Datenanalysetechniken für Datenanalysten

Dieser Kurs stellt die analytischen Methoden und Techniken in den Mittelpunkt — nicht ein einzelnes Tool. Wer verstehen will, wie Datenanalyse als Disziplin funktioniert, welche Analysetypen existieren und wie man mit Excel, SQL, Python und Power BI systematisch vorgeht, findet hier eine methodisch kohärente Grundlage. Der Kurs ergänzt diese Kernkompetenz um einen strukturierten Einstieg in KI-gestützte Analyseverfahren. Im Vergleich zum „Data Analyst Kurs: Datenanalyse mit Power BI und Excel", der konsequent auf das Power-BI-/Excel-Tandem und die zugehörigen Microsoft-Zertifizierungen fokussiert, erweitert dieser Kurs den Werkzeugkasten explizit um SQL und Python als eigenständige Analysesprachen — und schließt die vier Zertifizierungen PL-300, AI-900, AIBIZ und GenAIBIZ ein.

Analytische Denkweise und Analysetypen Gute Datenanalyse beginnt mit der richtigen Fragestellung. Dieser Block schärft das konzeptionelle Verständnis für strukturierte Analysen und zeigt, wie unterschiedliche Analysetypen unterschiedliche Fragen beantworten — eine Unterscheidung, die in der Praxis oft übersprungen wird, aber entscheidend dafür ist, welche Methode zum Einsatz kommen sollte.

• Deskriptive Analyse: Was ist passiert? — Grundlagen der Beschreibung von Daten
• Diagnostische Analyse: Warum ist es passiert? — Ursachenforschung in Datensätzen
• Prädiktive Analyse: Was wird passieren? — Einführung in Modelle und Prognosen
• Präskriptive Analyse: Was sollte getan werden? — Entscheidungsunterstützung mit Daten
• Frageformulierung und Hypothesenbildung als Voraussetzung für valide Analysen
• Entscheidungslogik: wie Analyseergebnisse in Handlungsempfehlungen überführt werden

Werkzeuge im analytischen Alltag: Excel, SQL und Python Dieser Abschnitt vermittelt drei komplementäre Werkzeuge, die zusammen nahezu jeden Analyse-Workflow abdecken. Der Fokus liegt auf ihrer methodischen Stärke — wann welches Tool die bessere Wahl ist. Wer alle drei beherrscht, trifft fundierte Entscheidungen statt sich von der Verfügbarkeit eines bestimmten Programms einengen zu lassen.

• Excel: Pivot-Tabellen, Power Query, statistische Funktionen (MITTELWERT, STDEV, KORREL)
• Excel: INDEX/VERGLEICH, SVERWEIS, bedingte Aggregationen mit SUMMEWENNS
• SQL: JOINs (INNER, LEFT, FULL OUTER), Aggregationen, HAVING-Klausel
• SQL: Subqueries, Common Table Expressions, Fensterfunktionen
• Python: Pandas-Grundlagen — DataFrames, Filteroperationen, Groupby
• Python: Matplotlib-Visualisierungen und erste Analyse-Notebooks in Jupyter

Visualisierung und Reporting mit Power BI Power BI ist die Reporting-Schicht, die analytische Ergebnisse in handlungsrelevante Dashboards überführt. Dieser Block geht über bloße Tool-Bedienung hinaus und behandelt Entscheidungen im Report-Design: Welche Visualisierung kommuniziert welche Information? Wann ist ein Balkendiagramm irreführend, wann ist eine KPI-Karte besser?

• Datenmodellierung in Power BI: Tabellen verknüpfen, Beziehungstypen, Filterrichtungen
• DAX: Measures vs. berechnete Spalten, CALCULATE, SUMX, Zeitintelligenz
• KPI-Darstellung: Gauges, Cards, bedingte Formatierungen
• Berichtsdesign: Leserführung, Farbschemata, Drilldown-Logik
• Filterlogik und Slicer: wie Benutzerinteraktionen das Datenmodell beeinflussen
• PL-300-relevante Optimierungsstrategien: Berichtsperformance, Row-Level Security

Künstliche Intelligenz in der Datenanalyse KI ist kein Hype mehr, sondern Teil des analytischen Werkzeugkastens. Dieser Abschnitt bietet einen strukturierten Einstieg in KI-Grundlagen und deren Anwendung im Business-Kontext — auf dem Niveau der Microsoft-Zertifizierung AI-900 sowie der CertNexus-Zertifikate AIBIZ und GenAIBIZ.

