Datenanalyse-Tools: SQL, Power BI & Web – Kurs
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:
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Kurzantworten zum Kurs
Einordnung: Software- & Praxistraining
- Wie lange dauert der Kurs?
- Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in einem zusammenhängenden Curriculum vier Themenfelder ab: Datenanalyse und Visualisierung, Datenmanagement und Modellierung, webbasierte Präsentation sowie Grundlagen des maschinellen Lernens. Details
- Welcher Abschluss ist vorgesehen?
- Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenanalyse, Datenmodellierung und webbasierter Präsentation, nicht um eine staatliche oder… Details
- Welche Voraussetzungen gelten?
- Formale Abschlüsse sind für die Teilnahme nicht erforderlich. Erste Erfahrungen mit Daten, Tabellen oder einfachen Auswertungen sind hilfreich, damit weiterführende Inhalte gut nachvollziehbar sind. Vertiefte Statistik-, BI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt, da auch die… Details
Worum geht es in diesem Kurs?
"Datenanalyse: Tools für professionelle Ergebnisse" deckt die gesamte Werkzeugkette von der Datenmodellierung über die statistische Auswertung bis zur webbasierten Präsentation ab. Neben SQL, Power BI und DAX vermittelt der Kurs auch Grundkenntnisse der Webprogrammierung, damit Analyseergebnisse nicht nur inhaltlich korrekt, sondern auch flexibel und ortsunabhängig zugänglich präsentiert werden können. Ergänzt um Grundlagen des maschinellen Lernens entsteht so ein breites Werkzeugprofil für professionelle Datenanalyse-Ergebnisse.
Was lernst du in diesem Kurs?
Das erste Modul vermittelt die Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung und zeigt, wie aus statistischen Auswertungen mit Power BI verständliche, entscheidungsrelevante Berichte werden.
- Anwendung statistischer Methoden und explorativer Techniken
- Gewinnung fundierter Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen
- Visuelle Darstellung von Daten mit Power BI
- Einsatz interaktiver Dashboards und DAX-Funktionen
- Aufbereitung von Analyseergebnissen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
- Effiziente Kommunikation komplexer Zusammenhänge an unterschiedliche Zielgruppen
Das zweite Modul behandelt Datenmanagement und Modellierung als technisches Fundament, auf dem alle weiteren Werkzeuge dieses Kurses aufbauen.
- Leistungsfähige Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen mit SQL
- Optimierte Abfragen, Joins und Indexierungen zur gezielten Datenextraktion
- Effiziente Datenmodellierung zur Verbesserung von Struktur und Skalierbarkeit
- Aufbau durchdachter Datenflüsse für wachsende Datenmengen
- Gestaltung flexibler Modellstrukturen für unterschiedliche Analysezwecke
- Überführung struktureller Datenmodelle in verwertbare Analyseergebnisse
Das dritte Modul ist die Besonderheit dieses Kurses: die webbasierte Präsentation von Analyseergebnissen mit Grundkenntnissen der Webprogrammierung.
- Nutzung webbasierter Technologien für flexiblen, ortsunabhängigen Zugriff auf Ergebnisse
- Grundkenntnisse der Webprogrammierung für interaktive Dashboards
- Einbindung von Analyseergebnissen in webbasierte Präsentationsformate
- Gestaltung einer benutzerfreundlichen Präsentation von Datenvisualisierungen
- Grundlegendes Verständnis für die technische Bereitstellung von Web-Dashboards
- Abwägung zwischen klassischen BI-Tools und webbasierten Präsentationsformen
Das vierte Modul erweitert die klassische Datenanalyse um Grundlagen des maschinellen Lernens.
