KI Business Analyst 2.0

Während der KI Business Analyst die strategische und governance-orientierte Perspektive stärkt, geht der KI Business Analyst 2.0 einen Schritt weiter in die operative Datenarbeit: Dashboards bauen, Python-Skripte für Datenbereinigung schreiben, Azure-Daten abfragen und die Ergebnisse für verschiedene Zielgruppen aufbereiten. Das Programm kombiniert Power BI, Python-Grundlagen, Azure Data Fundamentals (DP-900) und den CertNexus-AIBIZ-Lehrgang zu einem Paket, das auf die tägliche Analysepraxis ausgerichtet ist. Es richtet sich an Data Analysts, IT-Fachkräfte und Quereinsteiger, die sich mit modernen Werkzeugen vertraut machen und KI in ihre bestehenden Analyseaufgaben integrieren möchten.

Modul 1: Grundlagen der modernen Datenanalyse Der Einstieg vermittelt ein gemeinsames Bild davon, was Datenanalyse in Unternehmen heute bedeutet — jenseits von Excel-Tabellen und manuellen Auswertungen. Teilnehmende lernen die wichtigsten Methoden und Tools kennen und verstehen, wie Datenflüsse von der Quelle bis zum Report aussehen.

• Was Datenanalyse im Unternehmenskontext leisten kann und soll
• Methoden im Überblick: deskriptive, diagnostische und prädiktive Analyse
• Typische Tools im Vergleich: Power BI, Python, SQL und ihre Einsatzbereiche
• Datenqualität, Bereinigung und Dokumentation
• Analytische Projekte planen und strukturieren

Modul 2: Dashboards und Reports mit Power BI Power BI steht im Mittelpunkt dieses Moduls. Teilnehmende erstellen vom ersten Tag an eigene Reports und verstehen, wie sie Daten nicht nur darstellen, sondern so aufbereiten, dass Entscheidungsträger sofort den relevanten Kontext erkennen. Neben technischen Funktionen wird auch die Kommunikationsdimension von Visualisierungen behandelt.

• Datentransformation im Power Query Editor
• Datenmodellierung: Sternschema, Beziehungen, berechnete Felder in DAX
• Visualisierungstypen und ihre Aussagekraft für verschiedene Anwendungsfälle
• Interaktive Dashboards und Drill-Through-Analysen
• Power BI Service: Veröffentlichen, Teilen und aktuell halten
• Gestaltungsprinzipien für management-taugliche Reports

Modul 3: Azure als Datenfundament (Microsoft DP-900) Viele Unternehmen speichern ihre Daten heute in der Cloud. Dieses Modul gibt Teilnehmenden das konzeptionelle Verständnis für Azure-Dateninfrastrukturen, das sie benötigen, um mit IT-Abteilungen und Data Engineers effektiv zusammenzuarbeiten und eigene Datenquellen in Power BI oder Python anzusprechen. Die Inhalte bereiten auf Microsoft DP-900 vor.

• Relationale Datenbanken und Azure SQL
• Nicht-relationale Datenspeicher: Azure Cosmos DB und Blob Storage
• Analytische Workloads in Azure: Synapse Analytics und Data Factory
• Grundprinzipien von Batch- und Streaming-Verarbeitung
• Azure-Rollen im Data-Analytics-Ökosystem

Modul 4: Python für operative Datenanalyse Python ist in der Datenanalyse unverzichtbar geworden, weil viele Aufgaben — Datenbereinigung, Umstrukturierung, automatisierte Berechnungen — mit Python effizienter erledigt werden als mit einem BI-Tool allein. Dieses Modul führt praktisch in die Sprache ein und richtet sich von Beginn an auf typische Analyst-Aufgaben aus.

• Python-Grundsyntax: Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen
• Pandas: DataFrames laden, filtern, aggregieren und exportieren
• NumPy: Vektoroperationen und einfache statistische Berechnungen
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate, Typkonvertierungen
• Einfache Visualisierungen mit Matplotlib für explorative Analysen
• Python-Skripte in Power BI einbinden

Modul 5: KI im Unternehmenskontext (CertNexus AIBIZ) Dieser Block beleuchtet die strategische Dimension: Wie verändert KI Geschäftsprozesse in Analyseabteilungen, welche Chancen und Risiken bringt sie mit sich, und welche Governance-Rahmenbedingungen müssen beachtet werden? Teilnehmende lernen, KI-Vorhaben bewerten und kommunizieren zu können — auch ohne tiefen technischen Hintergrund.

