Junior Data Analyst & Data Scientist: 5 Zertifikate

Dieser Kurs führt in einem breiten Bogen durch die Kernkompetenzen, die Data Analysts und Junior Data Scientists heute mitbringen müssen. Anders als ein reiner Tool-Kurs baut das Programm konsequent aufeinander auf: Es beginnt mit dem konzeptionellen Datenfundament, vermittelt dann Reporting- und Visualisierungsfähigkeiten mit Power BI und Excel, führt in Python und den Data-Science-Lifecycle ein und schließt mit Business-Skills sowie KI-Grundlagen. Am Ende des Programms liegen Zertifikatsprüfungen bei Microsoft und CertNexus vor — darunter DP-900, PL-300, AI-900, CDSP und DSBIZ. Das Ziel ist ein vielseitiges analytisches Profil, das sowohl für klassische BI-Aufgaben als auch für erste Data-Science-Rollen geeignet ist.

Datenfundament — Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) Dieser erste Block legt die konzeptionelle Grundlage für alle weiteren Inhalte. Wer Datenbanken und Cloud-Datendienste grundsätzlich versteht, kann Analyse-Workflows später besser einordnen und gezielter mit ihnen arbeiten. Die Inhalte decken den Prüfungsstoff der DP-900 vollständig ab.

• Relationale und nicht-relationale Datenmodelle
• Azure SQL und Azure Cosmos DB im Überblick
• Azure Data Lake und andere Azure Data Services
• Grundkonzepte von Datenmanagement und Datenhaltung
• Aufbau einer relationalen Datenbank in Azure als Praxisübung
• Prüfungsrelevante Themen und Aufgabenstruktur der DP-900

Datenvisualisierung und Reporting — Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) Power BI ist in deutschen Unternehmen das meistgenutzte Self-Service-BI-Tool. Dieser Block vermittelt systematisch den Aufbau belastbarer Datenmodelle, die Erstellung interaktiver Dashboards und die Kommunikation von Kennzahlen. Ziel ist die vollständige Prüfungsvorbereitung auf PL-300.

• Import und Transformation von Daten mit Power Query
• Datenmodellierung und relationale Tabellenstrukturen
• DAX-Grundlagen und wichtige Maßzahlen
• Aufbau von KPI-Dashboards zur Unternehmenssteuerung
• Interaktive Berichte und Drill-Through-Funktionen
• Prüfungsrelevante Aufgabentypen der PL-300

Excel für Datenanalyse — Microsoft Specialist Excel Level 1–3 Excel bleibt in vielen Organisationen das erste Werkzeug für strukturierte Auswertungen. Diese Einheit führt systematisch von Grundfunktionen zu fortgeschrittenen Techniken und schließt mit der Microsoft-Specialist-Zertifizierung ab.

• Formeln, Funktionen und Namensräume
• Pivot-Tabellen und Datenschnitte
• Diagramme und Visualisierungsmöglichkeiten
• Makros und Automatisierungsgrundlagen
• Aufbau von Monatsberichten als Praxisaufgabe
• Prüfungsanforderungen der Microsoft-Specialist-Zertifizierung

Python für Data Science Python ist die Lingua Franca moderner Datenarbeit. Dieser Block führt von der Syntax über Datenstrukturen bis zu zentralen Bibliotheken. Im Mittelpunkt steht die explorative Analyse realer Datensätze.

• Grundlagen der Python-Syntax und Datentypen
• Arbeiten mit Listen, Dictionaries und DataFrames
• Datenbereinigung und Transformation mit Pandas
• Explorative Analyse und Visualisierung mit Matplotlib
• Praxisprojekt zur Bereinigung und Auswertung von Kundendaten
• Strukturierte Dokumentation von Analyse-Skripten

Business-Kontext und Kommunikation — CertNexus DSBIZ Analytische Ergebnisse haben nur dann Wirkung, wenn sie verständlich kommuniziert und in Entscheidungsprozesse eingebettet werden. Dieser Block vermittelt, wie Datenprojekte Mehrwert für Unternehmen schaffen — orientiert an den DSBIZ-Lernzielen.

• Grundlagen datengetriebener Geschäftsmodelle
• Business Use Cases identifizieren und priorisieren
• Kommunikation von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
• Datenprojekte im Kontext von Governance und Compliance verstehen
• Entwicklung eines Business Cases für ein datengetriebenes Projekt

Data Science Lifecycle — CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner) Dieser Block führt durch den vollständigen Data-Science-Prozess — von der Problem- und Datenanalyse über Feature Engineering bis zur Modellevaluation. Die CDSP-Zertifizierung von CertNexus belegt die Kompetenz, Data-Science-Projekte strukturiert umzusetzen.

