Junior Data Analyst - Junior Data Analyst im Bereich Data Analytics

Datenanalyse ist eine der gefragtesten Kompetenzen auf dem modernen Arbeitsmarkt. Dieser Kurs bietet einen strukturierten Einstieg in das Feld der Data Analytics: von den konzeptionellen Grundlagen über den Umgang mit Datenbanken und Visualisierungstools bis hin zur Anwendung von Python und ersten KI-gestützten Analysemethoden im unternehmerischen Kontext. Fünf inhaltlich aufeinander aufbauende Module vermitteln das Wissen und die praktischen Fertigkeiten, die für eine Tätigkeit als Junior Data Analyst gebraucht werden.

Der Kurs ist in fünf thematische Module gegliedert, die vom konzeptionellen Fundament bis zur KI-gestützten Analyse reichen. Modul 1 — Grundlagen der Datenanalyse Der Einstieg schafft ein gemeinsames Verständnis der wichtigsten Begriffe, Methoden und Denkweisen, auf denen alle weiteren Module aufbauen. Neben theoretischen Konzepten steht die direkte Arbeit mit einem realen Datensatz im Vordergrund.

• Einführung in Datenanalyse: Was sind Daten, wie entstehen sie, warum sind sie wertvoll?
• Überblick über typische Werkzeuge und deren Einsatzbereiche (Excel, SQL, Python, BI-Tools)
• Datentypen und Datenqualität: strukturierte vs. unstrukturierte Daten
• Grundlegende statistische Kennzahlen: Mittelwert, Median, Streuung, Korrelation
• Praxisaufgabe: Analyse einer kleinen Excel-Datenbasis zur Erkennung von Trends und Ausreißern
• Einführung in den Datenanalyseprozess (Fragen — Daten — Analyse — Ergebnis)

Modul 2 — Datenfundament mit Microsoft Azure (DP-900) Dieses Modul vermittelt die Grundlagen für den Umgang mit Daten in der Cloud und bereitet gezielt auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-900 vor. Der Fokus liegt auf dem Verständnis von Datenbankarchitekturen und der Arbeit mit Azure-Datendiensten.

• Relationale Datenbanken: Tabellen, Primärschlüssel, Fremdschlüssel, SQL-Abfragelogik
• Nicht-relationale Datenspeicher: Dokumentendatenbanken, Schlüssel-Wert-Speicher, Graphdatenbanken
• Grundprinzipien des Datenmanagements in Microsoft Azure
• Einführung in Azure SQL Database und Cosmos DB
• Praxisaufgabe: Abfragen und Filtern von Datensätzen mit SQL-Befehlen in Azure
• Überblick über Analytics- und Visualisierungsdienste in der Azure-Plattform

Modul 3 — Datenvisualisierung mit Microsoft Power BI (PL-300) Power BI ist eines der meistgenutzten Business-Intelligence-Tools weltweit. In diesem Modul lernen Teilnehmerinnen und Teilnehmer, Rohdaten in verständliche und entscheidungsrelevante Dashboards zu verwandeln. Das Modul bereitet auf die PL-300-Zertifizierungsprüfung vor.

• Datenimport und -transformation in Power BI Desktop
• Modellierung von Datenbeziehungen im Power BI-Datenmodell
• Erstellung von Berichten: Diagramme, Karten, Tabellen, Slicers
• DAX-Grundlagen: berechnete Spalten und einfache Kennzahlen (Measures)
• Veröffentlichung und Teilen von Berichten im Power BI Service
• Praxisaufgabe: Aufbau eines Dashboards zur Darstellung von Umsatzentwicklungen und KPI-Übersichten

Modul 4 — Python für Data Analytics Python hat sich als Standardsprache für Datenanalyse etabliert. Dieses Modul vermittelt praxisorientierten Einstieg in Python mit einem klaren Fokus auf Datenaufbereitung und erste Auswertungsschritte.

• Grundlagen der Python-Syntax: Variablen, Datentypen, Schleifen, Funktionen
• Einführung in Pandas: DataFrames laden, filtern, gruppieren und zusammenführen
• NumPy für numerische Berechnungen: Arrays, Vektoroperationen, statistische Funktionen
• Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und inkonsistenten Formaten
• Erste Visualisierungen mit Matplotlib
• Praxisaufgabe: Bereinigung und deskriptive Auswertung eines Umfragedatensatzes in Python

Modul 5 — KI im Business-Kontext (CertNexus AIBIZ) Das letzte Modul bettet die erworbenen Analysefähigkeiten in den breiteren KI-Kontext ein. Ziel ist es, Chancen und Grenzen von KI-Anwendungen im Unternehmensalltag fundiert einschätzen zu können. Das Modul bereitet auf die CertNexus AIBIZ-Zertifizierung vor.

• Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz: Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing
• Anwendungsfelder von KI in Unternehmen: Prognosen, Automatisierung, Personalisierung
• Bewertung von KI-Projekten: Potenziale, Kosten, Datenverfügbarkeit, ethische Fragen
• Risiken und Grenzen: Bias in Daten, Modellinterpretierbarkeit, Datenschutz
• Praktische Einordnung: Wann ist KI sinnvoll, wann ausreichend konventionelle Analyse?
• Praxisaufgabe: Ausarbeitung einer strukturierten Entscheidungsvorlage für ein fiktives KI-Pilotprojekt

Über alle fünf Module hinweg steht die Anwendung des Gelernten auf realistische Szenarien im Mittelpunkt. Die modulübergreifenden Praxisaufgaben decken ein breites Spektrum ab —

• Aufbau einer vollständigen Analysesequenz von der Rohdaten-Aufnahme bis zur Visualisierung
• Verknüpfung von SQL-Abfragen mit Power BI als Datenquelle
• Einsatz von Python zur Vorbereitung von Datensätzen für die weitere Auswertung in BI-Tools
• Standortbestimmung des eigenen Lernfortschritts nach jedem Modul anhand von Übungsaufgaben
• Dokumentation von Analyseergebnissen in einem abschließenden Praxisprojekt
• Verbindung von Visualisierungsergebnissen mit unternehmerischen Fragestellungen
• Kritische Auseinandersetzung mit der Eignung von KI für konkrete Aufgabenstellungen
• Umgang mit unvollständigen oder fehleranfälligen Datensätzen in der Praxis
• Anpassung von Dashboards an unterschiedliche Zielgruppen (Management vs. Fachabteilung)
• Vergleich verschiedener Diagrammtypen in Bezug auf ihre Aussagekraft
• Aufbau einer einfachen automatisierten Auswertungsroutine in Python
• Präsentation von Analyseergebnissen in verständlicher, zielgruppengerechter Form

Die inhaltliche Verzahnung der fünf Module sorgt dafür, dass die erworbenen Kompetenzen nicht isoliert nebeneinander stehen, sondern sich gegenseitig ergänzen. Wer in Modul 2 SQL-Abfragen gelernt hat, nutzt dieses Wissen direkt in Modul 3 beim Import von Daten in Power BI — und in Modul 4 lässt sich dieselbe Datenbasis mit Python weiterverarbeiten.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich gezielt für eine Tätigkeit im Bereich Datenanalyse qualifizieren möchten, ohne zwingend über Vorerfahrungen in Programmierung oder Statistik zu verfügen.

• Berufseinsteiger und Absolventinnen, die in einen datenorientierten Beruf wechseln möchten
• Fachkräfte aus kaufmännischen oder verwaltenden Tätigkeiten, die ihre Datenkompetenz ausbauen wollen
• Quereinsteiger aus Branchen, in denen Daten zunehmend eine Rolle spielen
• Studierende, die praxisorientiertes Wissen neben ihrem Studium aufbauen möchten
• Personen mit erster Erfahrung in Excel, die systematisch in professionelle Analysetools einsteigen wollen

Der Kurs nutzt das Combined-Learning-Format — eine Kombination aus betreuten digitalen Lernphasen und eigenverantwortlichem Arbeiten an Praxisaufgaben. Die Betreuung erfolgt online; Lehrende stehen für Rückfragen und inhaltliche Klärungen zur Verfügung. Praxisaufgaben werden zu einem zentralen Bestandteil jedes Moduls und begleiten den Lernprozess von Anfang an. Sowohl Vollzeit- als auch Teilzeiteinstieg sind möglich, sodass der Kurs auch parallel zu anderen Verpflichtungen belegt werden kann.

Der Gesamtkurs umfasst fünf thematische Module. Die Durchführung ist sowohl in Teilzeit als auch in Vollzeit möglich. Alle Kursinhalte sind digital abrufbar, sodass die Teilnahme unabhängig vom Wohnort deutschlandweit möglich ist.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmerinnen und Teilnehmer eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Darüber hinaus bereitet der Kurs auf drei externe Zertifizierungsprüfungen vor: die Microsoft-Prüfungen DP-900 (Azure Data Fundamentals) und PL-300 (Power BI Data Analyst) sowie die CertNexus AIBIZ-Prüfung. Diese Prüfungen werden bei akkreditierten Testzentren extern abgelegt und führen zu international anerkannten Herstellerzertifikaten, die den Nachweis konkreter technischer Kompetenzen ermöglichen.

Datenanalyse ist kein Nischenthema mehr — sie gehört zum Standard moderner Wissensarbeit in nahezu jeder Branche. Wer heute Daten lesen, aufbereiten und verständlich darstellen kann, verfügt über eine Kompetenz, die in Unternehmen aktiv gesucht wird. Dieser Kurs schafft genau diese Grundlage: praxisorientiert, mit direktem Bezug zu Tools, die in der Berufswelt tatsächlich eingesetzt werden. Die Kombination aus Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ in einem einzigen Lehrgang ist dabei bewusst gewählt: Die drei Zertifikate ergänzen sich inhaltlich und decken den Datenpfad von der Speicherung über die Auswertung bis zur strategischen KI-Einschätzung ab. Wer alle drei besteht, kann seinen Datenkompetenz-Nachweis gegenüber Arbeitgebern auf mehreren Ebenen belegen. Besonders wertvoll ist der Praxistransfer, der sich durch alle fünf Module zieht. Statt Konzepte abstrakt zu vermitteln, werden sie sofort auf realistische Aufgabenstellungen angewendet. So entsteht am Ende nicht nur Fachwissen, sondern echte Handlungsfähigkeit — die Fähigkeit, aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und diese nachvollziehbar zu kommunizieren.