• Geschäftliche Anwendungsfelder von KI in Analytics-Funktionen
• Chancen und Risiken beim Einsatz automatisierter Analysesysteme
• Grundsätze verantwortungsvoller KI und regulatorische Anforderungen
• Datenschutz und Compliance beim Umgang mit Analysedaten
• Entscheidungsvorlage für ein KI-gestütztes Analyseprojekt

Praxisblock: Analysen von Anfang bis Ende Im Praxisblock arbeiten Teilnehmende an vollständigen Analyse-Workflows, die verschiedene Werkzeuge verbinden. Die Aufgaben entsprechen realen Anforderungen aus Unternehmensanalytik, Marketing und Controlling.

• Verkaufsdaten in Power BI laden und KPI-Dashboard erstellen
• Python-Skript zur Datenbereinigung eines unstrukturierten Datensatzes schreiben
• Azure SQL-Daten abfragen und in Power BI visualisieren
• Umfragedaten bereinigen, aggregieren und grafisch auswerten
• KI-Analyseergebnis für Führungskräfte verständlich aufbereiten
• Governance-Check für ein geplantes Analyseprojekt durchführen
• DAX-Measure für Vorjahresvergleich und Wachstumsrate berechnen
• Kombinierte Python-Power-BI-Analyse: Pandas-Skript + Power BI Import
• Fehlerdiagnose in einem bestehenden Report und Überarbeitung
• Management-Dashboard-Präsentation mit Handlungsempfehlung
• Peerreview: Reports auf Verständlichkeit und Relevanz prüfen
• Abschlussprojekt: eigenständige Analyse mit Ergebnisvorstellung

Die Praxisübungen sind so gewählt, dass sie typische Alltagssituationen in Analyseberufen widerspiegeln — ohne künstliche Lernaufgaben, die im Berufsalltag keine Entsprechung haben. Die Verknüpfung von Power BI, Python und Azure in einem Curriculum ist bewusst gewählt: In der Praxis arbeiten Analysten selten mit nur einem Werkzeug, sondern wechseln je nach Aufgabe zwischen SQL-Abfragen, Python-Bereinigung und BI-Visualisierung.

Das Programm richtet sich an Personen, die operative Datenanalyse zu ihrem Kernberuf machen möchten oder ihre bestehenden Analyseaufgaben modernisieren wollen.

• Data Analysts, die bisher hauptsächlich mit Excel gearbeitet haben
• IT-Fachkräfte, die in Analytikrollen wechseln möchten
• Quereinsteiger mit Zahlenaffinität und technischem Interesse
• Reporting- und Controlling-Mitarbeiter, die Self-Service-BI einführen möchten
• Business Analysts mit Bedarf an tieferem Werkzeugwissen

Das Programm folgt einem praktischen Lernansatz: Konzepte werden eingeführt und unmittelbar in Labs und Übungsaufgaben angewendet. Power-BI-Übungen, Python-Notebooks und Azure-Demonstrationen wechseln sich mit theoretischen Einheiten ab. Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format remote statt und kann deutschlandweit absolviert werden. Vollzeit- und Teilzeitvarianten stehen zur Auswahl.

Das Curriculum umfasst fünf Fachmodule plus einen ausgedehnten Praxisblock. Die Gesamtdauer richtet sich nach dem gewählten Kursformat; aktuelle Laufzeiten und Termine werden bei der Anmeldung mitgeteilt.

Teilnehmende erhalten ein trägerinternes Weiterbildungszertifikat nach Abschluss. Das Programm bereitet auf zwei externe Prüfungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) und CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals). Beide Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern abgelegt; die Zertifikate werden von Microsoft bzw. CertNexus ausgestellt. Damit kann nach Abschluss sowohl ein Cloud-Datenfundament als auch eine KI-Business-Kompetenz zertifiziert nachgewiesen werden.

Datenanalyse-Kompetenz ist in Unternehmen jeder Größe gefragt. Wer Power BI beherrscht und Python für einfache Datenaufgaben einsetzen kann, ist in der Lage, Reports und Analysen eigenständig zu erstellen, anstatt immer wieder IT-Ressourcen anzufragen. Das senkt Durchlaufzeiten und steigert die Eigenständigkeit in analytischen Rollen erheblich. Die Azure-DP-900-Vorbereitung stellt sicher, dass Teilnehmende die Cloud-Dateninfrastruktur ihrer Unternehmen nicht nur passiv nutzen, sondern verstehen und mit technischen Teams auf Augenhöhe kommunizieren können. Das öffnet Türen zu weiterführenden Rollen im Cloud-Analytics-Bereich oder zur Vertiefung in spezialisierteren Azure-Zertifizierungen. Im Vergleich zum KI Business Analyst liegt der Akzent dieses Programms stärker auf der operativen Werkzeugkompetenz: Wer täglich Daten analysiert, dashboards baut und Datenquellen anbindet, wird von diesem praxisorientierten Lernpfad mehr profitieren als von einem primär strategisch ausgerichteten Curriculum.