Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete

Der Kurs „Junior Data Analyst“ richtet sich an alle, die einen strukturierten Einstieg in die Datenanalyse suchen, ohne bereits über tiefes technisches Vorwissen zu verfügen. Er verbindet die Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Daten mit der Microsoft-Azure-Datenplattform, der Visualisierung von Daten in Power BI sowie einem Überblick, wie künstliche Intelligenz die Arbeit von Data Analysts heute ergänzt. Statt einzelne Werkzeuge isoliert zu behandeln, zeigt der Kurs den gesamten Weg von der Datenquelle bis zur verständlichen Entscheidungsgrundlage – ein Ablauf, der dem tatsächlichen Arbeitsalltag von Junior Data Analysts entspricht.

Das erste Modul führt in die Grundlagen der Datenanalyse ein und schafft die begriffliche Basis für alle weiteren Themenblöcke. Teilnehmende lernen, wie Daten erhoben, ausgewertet und für unterschiedliche Zwecke genutzt werden.

• Grundbegriffe der Datenanalyse
• Datenquellen und Datentypen verstehen
• Ziele und Aufgaben eines Data Analysts
• Typische Anwendungsgebiete in Unternehmen
• Abgrenzung zwischen Data Analyst und Data Scientist
• Praxisbeispiel: Analyse einfacher Datensätze zur Umsatzentwicklung

Das zweite Modul vermittelt die Grundlagen der Microsoft-Azure-Datenplattform und der Cloud-Architektur. Im Mittelpunkt steht das Verständnis dafür, wie Daten in der Cloud gespeichert, verarbeitet und für die Analyse zugänglich gemacht werden.

• Relationale und nicht-relationale Daten in Azure
• Grundlagen der Datenmodellierung in der Cloud
• Cloud Data Services und Datenverarbeitung
• Einführung in maschinelles Lernen innerhalb der Azure-Plattform
• Speicherlösungen und deren Einsatzbereiche
• Praxisbeispiel: Einrichtung einer Azure-Datenbank und Analyse in der Cloud

Das dritte Modul widmet sich der Datenvisualisierung mit Power BI. Hier lernen Teilnehmende, aus aufbereiteten Daten aussagekräftige, interaktive Dashboards zu bauen, die Entscheidungsträgerinnen und -träger direkt nutzen können.

• Datenmodellierung in Power BI
• Visualisierungstechniken und Storytelling mit Daten
• KPI-Design und Berichterstattung
• Veröffentlichung und Zusammenarbeit in der Cloud
• Aufbau interaktiver Dashboards für unterschiedliche Kennzahlen
• Praxisbeispiel: Aufbau eines interaktiven Dashboards für Finanzkennzahlen

Das vierte Modul zeigt, wie künstliche Intelligenz die Arbeit von Data Analysts ergänzt, ohne sie zu ersetzen. Der Fokus liegt auf einem grundlegenden Verständnis dafür, wo KI-Werkzeuge in der Datenanalyse sinnvoll eingesetzt werden können.

• Grundlagen der künstlichen Intelligenz
• Maschinelles Lernen für den beruflichen Alltag
• Verbindung von KI und Datenanalyse
• Ethische Aspekte im Umgang mit datengetriebenen KI-Anwendungen
• Zukunftstrends im Bereich datenbasierter Entscheidungsfindung
• Praxisbeispiel: Einsatz eines KI-Werkzeugs zur automatisierten Datenanalyse

Ein fünftes, abschließendes Modul überträgt die erlernten Fähigkeiten in den Berufsalltag und zeigt mögliche Entwicklungswege im Bereich Data Analytics auf.

