Erweiterte Data Analytics & Datenintegration – Weiterbildung

Diese Weiterbildung verbindet praxisorientierte Datenanalyse mit strategischer Datenintegration und richtet sich an alle, die aus verstreuten Datenquellen belastbare Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen bauen wollen. Im Mittelpunkt steht nicht die einzelne Auswertung, sondern das Zusammenspiel aus Datenmodellierung, ETL-Prozessen, SQL-Abfragen und Power-BI-Berichten, ergänzt um ein selbst erarbeitetes Datenportfolio. Wer nach dem Kurs gefragt wird, wie Daten aus verschiedenen Systemen zusammengeführt und für Führungskräfte in eine verständliche Entscheidungsgrundlage übersetzt werden, soll eine fundierte Antwort geben können.

Der Kurs gliedert sich in fünf aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von der beruflichen Orientierung bis zur eigenständigen Projektarbeit reichen. Berufliche Entwicklung im Bereich Data Analytics Zum Einstieg geht es um Karrierewege in Datenberufen und darum, wie sich eigene Stärken gezielt in eine Spezialisierung überführen lassen.

• Berufsbilder rund um Data Analytics und angrenzende Rollen einordnen
• Eigene Kompetenzen und Interessen mit möglichen Spezialisierungen abgleichen
• Strategien zur Weiterentwicklung durch Projektpraxis und gezielte Weiterbildung entwickeln
• Den Zusammenhang zwischen Analytics-Rollen und Unternehmensentscheidungen verstehen
• Realistische nächste Schritte für die eigene berufliche Ausrichtung skizzieren

Aufgaben und Werkzeuge eines Data Analysts Dieser Block vermittelt das tägliche Handwerkszeug: von der Datenbereinigung bis zur verständlichen Kommunikation von Ergebnissen.

• Daten systematisch bereinigen und auf Konsistenz prüfen
• Auffälligkeiten und Fehlerquellen in Datensätzen erkennen und korrigieren
• Berichte und Dashboards aufbauen, die Muster klar sichtbar machen
• Python als Werkzeug für wiederkehrende Auswertungsschritte einsetzen
• Data-Storytelling-Techniken nutzen, um Ergebnisse für Fachbereiche greifbar zu machen
• Den Weg von der Rohdatenanalyse bis zur Entscheidungsvorlage nachvollziehen

Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung Hier rückt die strukturierte Auswertung mit SQL und Power BI in den Mittelpunkt, ergänzt um Konzepte zur Entscheidungsunterstützung.

• SQL-Abfragen zur gezielten Extraktion entscheidungsrelevanter Informationen formulieren
• Microsoft SQL Server für umfangreichere Auswertungsszenarien einsetzen
• Power BI für interaktive, visuelle Analysen nutzen
• Grundlagen der Data Literacy im Unternehmenskontext anwenden
• Varianzanalysen zur Einordnung von Abweichungen und Entwicklungen nutzen
• Predictive-Analytics-Ansätze zur vorausschauenden Entscheidungsunterstützung kennenlernen

Tools und Methoden zur professionellen Datenintegration Der vierte Block vertieft die technische Seite: wie Daten aus verschiedenen Quellen sauber zusammengeführt werden.

• Grundprinzipien der Datenmodellierung auf eigene Datensätze anwenden
• ETL-Prozesse zur Extraktion, Transformation und zum Laden von Daten nachvollziehen
• Datenbankstrukturen für die Integration verschiedener Quellsysteme einordnen
• SQL-Basiswissen mit erweiterten Abfragetechniken kombinieren
• Power-BI-Funktionen gezielt für die Zusammenführung integrierter Datenbestände nutzen
• Typische Stolperstellen bei der Datenintegration erkennen und vermeiden

