Excel Kurs für Fortgeschrittene - Daten effizient aufbereiten

Wer Excel täglich nutzt, kennt den Unterschied zwischen dem, was man weiß, und dem, was tatsächlich möglich wäre. Dieser Kurs schließt diese Lücke. Er richtet sich an Personen, die Excel bereits beherrschen und jetzt lernen wollen, wie man große Datenmengen professionell aufbereitet — mit Power Query, komplexen Formeln, Pivot-Tabellen und interaktiven Dashboards. Ergänzend bietet der Kurs einen praxisbezogenen Einblick in KI-gestützte Analysemethoden auf dem Konzeptniveau der Microsoft-Zertifizierung AI-900. Anders als der „Data Analyst Kurs: Datenanalyse mit Power BI und Excel", der Power BI als primäres Reporting-Werkzeug in den Vordergrund stellt, bleibt dieser Kurs konsequent im Excel-Ökosystem und vertieft es bis zur Dashboard-Ebene.

Vertiefung von Formeln und Funktionen Fortgeschrittene Excel-Arbeit bedeutet, Formeln nicht auswendig zu kennen, sondern zu verstehen, wie man sie kombiniert und in welchen Situationen welche Funktion die richtige ist. Praxisbeispiel für diesen Block: Aufbau einer Preisliste, die automatisch zwischen mehreren Tabellen sucht und Ausnahmeregeln per Formel abbildet.

• Verschachtelte WENN-Formeln und logische Operatoren
• SVERWEIS, XVERWEIS und INDEX/VERGLEICH: Anwendungsfälle und Unterschiede
• Dynamische Array-Formeln: FILTER, EINDEUTIG, SORTIEREN, SEQUENZ
• Statistische Funktionen: MITTELWERT, STABW, KORREL, HÄUFIGKEIT
• Fehlerbehandlung: WENNFEHLER, ISTNV, Debugging-Strategien
• Benannte Bereiche und strukturierte Tabellen für wartbare Arbeitsmappen

Datenaufbereitung mit Power Query Power Query ist das leistungsstärkste Werkzeug für die Automatisierung der Datenbereinigung in Excel. Praxisbeispiel: Import einer monatlichen Vertriebsdatei mit inkonsistenten Spaltennamen und automatische Bereinigung in einem wiederverwendbaren Abfragemodell — einmal aufgebaut, läuft dieser Prozess bei jedem neuen Dateneingang auf Knopfdruck.

• Daten aus Excel-Dateien, CSV, Datenbanken und Webquellen importieren
• Transformationen: Spalten bereinigen, teilen, zusammenführen, umbenennen
• Datentypen korrigieren und Fehler in der Quelldatei behandeln
• Abfragen kombinieren: Append und Merge zwischen verschiedenen Tabellen
• Parametrisierte Abfragen für wiederholbare Datenladevorgänge
• Aktualisierung einrichten: manuelle und automatische Datenaktualisierung

Pivot-Tabellen und erweiterte Analysen Pivot-Tabellen sind das schnellste Werkzeug zur Verdichtung großer Datensätze. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten nach Region, Produktgruppe und Zeitraum mit einem Klick auf verschiedene Aggregationen — und sofortige Umstrukturierung ohne Neuaufbau der Tabelle.

• Pivot-Tabellen aus strukturierten Tabellen und Power Query-Abfragen erstellen
• Gruppierungen nach Zeitraum, Kategorie und benutzerdefinierter Logik
• Berechnete Felder und Elemente für angepasste Kennzahlen
• Pivot-Diagramme: Charttypen und ihre Kopplung an Tabellen
• Datenschnitte und Zeitachsen für interaktive Filternavigation
• Mehrere Pivot-Tabellen mit einem Datenschnitt verbinden

Visualisierungen und interaktive Dashboards Ein Dashboard ist dann gut, wenn Entscheider innerhalb von Sekunden verstehen, was die Zahlen bedeuten. Praxisbeispiel: Management-Dashboard mit monatlicher Umsatzentwicklung, Regionenkarte und KPI-Ampellogik — alles in Excel, ohne externe Tools.

• Erweiterte Diagrammtypen: Wasserfall, Kombinationsdiagramm, Sparklines
• Bedingte Formatierungen auf Profiniveau: Datenbalken, Farbskalen, Icon-Sets
• Dashboards aufbauen: Layout, Navigationslogik, Kamera-Tool
• Formularsteuerelemente: Dropdowns, Optionsfelder, Schieberegler
• Dynamische Bezüge zwischen Diagrammen und steuernden Elementen
• Drucklayouts und Präsentationsvorbereitung für Reports

KI-Grundlagen in der Datenanalyse (AI-900) Dieser Block ergänzt die Excel-Kernkompetenz um ein konzeptionelles Verständnis von KI-Methoden. Im Vordergrund steht die Frage, wo KI-Verfahren klassische Excel-Analysen sinnvoll ergänzen — etwa bei Prognosen, Mustererkennung oder der automatisierten Verarbeitung unstrukturierter Daten. Der Block orientiert sich inhaltlich an den Themen der Microsoft AI-900-Zertifizierung (Azure AI Fundamentals).