• AI-900-Inhalte: Machine Learning, Klassifikation, Regression, Clustering
• Natural Language Processing und Computer Vision: Grundkonzepte und Anwendungsfälle
• Azure AI-Dienste im Überblick: Cognitive Services, Bot Service, Form Recognizer
• AIBIZ: KI-Konzepte für Geschäftsanwender, ethische Grundlagen, Verantwortung
• GenAIBIZ: Grundlagen generativer KI, Large Language Models, Business-Anwendungen
• Einsatz von KI-Werkzeugen in der Analysepipeline: Automatisierung, Mustererkennung, Prognose

Praxisarbeit und kombinierte Analyse-Workflows Die Inhalte aller vier Zertifizierungen werden in Übungsaufgaben zusammengeführt. Dabei steht die Anwendung auf realistischen Datensätzen im Vordergrund — der Weg von der Fragestellung über SQL und Python bis zum Power BI-Report ist das Leitprinzip.

• Analyse-Fallstudien: von der Fragestellung über SQL und Python bis zum Power BI-Report
• PL-300-Aufgaben: Modellierungsfehler diagnostizieren, DAX-Debugging, Berichtsoptimierung
• AI-900-Szenarien: richtige Zuordnung von ML-Verfahren zu Anwendungsfällen
• AIBIZ- und GenAIBIZ-Fallbeispiele: ethische Bewertung, Chancen und Risiken in der Praxis
• Kombinierte Workflows: Datenbeschaffung mit SQL, Aufbereitung mit Python, Visualisierung mit Power BI
• Abschlussaufgabe: vollständiger Analyseworkflow mit Dokumentation und Präsentation
• Kritische Analyse eigener Ergebnisse anhand definierter Qualitätskriterien
• Gruppenauswertung typischer Analysefehler aus realen Projekten

Dieser Kurs eignet sich für Personen, die Datenanalyse methodisch durchdringen wollen — nicht nur ein einzelnes Tool erlernen, sondern verstehen, wie Analysen konzeptuell aufgebaut werden.

• Angehende Datenanalysten, die einen strukturierten methodischen Einstieg suchen
• Berufserfahrene Datenanalysten, die ihre Vorgehensweise systematisieren und Zertifikate erwerben wollen
• BI-Fachleute, die ihren Toolkit um KI-Grundkenntnisse erweitern möchten
• Personen, die gleichzeitig auf PL-300 und AI-900 vorbereitet werden wollen
• Fachkräfte aus datenaffinen Bereichen (Controlling, Marketing Analytics, Operations), die analytische Methoden strukturierter einsetzen wollen

Der Kurs wechselt zwischen konzeptuellen Erklärphasen und werkzeuggestützten Übungen. Besonders der Methodenteil lebt von vergleichender Betrachtung: Welche Analyseform beantwortet welche Frage? In welcher Situation ist SQL effizienter als Python? Wann reicht Excel? Diese Abwägungen werden am Beispiel durchgespielt, nicht nur theoretisch beschrieben. Das Combined-Learning-Format — überwiegend Vollzeit — gibt ausreichend Zeit für Vertiefung in den komplexeren Modulen wie SQL und Python.

Der Kurs läuft überwiegend in Vollzeit, in manchen Varianten auch in Teilzeit. Genaue Dauer und Stundenzahl variieren je nach Anbieter — aktuelle Termine finden sich direkt beim Kursanbieter.

Teilnehmer erhalten ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kurs bereitet auf vier externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), AIBIZ und GenAIBIZ (CertNexus). Die Prüfungen werden separat bei autorisierten Prüfungsstellen abgelegt und sind nicht im Kurspreis enthalten.

Ein Kurs, der mehrere Werkzeuge unter einem methodischen Dach vereint, schafft etwas, das einzelne Tool-Kurse nicht leisten: ein Verständnis dafür, warum bestimmte Analyseentscheidungen getroffen werden. Wer versteht, welcher Analysetyp auf welche Frage passt, wird nicht von unerwarteten Datenproblemen überrascht — er hat eine Systematik, die auch in neuen Kontexten trägt. Die Verbindung von PL-300 und AI-900 innerhalb eines Programms ist inhaltlich sinnvoll: Wer Datenanalyse mit Power BI beherrscht und gleichzeitig KI-Grundlagen versteht, kann in Unternehmen beurteilen, wann ein klassischer Reporting-Ansatz ausreicht und wann der Einsatz von ML-Verfahren sinnvoll ist. Diese Einschätzungskompetenz ist in der Praxis wertvoller als tiefes Spezialistenwissen in nur einem Bereich. Die CertNexus-Zertifikate AIBIZ und GenAIBIZ sprechen einen wachsenden Bedarf an: Unternehmen suchen Fachkräfte, die KI nicht nur nutzen, sondern auch kritisch bewerten — ethische Implikationen einschätzen, Einsatzmöglichkeiten sachlich beurteilen und generative KI in Analyseprozesse sinnvoll integrieren können. Dieser Kurs schafft die Grundlage dafür.