Datenanalyseprojekte managen: Methoden und Werkzeuge

Datenanalyseprojekte scheitern selten an mangelnden Toolkenntnissen – häufiger an fehlender Struktur, unklaren Rollen und schlechtem Anforderungsmanagement. Dieser Kurs verbindet beides: Er vermittelt die methodische Grundlage zur Steuerung von Analyseprojekten mit Scrum und verbindet sie mit den technischen Kompetenzen, die in modernen Datenprojekten gefragt sind – Python, Power BI und die Microsoft Azure Data-Plattform. Das Ergebnis sind Teilnehmer, die nicht nur analysieren, sondern Analyseprojekte eigenständig planen, durchführen und abschließen können.

Agiles Projektmanagement mit Scrum Scrum ist das am weitesten verbreitete agile Framework in der Softwareentwicklung und gewinnt auch in Datenprojekten an Bedeutung. Dieser Block vermittelt die theoretischen Grundlagen und die praktische Anwendung.

• Agile Foundation: Werte, Prinzipien und Denkweise hinter dem agilen Manifest
• Scrum-Rollen: Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam – Aufgaben und Verantwortung
• Scrum-Events: Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Retrospektive
• Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement, Definition of Done
• Agile Scrum Foundation-Zertifikat: Inhalte und typische Prüfungsthemen
• Agile Scrum Master und Product Owner: Vertiefung der jeweiligen Rollenkompetenzen

Python für die Datenanalyse Python ist in Datenprojekten Standardsprache. Dieser Abschnitt führt von den Sprachgrundlagen zu den relevanten Anwendungen in der Datenwissenschaft.

• Grundstrukturen: Variablen, Listen, Dictionaries, Schleifen, Funktionen
• Dateioperationen und einfache Skriptlogik
• Pandas: DataFrames erzeugen, filtern, transformieren, exportieren
• NumPy für numerische Berechnungen und Array-Operationen
• Einführung in Visualisierungen mit Matplotlib
• Einsatz von Python in Datenprojekten: von der Datenbeschaffung zur Analyse

Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) Datenprojekte finden zunehmend in Cloud-Umgebungen statt. Dieses Modul schafft ein grundlegendes Verständnis der Azure-Datendienste.

• Kerndatenkonzepte: relational, nicht-relational, Big Data, Analytik
• Relationale Daten in Azure: SQL Database, SQL Managed Instance
• Nicht-relationale Daten in Azure: Cosmos DB, Table Storage, Blob Storage
• Analytik in Azure: Synapse Analytics, HDInsight, Databricks im Überblick
• Azure Data Factory und grundlegende Datenpipeline-Konzepte
• DP-900-Prüfungsinhalte: Aufbau und thematische Schwerpunkte

Microsoft Power Platform Fundamentals und Power BI (PL-900 / PL-300) Die Power Platform ist die Schnittstelle zwischen Datenanalyse und betrieblicher Anwendung. Dieser Block deckt beide Zertifizierungsstufen ab.

• Power Platform-Überblick: Power Apps, Power Automate, Power BI, Dataverse
• Einfache Canvas-Apps in Power Apps erstellen
• Automatisierungen mit Power Automate: Flows, Trigger, Konnektoren
• Power BI Desktop: Datenimport, Transformation, Datenmodell, DAX
• Interaktive Dashboards und Reports: Design, Filter, Drilldowns
• Veröffentlichung und Zugriffssteuerung im Power BI Service

Analyseprojekte strukturieren und steuern Dieser Block verbindet die Methoden- und Toolkenntnisse zu einem integrierten Projektmodell für Datenanalyseprojekte.

