Excel-Spezialist:in

Dieser Kurs richtet sich an alle, die Excel bereits grundlegend kennen und ihre Kenntnisse gezielt auf ein professionelles Niveau bringen möchten. Im Mittelpunkt steht nicht die Wiederholung von Einstiegsstoff, sondern die Arbeit mit anspruchsvollen Formeln, Business-Intelligence-Funktionen, Power Query für automatisierte Datenflüsse und interaktiven Dashboards. Ergänzend bietet der Kurs einen Einblick in KI-gestützte Analysemethoden auf Basis der Microsoft Azure AI-Grundlagen (AI-900), sodass Teilnehmende verstehen, wie maschinelles Lernen und Prognosemodelle in Arbeitsabläufe eingebunden werden können.

Modul 1: Komplexe Formeln und Funktionen In diesem Modul verlassen Sie die Standardformeln und wenden Techniken an, die in der täglichen Büro- und Analysepraxis häufig fehlen: verschachtelte Berechnungen, Fehlerbehandlung und dynamische Verweise. Sie lernen, wie Daten flexibel und robust ausgewertet werden können, auch wenn sich Tabellenstrukturen ändern.

• Verschachtelte WENN-Formeln und Fehlerbehandlung mit WENNFEHLER und WENNNV
• INDEX und VERGLEICH als flexible Alternative zu SVERWEIS
• Dynamische Bereiche mit BEREICH.VERSCHIEBEN und strukturierten Tabellen
• Statistische Funktionen: MITTELWERTWENN, ZÄHLENWENNS, VARIANZ und Derivate
• Array-Formeln und deren Einsatz bei mehrspaltigen Auswertungen
• Matrixfunktionen in modernen Excel-Versionen (EINDEUTIG, SORTIEREN, FILTER)

Modul 2: Datenanalyse und Business Intelligence Excel bietet weit mehr als einfache Pivot-Tabellen. Dieses Modul behandelt erweiterte Analyse-Werkzeuge, die in Controlling, Finanzplanung und Vertriebsreporting eingesetzt werden. Auf Basis realer Szenarien üben Sie, mehrdimensionale Datenmodelle innerhalb von Excel aufzubauen und Was-wäre-wenn-Analysen systematisch durchzuführen.

• Erweiterte Pivot-Tabellen mit Drilldown, Berechneten Feldern und Datenschnitten
• Pivot-Diagramme und deren Verknüpfung mit interaktiven Dashboards
• Szenario-Manager: parallele Planungsszenarien verwalten und vergleichen
• Zielwertsuche und Solver für Optimierungsaufgaben in Einkauf und Budgetierung
• Datenmodellierung mit Power Pivot und dem internen Datenmodell
• Beziehungen zwischen Tabellen und DAX-Grundformeln für aggregierte Auswertungen

Modul 3: Power Query und automatisierte Datenflüsse Regelmäßige Reports auf Basis immer neuer Quelldaten sind in vielen Unternehmen zeitintensiv. Dieses Modul zeigt, wie Power Query den Datenimport und die Bereinigung strukturiert und wiederholbar macht, sodass monatliche Berichte mit wenigen Klicks aktualisiert werden können.

• Datenimport aus Excel-Dateien, CSV, Datenbanken und Webquellen
• Transformationsschritte: Spalten bereinigen, Datentypen angleichen, Nullwerte behandeln
• Verknüpfung und Zusammenführung mehrerer Datenquellen in einer Abfrage
• Automatische Aktualisierung von Reports ohne manuelles Eingreifen
• Einfache Makros aufzeichnen und für standardisierte Abläufe anpassen
• Fehlerquellen in Abfragen erkennen und durch Schrittprüfung beheben

Modul 4: Visualisierungen und interaktive Dashboards Daten müssen vermittelt werden. Dieses Modul konzentriert sich auf die visuelle Aufbereitung: von der Diagrammgestaltung über bedingte Formatierungen bis zum vollständigen Management-Dashboard, das Entscheidungen auf einen Blick ermöglicht.

• Erweiterte Diagrammtypen: Kombi-Charts, Wasserfall, Sunburst und Trichterdiagramme
• Bedingte Formatierungen mit Farbskalen, Datenbalken und Symbol-Sets für KPI-Anzeige
• Slicer und Zeitachsen als interaktive Bedienelemente in Dashboards
• Aufbau eines vollständigen Management-Dashboards für Vertriebs- oder Finanzdaten
• Druckoptimierung und PDF-Export für Reports im Corporate-Design

Modul 5: KI-Grundlagen für Datenanalysten (AI-900-Einblick) Dieser Block gibt Ihnen einen strukturierten Überblick, wie Microsoft-KI-Dienste in Analyse- und Reporting-Workflows eingesetzt werden. Er bereitet inhaltlich auf das Azure AI Fundamentals-Verständnis vor und zeigt, wo KI-Unterstützung in Excel-nahen Szenarien sinnvoll ergänzt werden kann.