• Überblick Azure AI Fundamentals: ML, NLP, Computer Vision, Sprachverarbeitung
• Machine Learning-Grundtypen: überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Azure Cognitive Services im Überblick: Text Analytics, Form Recognizer, Vision
• KI-gestützte Prognosen: Zeitreihenanalyse und Vorhersagemodelle in der Praxis
• Automatisierung von Analyseprozessen: KI-Werkzeuge im Microsoft-Umfeld
• Abgrenzung: wann reicht Excel, wann braucht es maschinelles Lernen?

Praxisarbeit und Fallstudien Alle Themen werden in integrierten Übungsszenarien zusammengeführt. Die Aufgaben orientieren sich an realistischen Berufssituationen aus Vertrieb, Controlling und Projektmanagement.

• Analyse einer fehlerhaften, unstrukturierten Rohdatendatei mit Power Query bereinigen
• Pivot-basiertes Reporting für einen monatlichen Controlling-Bericht aufbauen
• Komplexes Dashboard für einen fiktiven Vertriebsdatensatz erstellen
• Formeln diagnostizieren: typische Fehler in fremden Arbeitsmappen identifizieren und korrigieren
• AI-900-Konzepte auf konkrete Analyseszenarien anwenden: Machine Learning vs. Excel-Formel
• Abschlussaufgabe: von der Rohdatei über Power Query und Pivot bis zum fertigen Dashboard
• Eigenständige Lösung einer unbekannten Analysesituation mit geeigneten Werkzeugen
• Dokumentation der eigenen Lösung für die spätere Nachvollziehbarkeit

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Excel bereits aktiv nutzen und jetzt gezielt in die Tiefe gehen wollen — mit dem Ziel, auch große und unstrukturierte Datenmengen sicher zu beherrschen.

• Erfahrene Excel-Anwender aus kaufmännischen, analytischen oder koordinierenden Rollen
• Controller, Sachbearbeiter im Datenmanagement und Office-Fachkräfte mit Reporting-Aufgaben
• Personen, die ihren Excel-Alltag durch Power Query und Pivot-Automatisierung effizienter machen wollen
• Fachleute, die AI-900 als ersten KI-Zertifizierungsschritt anstreben
• Teams, die Excel als gemeinsames Analyse-Werkzeug etablieren oder standardisieren wollen

Der Kurs arbeitet konsequent an realen und realistischen Datensätzen — keine abstrakten Beispiele, sondern Szenarien, die dem eigenen Berufsalltag ähneln: Vertriebsdaten, Controlling-Reports, Personalauswertungen. Jedes Modul enthält ein vollständiges Praxisbeispiel, an dem das Gelernte direkt umgesetzt wird. Das Combined-Learning-Format kombiniert strukturierten Unterricht mit selbstverantwortlichen Praxisblöcken — geeignet für Teilnehmer, die Lernen und Beruf vereinbaren wollen.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teils auch in Teilzeit. Genaue Dauer und Stundenumfang variieren je nach Anbieter und aktuell gültigem Kursformat.

Teilnehmer erhalten nach Kursabschluss ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Zusätzlich bereitet der Kurs gezielt auf die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-900 (Azure AI Fundamentals) vor, die separat bei einem autorisierten Prüfungszentrum abgelegt wird. Das AI-900-Zertifikat ist der Einstiegspunkt in die Microsoft AI-Zertifizierungsreihe.

Excel ist in deutschen Unternehmen — trotz neuerer BI-Werkzeuge — nach wie vor das meistgenutzte Analyse-Werkzeug. Die Fähigkeit, Power Query effizient zu nutzen und Dashboards professionell zu gestalten, hat direkten Wert im Arbeitsalltag: Sie spart Zeit, reduziert Fehler durch manuelle Kopierschritte und verbessert die Kommunikation von Analyseergebnissen. Der AI-900-Baustein ist keine aufgepfropfte Ergänzung, sondern eine bewusste Erweiterung: Wer Excel als Analyse-Werkzeug beherrscht, steht früher oder später vor der Frage, wo KI-Methoden besser sind. Die Grundlagen aus diesem Block helfen, diese Entscheidung informiert zu treffen — und schaffen gleichzeitig die Basis für weitere KI-Zertifizierungen wie AI-102 oder eine Vertiefung mit CertNexus AIBIZ. Für Teams, die Excel als gemeinsames Standardwerkzeug nutzen, ist dieser Kurs eine Investition in kollektive Datenkompetenz. Einheitliche Power-Query-Strukturen, konsistente Pivot-Layouts und lesbare Dashboards senken den Kommunikationsaufwand und erhöhen die Verlässlichkeit von Berichten — mit direktem Nutzen für Controlling, Management und Projektkoordination.