Abschluss sind anerkannte Zertifikate ein wichtiger Hebel, um sich am Bewerbermarkt von anderen Kandidaten abzuheben.