• Berufsrollen im Data-Umfeld und deren Anforderungsprofile
• Zertifizierungsmöglichkeiten im Bereich Datenplattformen und Business Intelligence
• Praxisnahe Projektarbeit zur Festigung der Kursinhalte
• Weiterführende Spezialisierungsmöglichkeiten im Data-Bereich
• Aufbau eines eigenen kleinen Analyseprojekts als Abschlussarbeit
• Einordnung, welche Spezialisierung zur eigenen Karriereplanung passt

Der rote Faden des Kurses folgt dem tatsächlichen Arbeitsweg eines Data Analysts: Zunächst wird verstanden, was Daten überhaupt sind und wo sie herkommen, dann werden sie in der Cloud strukturiert abgelegt, anschließend visuell aufbereitet und schließlich um eine Einordnung ergänzt, wie künstliche Intelligenz diesen Prozess unterstützen kann. Diese Reihenfolge unterscheidet den Kurs von reinen Werkzeug-Trainings, die etwa nur Power BI isoliert behandeln. Am Ende der Weiterbildung verfügen Teilnehmende über ein zusammenhängendes Grundverständnis der Datenanalyse – von der Datenquelle über die Cloud-Speicherung bis zur verständlichen visuellen Aufbereitung für Entscheidungsträgerinnen und -träger.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger sowie angehende Data Analysts, die einen strukturierten, praxisnahen Zugang zur Datenanalyse suchen. Er eignet sich ebenso für Fachkräfte aus Wirtschaft und Verwaltung, die zunehmend datenbasiert arbeiten möchten, wie für Quereinsteigende mit Interesse an einem analytischen Berufsfeld.

• Berufseinsteigerinnen und -einsteiger mit Interesse an Datenanalyse
• Quereinsteigende, die sich Richtung Data Analytics orientieren möchten
• Fachkräfte aus Wirtschaft und Verwaltung, die datenbasiert arbeiten wollen
• Personen, die Power BI und Cloud-Datengrundlagen praxisnah erlernen möchten
• Mitarbeitende, die künftig Entscheidungsgrundlagen aus Daten aufbereiten sollen

Der Kurs kombiniert Theorie mit direkt anwendbaren Praxisbeispielen: Jedes Modul endet mit einer konkreten Übung, etwa dem Aufbau einer Azure-Datenbank oder eines Power-BI-Dashboards, sodass die Inhalte unmittelbar angewendet werden. Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt und wird deutschlandweit online angeboten, teils auf Deutsch, teils auf Englisch, was den Zugang unabhängig vom Wohnort erleichtert.

Der Kurs ist in fünf aufeinander aufbauende Module gegliedert, die jeweils mit einem eigenen Praxisbeispiel abschließen. Die Organisation erfolgt überwiegend in Teilzeit, teils auch in Vollzeit, sodass sich der zeitliche Umfang an die individuelle Verfügbarkeit anpassen lässt, ohne den inhaltlichen Aufbau von den Grundlagen bis zur Projektarbeit zu verkürzen.

Der Kurs schließt mit einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters ab und zeigt Zertifizierungsmöglichkeiten im Bereich Datenplattformen und Business Intelligence auf, die sich daran anschließen lassen. Eine eigene Herstellerzertifizierung ist nicht automatisch Bestandteil des Kurses, wird aber als möglicher nächster Schritt für die weitere Spezialisierung im Data-Bereich eingeordnet.

Der zentrale Mehrwert dieses Kurses liegt in seinem durchgängigen Aufbau: Statt Power BI, Cloud-Grundlagen und KI-Grundverständnis isoliert zu vermitteln, folgt der Kurs dem tatsächlichen Arbeitsweg eines Data Analysts von der Datenquelle bis zur Entscheidungsgrundlage. Das erleichtert es Einsteigerinnen und Einsteigern, die einzelnen Werkzeuge nicht nur zu bedienen, sondern in ihrem Zusammenhang zu verstehen. Für den Berufsalltag bedeutet das einen konkreten Vorteil: Wer nach diesem Kurs mit Daten arbeitet, kann nicht nur ein Dashboard bauen, sondern versteht auch, woher die zugrunde liegenden Daten stammen und wie sie in der Cloud strukturiert sind – ein Verständnis, das reine Tool-Schulungen oft auslassen. Der Kurs eignet sich zudem als solide Grundlage für alle, die sich im Anschluss in eine Richtung vertiefen möchten, sei es in Richtung Cloud-Datenplattformen, Business-Intelligence-Spezialisierung oder in Richtung datengetriebener KI-Anwendungen, ohne dabei den Überblick über den gesamten Analyseprozess zu verlieren.