Junior Data Analyst: SQL, Python, Power BI – Kurs

Der Weg vom rohen Datensatz zur verständlichen Entscheidungsgrundlage führt über mehrere aufeinander abgestimmte Werkzeuge: SQL für den strukturierten Zugriff auf Datenbanken, Python für Datenverarbeitung und explorative Analyse sowie Power BI für die visuelle Aufbereitung in interaktiven Dashboards. Dieses Training vermittelt genau diese Kombination und richtet sich gezielt an angehende Junior Data Analysts. Teilnehmende lernen, Daten aus relationalen Datenbanken abzufragen, mit Python zu bereinigen und explorativ zu untersuchen, statistische Verfahren zur Ableitung von Erkenntnissen anzuwenden und die Ergebnisse in übersichtlichen Power-BI-Berichten zu präsentieren. Das Training eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt in Richtung Datenanalyse weiterbilden möchten.

Das erste Modul vermittelt Zielsetzung und Grundlagen der Datenanalyse und schafft den konzeptionellen Rahmen für die folgenden Module.

• Grundprinzipien der systematischen Datenanalyse
• Visuelle Aufbereitung von Analyseergebnissen
• Aufbau interaktiver Dashboards und Berichte
• Methoden zur verständlichen Darstellung komplexer Zusammenhänge
• Zielgruppengerechte Aufbereitung analytischer Erkenntnisse
• Einordnung der Rolle eines Junior Data Analyst
• Abgrenzung von deskriptiven, diagnostischen und vorausschauenden Analysen

Das zweite Modul vermittelt den Umgang mit relationalen Datenbanken und die Grundlagen von SQL.

• Aufbau und Logik relationaler Datenbanken
• Gezieltes Abfragen von Daten mit SQL
• Modellierung strukturierter Daten für Analysen
• Effiziente Nutzung von Tabellen und Beziehungen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen mit SQL
• Vorbereitung von SQL-Abfrageergebnissen für die Weiterverarbeitung
• Grundlegende Performance-Überlegungen bei SQL-Abfragen

Das dritte Modul führt Python als Werkzeug für Datenverarbeitung und explorative Analyse ein.

• Einsatz von Python für Datenverarbeitungsschritte
• Systematisches Bereinigen von Datensätzen
• Explorative Analyse zur Erkennung von Mustern
• Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Werten
• Automatisierung wiederkehrender Analyseschritte mit Python
• Vorbereitung bereinigter Daten für statistische Auswertungen
• Nachvollziehbare Dokumentation einzelner Verarbeitungsschritte

Das vierte Modul vermittelt statistische Verfahren und die Visualisierung der Ergebnisse in Power BI.

• Anwendung statistischer Verfahren zur Ableitung von Einsichten
• Interpretation statistischer Kennzahlen für Geschäftsfragen
• Import von SQL- und Python-Ergebnissen in Power BI
• Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte
• Filter- und Interaktionsmöglichkeiten für Endnutzer/innen
• Präsentation analytischer Erkenntnisse für Entscheidungstragende

Die vier Module sind so aufeinander bezogen, dass aus den Grundlagen der Datenanalyse zunächst der Datenzugriff über SQL, anschließend die Datenverarbeitung mit Python und schließlich die statistische Auswertung und Visualisierung in Power BI entsteht – der vollständige Weg vom Rohdatensatz zum präsentierbaren Ergebnis. Am Ende des Trainings können Teilnehmende Daten mit SQL abfragen, mit Python bereinigen und explorativ untersuchen, statistische Verfahren zur Ableitung von Einsichten anwenden und die Ergebnisse in Power BI verständlich und zielgruppengerecht präsentieren.

Das Training richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Datenanalyse weiterqualifizieren möchten, sowie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt und praxisnah weiterbilden wollen.

• Personen ohne Vorerfahrung in Datenbanken oder Programmierung, die einen Einstieg suchen
• Mitarbeitende, die künftig als Junior Data Analyst arbeiten möchten
• Unternehmen, die mehrere Mitarbeitende gemeinsam in Datenanalyse weiterbilden möchten
• Personen mit Erfahrung in Excel oder einfachen Datenstrukturen, die den nächsten Schritt gehen möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an SQL, Python und Power BI

Das Training ist als Hybrid Learning organisiert und führt Schritt für Schritt vom Datenzugriff über die Datenverarbeitung bis zur Visualisierung: Jedes Werkzeug wird an denselben durchgehenden Beispieldaten angewendet, sodass Teilnehmende den vollständigen Analyseweg einmal komplett durchlaufen, statt SQL, Python und Power BI isoliert voneinander kennenzulernen. Dieser durchgehende Bezug auf einen einzigen Beispieldatensatz erleichtert es, den eigenen Lernfortschritt über alle vier Module hinweg nachzuvollziehen. Der Unterricht findet in Vollzeit statt.

Die vier Bausteine Grundlagen der Datenanalyse, SQL und relationale Datenbanken, Python für Datenverarbeitung sowie Statistik und Power-BI-Visualisierung sind in einem zusammenhängenden Curriculum organisiert und werden im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit unterrichtet.

Das Training schließt mit einem Trägerzertifikat ab; je nach Anbieter ist damit zusätzlich eine eigenständige Abschlussprüfung verbunden. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in SQL, Python und Power BI, nicht um eine herstellerseitige Zertifizierung eines der drei Werkzeuganbieter.

Der besondere Wert dieses Trainings liegt in der Kombination dreier Werkzeuge, die im Alltag eines Junior Data Analyst selten getrennt voneinander vorkommen: SQL für den Datenzugriff, Python für Bereinigung und explorative Analyse sowie Power BI für die verständliche Präsentation. Wer nur eines dieser Werkzeuge beherrscht, muss bei den übrigen Arbeitsschritten auf andere Personen angewiesen sein und kann eine Auswertung selten von Anfang bis Ende eigenständig durchführen. Die Eignung sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen macht das Training zudem flexibel einsetzbar: Firmen können gezielt mehrere Mitarbeitende gemeinsam weiterbilden, um im Team eine gemeinsame Grundlage in Datenanalyse aufzubauen, statt einzelne Personen isoliert zu schulen. Eine gemeinsame Werkzeugbasis erleichtert zudem die spätere Zusammenarbeit, da alle Beteiligten dieselbe Sprache aus SQL-, Python- und Power-BI-Begriffen sprechen. Da das Training bewusst ohne formale Zugangsvoraussetzungen konzipiert ist, eignet es sich besonders für einen belastbaren Direkteinstieg: Wer bislang nur mit Excel gearbeitet hat, durchläuft hier einmal den vollständigen, realistischen Analyseweg vom Rohdatensatz bis zum präsentierbaren Bericht, statt einzelne Werkzeuge unverbunden nebeneinander kennenzulernen. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet dieses Kompetenzprofil den Einstieg als Junior Data Analyst, Data Analyst oder Business Intelligence Analyst in Unternehmen, die Datenanalyse zunehmend als Querschnittsaufgabe über mehrere Abteilungen hinweg verstehen und entsprechend breit aufgestellte Fachkräfte suchen.