• Anforderungserhebung und Backlog-Aufbau für ein Analyseprojekt
• Sprint-Planung für iterative Analysephasen: Exploration, Modellierung, Report
• Rollen im Datenprojekt: wer entscheidet, wer liefert, wer kommuniziert
• Fortschrittstransparenz mit Scrum-Artefakten: Burndown, Velocity, Review-Format
• Eskalations- und Kommunikationswege bei Anforderungsänderungen
• Abschluss und Übergabe eines Analyseprojekts: Dokumentation, Review, Lessons Learned
• Retrospektiven in Datenprojekten: was hat funktioniert, was nicht
• Integration von Azure-Datenpipelines in die Projektsteuerung
• Definition of Done für Analyseliefergegenstände
• Typische Stolpersteine in Datenprojekten und wie Scrum dabei hilft
• Kombination von DP-900-, PL-900- und PL-300-Zertifikatsinhalten im Projektalltag
• Abschlussprojekt: vollständiger Zyklus eines fiktiven Analyseprojekts

Der Kurs eignet sich besonders für Personen, die bereits erste Berührungspunkte mit Datenanalyse haben und nun lernen wollen, solche Projekte methodisch zu steuern – also die Brücke zwischen Analyst-Rolle und Projektverantwortung schlagen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die in Datenprojekten nicht nur operative Analysen durchführen, sondern auch strukturiert planen und koordinieren wollen.

• Datenanalysten, die Projektverantwortung übernehmen oder ausbauen wollen
• IT-Fachleute mit ersten Kenntnissen in Python oder Power BI, die sich methodisch weiterentwickeln wollen
• Scrum-Interessierte mit technischem Hintergrund, die in datengetriebenen Teams arbeiten
• Personen, die gezielt die Microsoft-Zertifizierungen DP-900, PL-900 und PL-300 anstreben
• Berufstätige, die den Übergang in Rollen wie Data Project Manager, BI Lead oder Analytics Product Owner vorbereiten

Der Kurs läuft im Vollzeit-Format mit dem Combined-Learning-Ansatz: Instruktionsphasen werden durch eigenständige Übungsblöcke und Gruppen-Simulationen ergänzt. Besonders der Scrum-Teil lebt von rollenbasiertem Üben: Teilnehmer schlüpfen abwechselnd in die Rollen von Product Owner, Scrum Master und Entwicklungsteam und erleben die Dynamik agiler Projektarbeit direkt. Technische Blöcke werden durch Hands-on-Aufgaben vertieft, in denen echte Analyse-Szenarien durchgespielt werden.

Der Kurs dauert mehr als drei bis sechs Monate und wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt. Auf Anfrage sind Teilzeit-Starttermine möglich. Die genauen Zeiten und Kursdaten finden sich beim jeweiligen Anbieter.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmer ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kurs bereitet auf drei externe Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor: DP-900 (Azure Data Fundamentals), PL-900 (Power Platform Fundamentals) und PL-300 (Power BI Data Analyst). Diese werden separat bei autorisierten Prüfungszentren abgelegt. Zusätzlich werden die Inhalte der Agile Scrum Foundation-, Scrum Master- und Product-Owner-Zertifikate abgedeckt.

Die Kombination aus Scrum-Methodenkompetenz und technischem Daten-Know-how ist am Arbeitsmarkt selten. Viele Datenanalysten haben starke technische Kenntnisse, aber wenig Erfahrung in der Projektsteuerung. Wer beides verbindet, kann nicht nur Analysen liefern, sondern auch komplexe Projekte führen – eine Kompetenz, die in wachsenden Data-Teams zunehmend gefragt ist. Die drei Microsoft-Zertifizierungen DP-900, PL-900 und PL-300 decken ein breites Spektrum ab: von Cloud-Datendiensten über die Power Platform bis zum spezialisierten BI-Analyst-Nachweis. Das macht diesen Kurs zu einem der zertifizierungsintensivsten im Datenbereich – und gibt Teilnehmern gleichzeitig die Möglichkeit, je nach Karriereziel unterschiedliche Pfade weiterzuverfolgen. Wer nach diesem Kurs in eine Data-Project-Manager- oder BI-Lead-Rolle wechselt, bringt etwas mit, das reine Tool-Zertifikate nicht leisten: ein Verständnis dafür, wie man Analysevorhaben iterativ und transparent durchführt, Anforderungen managt und Ergebnisse kommuniziert. Das ist die Grundlage für Wirkung im Unternehmen – nicht nur gute Analysen, sondern Analysen, die auch umgesetzt werden.