• Datenerhebung, -bereinigung und explorative Analyse
• Feature Engineering und Merkmalsselektion
• Grundlagen des Modelltrainings und der Evaluation
• Modellinterpretation und Fehleranalyse
• Entwicklung eines Prognosemodells als Abschlussaufgabe
• Prüfungsrelevante Themen der CDSP-Zertifizierung

KI-Grundlagen — Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals) Abschließend vermittelt dieser Block ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz und deren Azure-Implementierungen. Die AI-900-Prüfung rundet das Zertifikatsportfolio ab und verknüpft Data-Science-Kompetenz mit KI-Anwendungswissen.

• Überblick Machine Learning und Deep Learning
• Azure Cognitive Services: Vision, Language, Speech
• Responsible AI und ethische Grundsätze
• Entwicklung eines KI-gestützten Prototyps als Praxisbeispiel
• Prüfungsaufbau und Schwerpunkte der AI-900

Praxisblock Alle Bausteine werden in anwendungsnahen Projekten zusammengeführt, die den vollständigen Workflow einer Datenanalyse abbilden.

• Vollständiger Analyse-Workflow von der Rohdatenquelle bis zur Dashboard-Präsentation
• Integration von Python-Auswertungen in Power-BI-Reports
• Entwicklung eines datengetriebenen Business Cases
• Fehlerbehebung und Code-Optimierung in Python-Skripten
• Kritische Einordnung von Modell-Outputs und Kommunikation der Grenzen
• Strukturierte Präsentation von Ergebnissen für fachfremde Stakeholder
• Vergleich verschiedener Visualisierungsansätze und deren Eignung für unterschiedliche Zielgruppen

Das Praxisprojekt am Ende des Programms verknüpft alle gelernten Tools zu einer kohärenten Analyse — von der Datenbeschaffung über Python-Bereinigung und Power-BI-Visualisierung bis zur Business-Präsentation.

Das Programm richtet sich an Personen, die einen breiten und soliden Einstieg in Datenanalyse und Data Science anstreben.

• Berufseinsteiger ohne spezifische IT-Vorkenntnisse, die datennahe Tätigkeiten anstreben
• Quereinsteiger aus kaufmännischen, technischen oder naturwissenschaftlichen Berufen
• Fachkräfte, die ihre Kompetenzen im Umgang mit Daten gezielt erweitern wollen
• Personen, die auf mehrere anerkannte Microsoft- und CertNexus-Zertifikate hinarbeiten möchten
• Studierende, die ihr Hochschulwissen mit praxisnahen Tools und Zertifikaten untermauern wollen

Das Programm verbindet angeleitete Lerneinheiten mit eigenständigen Übungsphasen, in denen Teilnehmende mit echten Datensätzen arbeiten. Synchrone Trainer-Sessions ermöglichen gezielte Rückfragen; asynchrone Phasen geben Raum, das Tempo den eigenen Kenntnisständen anzupassen. Die sieben Zertifikatsstränge werden parallel begleitet, sodass keine Prüfungsvorbereitung auf den letzten Wochen konzentriert wird. Durchführungen erfolgen überwiegend in Vollzeit, einzelne Angebote auch in Teilzeit.

Durch den Umfang von sieben Modulen mit je eigenständigen Zertifikatsprüfungen ist das Programm auf mehrere Monate ausgelegt. Vollzeitdurchführungen ermöglichen einen kompakteren Ablauf; Teilzeitvarianten strecken die Inhalte auf einen längeren Zeitraum. Die genaue Kursdauer wird im jeweiligen Angebot angegeben.

Das Programm bereitet auf folgende externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900, Microsoft PL-300, Microsoft AI-900, CertNexus DSBIZ sowie CertNexus CDSP. Hinzu kommt die Vorbereitung auf die Microsoft-Specialist-Prüfung im Bereich Excel. Die Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern abgelegt. Zusätzlich erhalten Teilnehmende nach Kursabschluss ein qualifiziertes Teilnahmezertifikat, das Inhalte und Lerndauer dokumentiert.

Die Breite des Programms ist bewusst gewählt: Der Weg vom Einsteiger zum Junior Data Analyst oder in erste Data-Science-Rollen erfordert heute mehr als ein einziges Tool oder eine einzelne Zertifizierung. Wer sowohl Excel als auch Power BI, Python und grundlegende KI-Konzepte beherrscht, ist flexibel einsetzbar — in klassischen BI-Teams genauso wie in analytisch geprägten Fachbereichen. Mit fünf international anerkannten Zertifikaten (DP-900, PL-300, AI-900, DSBIZ, CDSP) plus Microsoft-Specialist-Excel entsteht ein nachweisbares Qualifikationsprofil, das Auswahlgespräche erleichtert. Anders als vage Kursbezeichnungen auf einem Lebenslauf sind Zertifikatsnamen und ihre Anforderungen für technisch versierte Gesprächspartner nachvollziehbar. Besonders für Quereinsteiger ist die Kombination aus Business-Skills (DSBIZ) und technischem Data-Science-Wissen (CDSP) ein Pluspunkt: Sie machen sichtbar, dass nicht nur mit Werkzeugen umgegangen werden kann, sondern auch Projekte kontextuell eingeordnet und für Entscheidungsträger aufbereitet werden können.