Praktische Projektarbeit und mentorgestütztes eigenständiges Lernen

• Ein eigenes Analyseprojekt von der Datenquelle bis zur fertigen Auswertung planen
• Ein Datenportfolio aufbauen, das SQL-, Python- und Power-BI-Arbeiten sichtbar macht
• Projektergebnisse strukturiert dokumentieren, damit sie später vorzeigbar sind
• Eigene Fortschritte im mentorgestützten eigenständiges Lernen regelmäßig einordnen
• Lerntempo an persönliche Verfügbarkeit und Vorwissen anpassen
• Feedback zu eigenen Auswertungen einholen und in die Projektarbeit einarbeiten
• Eine Portfolio-Präsentation vorbereiten, die Analysewege nachvollziehbar macht
• Zusammenhänge zwischen Datenintegration und Entscheidungsfindung an einem eigenen Beispiel zeigen
• Technische und inhaltliche Entscheidungen im Projekt begründen können
• Den eigenen Analyseansatz kritisch mit alternativen Vorgehensweisen vergleichen
• Ergebnisse so aufbereiten, dass sie auch fachfremden Personen verständlich sind
• Das fertige Portfolio als Grundlage für weitere berufliche Schritte nutzen

Wer die Weiterbildung durchläuft, verbindet damit technisches SQL- und Python-Wissen mit der strategischen Fähigkeit, Datenquellen sinnvoll zusammenzuführen. Genau dieses Zusammenspiel aus Integration und Entscheidungsunterstützung unterscheidet den Kurs von reinen Tool-Schulungen, die sich auf eine einzelne Anwendung beschränken. Die praktische Projektarbeit am Ende sorgt dafür, dass die erworbenen Fähigkeiten nicht abstrakt bleiben, sondern in einem selbst dokumentierten Datenportfolio münden, das sich für Bewerbungen oder interne Positionierungen nutzen lässt.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten arbeiten möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen. Besonders geeignet ist sie für Personen, die bereits erste Berührungspunkte mit Daten hatten und nun gezielt in Richtung Datenintegration und Entscheidungsunterstützung vertiefen wollen.

• Berufstätige, die von einer reinen Auswertungsrolle in Richtung Datenintegration wechseln möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an SQL, Power BI und Python
• Personen, die ein eigenes Datenportfolio für die weitere Karriereplanung aufbauen wollen
• Mitarbeitende, die Entscheidungsprozesse in ihrem Unternehmen stärker datenbasiert gestalten möchten
• Fachkräfte mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung, die sich fachlich weiterentwickeln wollen

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Onlinephasen im Hybrid-Learning-Format und wird überwiegend in Vollzeit, in Teilen auch in Teilzeit angeboten. Theoretische Inhalte zu SQL, Datenmodellierung und Power BI wechseln sich mit praktischen Übungen ab, in denen das Gelernte direkt an eigenen Datensätzen erprobt wird. Ein wesentlicher Bestandteil ist das mentorgestützte eigenständiges Lernen, bei dem Teilnehmende eigenständig an ihrem Datenportfolio arbeiten und dabei fachliche Begleitung erhalten.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt, mit der Möglichkeit einer Teilzeit-Variante für Teilnehmende mit anderen zeitlichen Verpflichtungen. Der Umfang verteilt sich auf die fünf Themenblöcke von der beruflichen Orientierung über SQL- und Power-BI-Vertiefung bis zur abschließenden Projektarbeit, wobei die praktische Portfolioarbeit einen eigenständigen, zeitintensiven Teil des Kurses bildet.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung, deren genaue Ausgestaltung vom jeweiligen Anbieter festgelegt wird. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, kein staatlich anerkanntes Examen. Das im Kurs erarbeitete Datenportfolio ergänzt das Zertifikat als greifbaren Nachweis der erworbenen praktischen Fähigkeiten.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verlässt sie nicht nur mit Werkzeugkenntnissen in SQL, Power BI und Python, sondern mit einem klaren Verständnis dafür, wie Datenintegration und Entscheidungsfindung zusammenhängen. Genau diese Verbindung wird in vielen Unternehmen gesucht, wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt und für Führungsentscheidungen aufbereitet werden müssen. Das im Kurs entstehende Datenportfolio macht die eigenen Fähigkeiten sichtbar und belastbar nachweisbar, weit über eine reine Zertifikatsaussage hinaus. Wer sich intern für anspruchsvollere Analytics-Aufgaben positionieren oder extern eine neue Stelle in diesem Bereich antreten möchte, kann auf konkrete, selbst erarbeitete Projektergebnisse verweisen. Langfristig eröffnet die Kombination aus Datenintegrationswissen und Entscheidungsunterstützung Perspektiven über die klassische Data-Analyst-Rolle hinaus, etwa in Richtung Business Intelligence oder Datenbankentwicklung, da die Weiterbildung bewusst an der Schnittstelle mehrerer verwandter Berufsbilder ansetzt.