Power Query: Datenquellen verknüpfen – Weiterbildung

Der Kurs Datenquellen verknüpfen mit Power Query für Data & AI Specialist zeigt, wie sich unterschiedliche Datenquellen mit Power Query zu einer sauberen, auswertbaren Grundlage zusammenführen lassen. Im Mittelpunkt steht die praktische Arbeit an der Schnittstelle zwischen roher Datenlage und belastbarer Auswertung: Datenquellen einbinden, Strukturen prüfen, Qualität sichern und Ergebnisse so aufbereiten, dass sie im Fachkontext verstanden und genutzt werden können. Ergänzend werden KI-Grundlagen und Prompting so eingeordnet, dass sie den Auswertungsprozess sinnvoll unterstützen, statt ihn zu ersetzen.

Im ersten Themenblock geht es um die Einordnung des Auswertungskontexts. Bevor eine einzige Abfrage geschrieben wird, muss klar sein, welche fachliche Frage eigentlich beantwortet werden soll und welche Daten dafür überhaupt zur Verfügung stehen.

• Fachliche Fragestellungen strukturiert erfassen und in Datenlogik übersetzen
• Verfügbare Datenquellen sichten und ihre Struktur einordnen
• Datenqualität grob einschätzen, bevor tiefer eingestiegen wird
• Auswertungsziele konkret formulieren
• Relevante Kennzahlen und Merkmale vorab bestimmen
• Auffälligkeiten und Lücken im Datenbestand frühzeitig erkennen

Der zweite Block widmet sich der praktischen Arbeit mit Power Query als zentralem Werkzeug der Datenaufbereitung. Hier verschiebt sich der Fokus von der Planung zur konkreten technischen Umsetzung.

• Verbindungen zu unterschiedlichen Datenquellen in Power Query aufbauen
• Abfragen erstellen, die mehrere Quellen kombinieren
• Bereinigungsschritte wie Duplikate entfernen, Formate vereinheitlichen und fehlende Werte behandeln
• Berechnete Spalten und benutzerdefinierte Transformationen anlegen
• Abfragen so strukturieren, dass sie nachvollziehbar und wiederverwendbar bleiben
• Zwischenergebnisse laufend auf Plausibilität prüfen

Im dritten Block stehen Interpretation und Darstellung der Ergebnisse im Vordergrund. Saubere Daten allein reichen nicht — sie müssen in eine Form gebracht werden, die im jeweiligen Fachkontext verstanden wird.

• Muster und Auffälligkeiten in den aufbereiteten Daten erkennen
• Ergebnisse in Berichten, Dashboards oder Diagrammen darstellen
• Data-Storytelling-Prinzipien für eine adressatengerechte Kommunikation nutzen
• Kernaussagen von Nebensächlichkeiten trennen
• Grenzen der eigenen Auswertung transparent benennen
• Handlungsimpulse aus den Ergebnissen ableiten

Der vierte Block bettet die Auswertungsarbeit in den größeren Kontext datenbezogener Arbeitsroutinen ein und öffnet den Blick auf KI-gestützte Unterstützung.

• KI-Grundlagen und deren Einsatzmöglichkeiten im Auswertungsalltag einordnen
• Prompting-Techniken für datenbezogene Fragestellungen ausprobieren
• Ergebnisse von KI-Werkzeugen kritisch prüfen, statt sie ungeprüft zu übernehmen
• Datenqualität als durchgängiges Qualitätskriterium der eigenen Arbeit verankern
• Microsoft-365-Anwendungen im Zusammenspiel mit KI-Funktionen nutzen
• Eigene Workflows so gestalten, dass Auswertung und Kommunikation ineinandergreifen

Ergänzend zu den vier Themenblöcken bearbeiten die Teilnehmenden durchgehend praxisnahe Übungsaufgaben an realitätsnahen Datensätzen, sodass die einzelnen Power-Query-Schritte nicht isoliert, sondern im Zusammenhang eines vollständigen Auswertungsprozesses geübt werden. Dabei wird immer wieder der Bogen von der ursprünglichen Fragestellung über die technische Aufbereitung bis zur verständlichen Darstellung gespannt. Am Ende des Kurses steht ein zusammenhängendes Verständnis dafür, wie unterschiedliche Datenquellen technisch sauber verknüpft und fachlich sinnvoll ausgewertet werden können — als Grundlage für weiterführende Tätigkeiten im Bereich Daten und Künstliche Intelligenz.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich im Bereich Daten und Künstliche Intelligenz beruflich qualifizieren oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen möchten. Angesprochen sind insbesondere alle, die Daten erfassen, aufbereiten oder auswerten und KI-bezogene Anwendungen im beruflichen Alltag fundiert nutzen wollen.

• Personen mit erster Berührung zu Datenaufbereitung, die sich vertiefen möchten
• Fachkräfte, die Power Query als Werkzeug für ihre tägliche Arbeit kennenlernen wollen
• Quereinsteigende in datenorientierte Tätigkeitsfelder
• Mitarbeitende, die Berichte und Auswertungen künftig selbst erstellen sollen

Der Kurs kombiniert Präsenz- beziehungsweise Onlinephasen mit eigenständigen Übungsanteilen im Combined-Learning-Format. Theoretische Einführungen zu Power Query und Auswertungsmethodik wechseln sich mit angeleiteten Praxisübungen an konkreten Datensätzen ab. Die Teilnehmenden bauen ihre Abfragen schrittweise selbst auf und erhalten dabei fortlaufend Rückmeldung. Die zeitliche Organisation erfolgt überwiegend in Vollzeit, teilweise sind auch Teilzeitmodelle vorgesehen.

Der Kurs ist in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von der Einordnung des Auswertungskontexts über die technische Arbeit mit Power Query bis zur Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse reichen. Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Vollzeit- oder Teilzeitmodell und wird vom Anbieter im jeweiligen Kurstermin ausgewiesen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem entsprechenden Trägerzertifikat ab. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Anbieters, kein staatlich anerkanntes Examen.

Wer Daten aus mehreren Quellen zusammenführen muss, kennt das Problem: unterschiedliche Formate, uneinheitliche Strukturen und Datensätze, die erst mühsam vergleichbar gemacht werden müssen. Dieser Kurs setzt genau an diesem Punkt an und vermittelt mit Power Query ein Werkzeug, das genau diese Aufgabe strukturiert löst — nachvollziehbar, wiederholbar und ohne dass jede Änderung an den Quelldaten von Hand nachgezogen werden muss. Der Mehrwert liegt in der Verbindung von technischer Fertigkeit und fachlicher Einordnung. Es geht nicht nur darum, Klicks in einem Werkzeug zu lernen, sondern zu verstehen, wann welche Auswertung sinnvoll ist und wie sich Ergebnisse so darstellen lassen, dass sie im eigenen Arbeitsumfeld tatsächlich verstanden und genutzt werden. Die Einbindung von KI-Grundlagen rundet dieses Profil ab, ohne die fachliche Substanz der Datenarbeit in den Hintergrund treten zu lassen. Am Ende steht eine praxisnahe Kompetenz, die sich unmittelbar im Arbeitsalltag anwenden lässt: von der ersten Sichtung unstrukturierter Datenquellen über die saubere Aufbereitung in Power Query bis zur verständlichen Kommunikation der gewonnenen Erkenntnisse an Kolleginnen und Kollegen oder Fachabteilungen.