• Überblick über Microsoft Azure AI-Grundlagen und Dienste (AI-900-Themenfelder)
• KI-gestützte Prognosemodelle: Grundprinzip und Anwendungsszenarien
• Mustererkennung und Anomalieerkennung in Zeitreihendaten
• Einbindung von KI-Prognosen in Excel-Auswertungen
• Praktische Einordnung: Wo KI Analysten unterstützt und wo Excel-eigene Werkzeuge ausreichen

Typische Aufgaben und Übungsszenarien aus dem Kursprogramm sind zum Beispiel

• Erstellung einer mehrdimensionalen Finanzanalyse mit verschachtelten Formeln und Szenario-Manager
• Aufbau einer automatisch aktualisierten Vertriebsreport-Pipeline mit Power Query
• Entwicklung eines interaktiven Management-Dashboards mit Slicern und Drilldown-Funktionen
• Analyse historischer Verkaufsdaten mit erweiterter Pivot-Tabelle und DAX-Formeln
• Identifikation von Ausreißern in Datensätzen mit bedingter Formatierung und KI-gestützter Plausibilitätsprüfung
• Erstellen einer Kostenoptimierungsrechnung mit dem Excel-Solver
• Aufbau eines Power-Query-Imports aus mehreren CSV-Quellen mit automatischer Bereinigung
• Konfiguration eines KPI-Dashboards mit farblicher Ampelbewertung
• Modellierung eines einfachen Datenmodells mit zwei verknüpften Tabellen und Pivot-Auswertung
• Erstellung eines druckfertigen Monatsreports mit Layout-Optimierung
• Praktische Übung zur KI-Prognose: Interpretation eines Trendmodells auf realen Umsatzdaten
• Kombination von FILTER-Formel und bedingter Formatierung für dynamische Auswertungstabellen

Der Kurs verbindet Theorie und praxisorientierte Übungen in einem kombinierten Lernformat, das Präsenz- und Online-Einheiten flexibel verknüpft. Die Tiefe der Übungen ist auf Berufsalltag ausgerichtet: Beispieldatensätze stammen aus typischen Controlling-, Vertriebs- und HR-Szenarien.

Der Kurs richtet sich an Berufstätige, die Excel bereits im Alltag nutzen und ihre Anwendungskompetenz gezielt auf ein professionelles Niveau anheben möchten.

• Sachbearbeiter:innen und Assistenzkräfte, die Reports und Auswertungen eigenverantwortlich erstellen
• Controller und kaufmännische Fachkräfte, die komplexere Analysen und Budgetmodelle benötigen
• Daten- und Business-Intelligence-Einsteiger, die Excel als Einstiegsplattform vor Power BI nutzen
• Personen, die ihren Arbeitsalltag durch Automatisierung und strukturierte Datenflüsse effizienter gestalten möchten
• Berufswechsler:innen, die eine fundierte Datenanalyse-Kompetenz aufbauen wollen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt und verbindet live geleitete Unterrichtseinheiten im virtuellen Klassenzimmer mit betreuten Übungsphasen. Theorie wird direkt an praxisnahen Datensätzen gezeigt, Übungen folgen unmittelbar auf die Erklärung. Die Arbeit in kleinen Gruppen ermöglicht individuelle Nachfragen. Digitale Materialien, Übungsdateien und Musterlösungen begleiten jeden Modulabschnitt. Das Format eignet sich für Vollzeit- und Teilzeitabsolventen.

Die Kursdauer variiert je nach gewähltem Umfang und Träger. Der Unterricht findet in der Regel im Vollzeit- oder Teilzeitrhythmus statt. Die Kombination aus Theorie, betreuten Übungen und angeleiteten Praxisprojekten ergibt eine substanzielle Gesamtstundenzahl, die eine echte Kompetenztiefe ermöglicht.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Diese dokumentiert die absolvierten Inhalte und die erworbenen Kompetenzen. Der Kursinhalt bereitet inhaltlich auf die MOS-Prüfung Excel Expert (MO-201) vor; die offizielle Zertifizierungsprüfung kann über ein akkreditiertes Microsoft-Testcenter separat abgelegt werden.

Wer Excel auf Spezialistenniveau beherrscht, hebt sich im Berufsalltag deutlich von der Masse der Anwender ab. Die Fähigkeit, komplexe Datenmodelle aufzubauen, automatisierte Reportingprozesse zu etablieren und professionelle Dashboards zu gestalten, ist in kaufmännischen, analytischen und operativen Funktionen gleichsam gefragt. Die im Kurs entwickelten Kompetenzen lassen sich direkt am nächsten Arbeitstag einsetzen. Besonders wertvoll ist die Verbindung von technischer Excel-Tiefe und dem Blick auf KI-gestützte Analysemethoden. Wer versteht, wie Prognosemodelle und Mustererkennung funktionieren und wo Excel-eigene Werkzeuge ausreichen, trifft bessere Entscheidungen beim Einsatz von Analysetools. Diese Kombination ist in vielen Unternehmen noch selten und macht Absolventen zu gefragten Ansprechpartnern. Die Breite des Kurses — von dynamischen Formeln über Power Query bis zu interaktiven Management-Dashboards — sorgt dafür, dass Teilnehmende nicht nur einzelne Techniken beherrschen, sondern ganze Analyse-Pipelines eigenständig aufbauen können. Das ist ein messbarer Mehrwert für Arbeitgeber und eine starke Grundlage für Folgequalifikationen im Bereich Data Analytics und Business Intelligence.