Datenanalyse: SQL, Power BI und Python/pandas – Kurs

Wer Daten wirklich versteht, braucht nicht nur ein Werkzeug, sondern das Zusammenspiel mehrerer: Dieser Kurs vermittelt SQL für den Datenzugriff, Power BI für die Visualisierung und Python mit pandas für die tiefergehende Analyse. Statt drei getrennte Werkzeuge nacheinander abzuhandeln, führt die Weiterbildung sie zu einem durchgehenden Analyseprozess zusammen – von der Datenbankabfrage über das Dashboard bis zur statistischen Auswertung mit Python.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die SQL, Power BI und Python/pandas schrittweise miteinander verbinden. Der erste Block behandelt SQL und relationale Datenbanken als Ausgangspunkt jeder Datenanalyse. Ohne verlässlichen Datenzugriff bleibt jede spätere Visualisierung oder Analyse auf wackligem Grund.

• Grundlagen der SQL-Syntax und der wichtigsten Befehle
• Erstellung, Verwaltung und Abfrage eigener Datenbanken
• Formulierung komplexer Abfragen mit mehreren Bedingungen
• Datenmanipulation für vorbereitende Analyseschritte
• Umgang mit Microsoft SQL Server als konkreter Datenbankumgebung
• Vermeidung typischer Abfragefehler bei verschachtelten Statements

Der zweite Block widmet sich dem Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI. Er macht die zuvor abgefragten Daten für Dritte sichtbar und verständlich.

• Grundlagen der Power-BI-Oberfläche und zentraler Funktionen
• Datenimport und -bereinigung direkt in Power BI
• Aufbau interaktiver Berichte und Dashboards
• Einsatz unterschiedlicher Diagrammtypen für verschiedene Datenarten
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Berichts
• Gestaltung nutzerfreundlicher Dashboard-Layouts

Der dritte Block behandelt die Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas. Er ergänzt SQL und Power BI um tiefergehende, flexiblere Analysemöglichkeiten.

• Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Datenimport, -bereinigung und -analyse mit der Bibliothek pandas
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib und seaborn
• Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten in Datensätzen
• Kombination mehrerer Datenquellen innerhalb eines pandas-DataFrames
• Erste Schritte in Richtung explorativer Datenanalyse

Der vierte Block stärkt gezielt die Data-Literacy-Fähigkeiten. Er verbindet die technischen Werkzeuge mit dem grundlegenden Verständnis dafür, was Daten überhaupt aussagen.

• Daten verstehen, interpretieren und angemessen visualisieren
• Anwendung statistischer Grundkonzepte auf eigene Datensätze
• Sammlung und Bereinigung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Einordnung von Predictive-Analytics-Ansätzen für die eigene Praxis
• Kritische Prüfung von Analyseergebnissen auf Plausibilität
• Kommunikation von Analyseergebnissen an nicht-technische Zielgruppen

In der praktischen Umsetzung bearbeiten Sie ein zusammenhängendes Analyseprojekt, das SQL, Power BI und Python miteinander verbindet.

• Import eines realitätsnahen Datensatzes in eine SQL-Datenbank
• Formulierung von Abfragen zur gezielten Extraktion relevanter Teildaten
• Aufbau eines ersten Power-BI-Dashboards auf Basis der SQL-Abfrageergebnisse
• Ergänzung des Dashboards um interaktive Filter und Kennzahlen
• Export ausgewählter Daten zur Weiterverarbeitung in Python
• Bereinigung und Transformation der Daten mit pandas
• Durchführung einfacher statistischer Auswertungen auf dem bereinigten Datensatz
• Visualisierung der Ergebnisse mit matplotlib und seaborn
• Vergleich der pandas-basierten Auswertung mit dem Power-BI-Dashboard
• Identifikation von Auffälligkeiten und möglichen Fehlerquellen im Datensatz
• Dokumentation des gesamten Analyseweges von SQL bis Python
• Präsentation der Ergebnisse mit Empfehlung für die weitere Datennutzung

Am Ende des Praxisteils steht ein durchgehendes Beispiel, das zeigt, wie SQL, Power BI und Python/pandas sich in der Praxis ergänzen, statt Konkurrenzwerkzeuge zu sein: SQL für den strukturierten Zugriff, Power BI für die schnelle visuelle Kommunikation und Python für tiefergehende, flexible Auswertungen. Ergänzt wird das Lernangebot durch flexible Unterrichtszeiten mit selbstgesteuerten Lernphasen, Unterstützung durch Mentorinnen und Mentoren via E-Mail und Online-Foren sowie kurzfristigen Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Personen mit Interesse an einem Einstieg in die Datenanalyse
• Mitarbeitende in Reporting- oder Controlling-Abteilungen
• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit technischem Grundinteresse
• Angehende Datenanalystinnen und Datenanalysten, die SQL, Power BI und Python verbinden möchten
• Fachkräfte, die Predictive-Analytics-Grundlagen kennenlernen wollen

Die Weiterbildung setzt auf flexible Unterrichtszeiten mit selbstgesteuerten Lernphasen, die individuell geplant und durchgeführt werden. Begleitend steht eine Betreuung durch Mentorinnen und Mentoren per E-Mail und in Online-Foren zur Verfügung, ergänzt um kurzfristig angesetzte Gruppenstunden zur gezielten Vertiefung einzelner Themen. Die drei Werkzeuge SQL, Power BI und Python werden dabei nicht isoliert, sondern anhand eines durchgehenden Analysebeispiels miteinander verbunden.

Das Curriculum deckt die vier beschriebenen Themenblöcke ab und wird als Hybrid Learning angeboten, überwiegend in Vollzeit mit teilweiser Teilzeitoption. Die selbstgesteuerten Lernphasen ermöglichen eine individuelle Anpassung des Lerntempos innerhalb dieses Rahmens.

Am Ende der Weiterbildung erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat zu „Komplette Datenanalyse: SQL, Power BI und pandas für Deep Learning", ergänzt um eine Abschlussprüfung beim Kursanbieter. Es bestätigt den sicheren Umgang mit allen drei Werkzeugen im Zusammenspiel, nicht nur die isolierte Beherrschung einzelner Befehle oder Funktionen.

Datenanalyse scheitert in der Praxis selten an einem einzelnen fehlenden Werkzeug, sondern oft daran, dass SQL, Reporting-Tools und Programmiersprachen isoliert statt im Zusammenhang gelernt werden. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er die drei Bereiche als aufeinander aufbauenden Analyseprozess vermittelt: Datenzugriff, Visualisierung und vertiefte Auswertung greifen ineinander statt nebeneinanderher zu laufen. Besonders wertvoll ist dabei die Verbindung von Power BI und Python/pandas: Während Power BI schnelle, visuell überzeugende Dashboards ermöglicht, erlaubt pandas tiefergehende, flexible Auswertungen, die über die Möglichkeiten klassischer Reporting-Tools hinausgehen. Wer beide Ansätze beherrscht, kann je nach Fragestellung das passende Werkzeug wählen, statt auf eine einzige Lösung angewiesen zu sein. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Datenbanken abzufragen, Dashboards in Power BI zu erstellen und Daten mit Python/pandas vertieft zu analysieren. Diese Kombination aus SQL-, Reporting- und Programmierkompetenz erhöht Ihre Einsatzbreite in Datenanalyse-Rollen erheblich, da Unternehmen zunehmend Fachkräfte suchen, die mehrere Analysewerkzeuge situativ kombinieren können.