- Automatisierte Mustererkennung durch maschinelles Lernen
- Grundlagen intelligenter Vorhersagemodelle
- Unterscheidung von überwachtem und unüberwachtem Lernen
- Praktischer Einsatz einfacher Vorhersagemodelle auf Beispieldaten
- Nutzung datengetriebener Prognosen zur Entscheidungsoptimierung
- Einordnung, wann klassische Analyse und wann maschinelles Lernen sinnvoll ist
Der Praxisblock verbindet Datenmodellierung, statistische Auswertung, Webpräsentation und maschinelles Lernen zu einem vollständigen Werkzeugprofil.
- Aufbau eines Power-BI-Dashboards mit eigenen DAX-Kennzahlen
- Formulierung optimierter SQL-Abfragen für einen umfangreichen Datensatz
- Entwicklung eines effizienten Datenmodells für ein Beispielprojekt
- Einbindung eines Analyseergebnisses in eine einfache webbasierte Präsentation
- Anwendung grundlegender Webprogrammierung für ein interaktives Dashboard-Element
- Vergleich einer klassischen BI-Präsentation mit einer webbasierten Variante
- Training eines einfachen überwachten Lernmodells auf Beispieldaten
- Anwendung eines unüberwachten Verfahrens zur Gruppierung von Datenpunkten
- Ableitung einer datengetriebenen Prognose für eine Beispielentscheidung
- Optimierung einer bestehenden Datenbankabfrage durch Indexierung
- Dokumentation des gesamten Werkzeugeinsatzes von der Datenbank bis zur Web-Präsentation
- Präsentation eines vollständigen Projekts vor einer fiktiven Fachabteilung
Die vier Module decken bewusst die gesamte Werkzeugkette ab: von der Datenmodellierung über die statistische Auswertung und die webbasierte Präsentation bis zu ersten Anwendungen des maschinellen Lernens. Diese Bandbreite unterscheidet den Kurs von Angeboten, die sich auf ein einzelnes Werkzeug wie Power BI oder SQL beschränken. Am Ende des Kurses können Teilnehmende Analyseergebnisse nicht nur fachlich korrekt erarbeiten, sondern auch technisch flexibel präsentieren – sei es klassisch über ein BI-Tool oder webbasiert über eine eigene, ortsunabhängig zugängliche Darstellung.
Lernziele:
- Statistische und explorative Methoden zur Gewinnung fundierter Erkenntnisse anwenden
- Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen mit Power BI gezielt einsetzen
- Analyseergebnisse verständlich aufbereiten, um Entscheidungen zu unterstützen
- SQL für die leistungsfähige Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen nutzen
- Optimierte Abfragen, Joins und Indexierungen zur gezielten Informationsgewinnung einsetzen
- Datenmodelle für Strukturierung und Skalierbarkeit analytischer Prozesse entwickeln
- Datenflüsse und Modellstrukturen für große Datenmengen effizient gestalten
- Webbasierte Technologien für flexiblen, ortsunabhängigen Zugriff auf Ergebnisse nutzen
- Grundkenntnisse der Webprogrammierung für interaktive Dashboards anwenden
- Analyseergebnisse benutzerfreundlich im Web präsentieren
- Grundlagen von überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen anwenden
- Datengetriebene Prognosen zur Optimierung von Entscheidungsprozessen einsetzen
Für wen ist der Kurs geeignet?
Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die ihre Kompetenzen in Datenanalyse, Reporting, Business Intelligence oder datenorientierten Fachbereichen um eine breite Werkzeugpalette erweitern möchten. Er eignet sich besonders für Personen, die neben klassischer Analyse und Visualisierung auch Interesse an der technischen Bereitstellung und Präsentation von Ergebnissen mitbringen.
- Einsteigende, die Daten aufbereiten, auswerten und in verständliche Ergebnisse überführen möchten
- Quereinsteigende mit Interesse an SQL, Datenmodellierung und Power BI
- Personen mit Interesse an der webbasierten Präsentation von Analyseergebnissen
- Fachkräfte, die ihr Werkzeugprofil um Grundlagen des maschinellen Lernens erweitern möchten
- Mitarbeitende in Reporting- oder Business-Intelligence-Funktionen mit Interesse an technischer Vielseitigkeit
Formale Abschlüsse sind für die Teilnahme nicht erforderlich. Erste Erfahrungen mit Daten, Tabellen oder einfachen Auswertungen sind hilfreich, damit weiterführende Inhalte gut nachvollziehbar sind. Vertiefte Statistik-, BI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt, da auch die Webprogrammierung von den Grundlagen an eingeführt wird.
Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?
Der Unterricht findet im Hybrid-Format statt und führt die vier Werkzeugbereiche – Statistik und Visualisierung, Datenmodellierung, Webpräsentation und maschinelles Lernen – jeweils praxisnah anhand von Beispielprojekten ein. Besonderes Gewicht liegt darauf, dieselben Analyseergebnisse sowohl klassisch als auch webbasiert präsentieren zu können.
Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in einem zusammenhängenden Curriculum vier Themenfelder ab: Datenanalyse und Visualisierung, Datenmanagement und Modellierung, webbasierte Präsentation sowie Grundlagen des maschinellen Lernens.
Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenanalyse, Datenmodellierung und webbasierter Präsentation, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?
Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seiner Werkzeugbreite: Statt sich auf ein einzelnes BI-Tool zu konzentrieren, verbindet er Datenmodellierung, SQL, Power BI, Grundlagen der Webprogrammierung und maschinelles Lernen zu einem zusammenhängenden Werkzeugprofil. Wer nur Dashboards erstellen kann, aber nicht versteht, wie Daten dahinter modelliert oder Ergebnisse technisch bereitgestellt werden, stößt in der Praxis schnell an Grenzen. Besonders die webbasierte Präsentation von Analyseergebnissen ist ein Bereich, den klassische Data-Analyst-Kurse häufig auslassen, obwohl ortsunabhängiger Zugriff auf Berichte in vielen Unternehmen zunehmend erwartet wird. Diese Kombination aus Datenbank-Know-how und grundlegender Webkompetenz macht Teilnehmende zu vielseitigen Ansprechpartnern zwischen klassischer Datenanalyse und technischer Umsetzung. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Werkzeugbreite Perspektiven als Data Analyst, Business Intelligence Analyst oder auch als Datenbankentwickler in Unternehmen, die Analyseergebnisse zunehmend über verschiedene Kanäle bereitstellen. Die Fähigkeit, dieselbe Analyse sowohl klassisch als auch webbasiert zu präsentieren, ist ein Alleinstellungsmerkmal gegenüber rein BI-fokussierten Profilen.
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
- Business Intelligence Analyst
- Datenbankentwickler
- BI-Entwickler/in
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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30 ähnliche Qualifizierungen & Kurse in diesem Themenfeld
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was macht diesen Kurs im Vergleich zu anderen Datenanalyse-Kursen besonders?
Der Kurs ergänzt klassische Werkzeuge wie SQL und Power BI um Grundkenntnisse der Webprogrammierung für die webbasierte Präsentation von Analyseergebnissen – ein Bereich, den viele andere Kurse auslassen.
Muss ich bereits Programmiererfahrung mitbringen?
Nein, die Grundkenntnisse der Webprogrammierung werden im dritten Modul von Grund auf vermittelt. Vertiefte Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Welche Rolle spielt maschinelles Lernen in diesem Kurs?
Der Kurs vermittelt die Grundlagen von überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie den praktischen Einsatz einfacher Vorhersagemodelle, um klassische Analyse um datengetriebene Prognosen zu ergänzen.
Für wen eignet sich der Kurs besonders?
Er eignet sich für Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte in Reporting oder Business Intelligence, die ihr Werkzeugprofil um Datenmodellierung, Webpräsentation und maschinelles Lernen erweitern möchten.
Welchen Abschluss erhalte ich?
Je nach Anbieter erhalten Sie ein trägerinternes Zertifikat, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung, als Nachweis der erworbenen Kenntnisse in Datenanalyse, Datenmodellierung und webbasierter Präsentation.