Kreativlabor: Certificate Datenanalyst mit Power BI, MS Access und MS Excel

Dieser Kurs kombiniert drei der produktivsten Analyse-Werkzeuge im Microsoft-Ökosystem zu einem strukturierten Lernpfad für datengetriebene Tätigkeiten: Microsoft Excel für die Datenaufbereitung, MS Access für relationale Datenbanken und Power BI für interaktive Visualisierungen. Als vierter Baustein kommen KI-Grundlagen hinzu — orientiert am Microsoft-Zertifizierungspfad AI-900 (Azure AI Fundamentals). Das Besondere an diesem Bundelkurs ist sein konsequentes Pipeline-Denken: Daten werden nicht isoliert in einem Werkzeug bearbeitet, sondern fließen von der Rohdaten-Bereinigung in Excel über strukturierte Datenbankabfragen in Access bis zur fertigen Business-Intelligence-Visualisierung in Power BI.

Der erste Baustein widmet sich der Datenaufbereitung mit MS Excel. Excel ist der erste Anlaufpunkt für die meisten Datenanalysen im Unternehmensalltag — nicht weil es die mächtigste Datenbank ist, sondern weil Rohdaten häufig als Tabellendateien vorliegen und zunächst bereinigt und strukturiert werden müssen. Dieser Baustein legt die analytische Grundlage für alle nachfolgenden Schritte in Access und Power BI.

• Datensätze aufbauen und strukturieren, mit Spaltenköpfen, Datentypen und klaren Tabellenschemata
• Funktionen und Formeln für die Analyse einsetzen, darunter SVERWEIS, SUMMEWENN und WENN-Verschachtelungen
• Pivot-Tabellen erstellen, konfigurieren und für verdichtete Auswertungen nutzen
• Power Query für die Datenbereinigung einsetzen und dabei Duplikate entfernen, Spalten trennen und Nullwerte behandeln
• Automatisierte Bereinigung von Kundendaten mit Power Query als Praxisbeispiel durchführen
• Aufbereiteten Datensatz für den Import in Access oder Power BI exportieren

Der zweite Baustein behandelt relationale Datenbanken mit MS Access. Sobald Daten komplexer werden — mehrere verknüpfte Tabellen, wiederkehrende Abfragen, strukturierte Berichte — zeigt eine relationale Datenbank ihre Stärken gegenüber einer Einzeltabelle. MS Access ermöglicht es, Datenstrukturen mit Tabellenverknüpfungen und SQL-Abfragen zu verwalten, ohne tief in eine Programmiersprache einzutauchen.

• Datenbankstruktur planen mit Tabellen, Primärschlüsseln, Fremdschlüsseln und Beziehungen
• Tabellen in Access erstellen und mit Daten befüllen
• Abfragen mit dem Access-Abfragedesigner und als SQL-Direkteingabe formulieren
• Berichte für strukturierte Datenausgaben und Formulare für die Dateneingabe einrichten
• Verbindungen zu externen Datenquellen wie Excel-Tabellen und CSV-Dateien herstellen
• Kundendatenbank für Marketinganalysen als durchgängiges Praxisbeispiel aufbauen

Der dritte Baustein erschließt Visualisierung und Business Intelligence mit Power BI. Power BI überführt Rohdaten und Datenbankausgaben in interaktive Dashboards, die sich für Stakeholder ohne Datenbankwissen direkt bedienen lassen. Der Baustein deckt den gesamten Weg vom Datenimport bis zum veröffentlichten Bericht ab.

• Power BI Desktop einrichten und Daten aus verschiedenen Quellen importieren
• Datenmodell aufbauen durch Tabellen verknüpfen, Beziehungen definieren und Sternschemata verstehen
• DAX-Grundlagen anwenden für berechnete Kennzahlen, Measures und berechnete Spalten
• Visualisierungstypen auswählen und interaktive Berichte mit Filtern und Datenschnitten gestalten
• KPIs und Dashboards für die Unternehmenssteuerung aufbauen
• Vertriebs-Dashboard zur Umsatzüberwachung als vollständiges Praxisbeispiel entwickeln

Der vierte Baustein vermittelt KI-Grundlagen für analytische Anwendungsfelder. Als ergänzender Baustein bietet der Kurs eine praxisorientierte Einführung in KI-Konzepte, die für Datenanalytiker relevant sind. Der Inhalt orientiert sich am Anforderungsniveau von AI-900 (Azure AI Fundamentals) und schlägt die Brücke zwischen klassischer Datenanalyse und modernen KI-Methoden.

• Überblick über KI-Konzepte wie maschinelles Lernen, Klassifizierung, Prognosen und Mustererkennung
• Azure AI-Dienste und ihre Einsatzmöglichkeiten in der Datenanalyse kennenlernen
• Unterschied zwischen regelbasierten Analysen und KI-gestützten Vorhersagemodellen verstehen
• Nutzung von Azure AI für einfache Prognosemodelle als Praxisbeispiel durchführen

Praxis-Übungen zu Szenarien aus dem Analysten-Alltag verdeutlichen, wie die vier Bausteine zu einer durchgängigen analytischen Kompetenz verzahnt werden können.

• Rohdatei aus einem ERP-System in Excel bereinigen und für den Import aufbereiten
• Bereinigte Daten in eine Access-Datenbank importieren und relationale Verknüpfungen aufbauen
• SQL-Abfrage in Access schreiben, die Verkaufsdaten nach Region und Produktgruppe aggregiert
• Abfrageergebnisse in Power BI importieren und ein interaktives Dashboard aufbauen
• KPI-Kennzahl mit DAX berechnen und als Card-Visual im Dashboard darstellen
• Datenschnitt für Zeitraum-Filter im Dashboard einrichten, damit Stakeholder selbst filtern können
• Datenqualitätsprobleme — Duplikate, inkonsistente Schreibweisen — mit Power Query beheben
• Marketinganalyse-Datenbank in Access für monatlich wiederkehrende Auswertungen optimieren
• Prognosefunktion in Power BI für Trendlinien in Liniendiagrammen einrichten
• Azure-AI-Dienst in ein einfaches Analyseszenario einbinden
• Fertiges Dashboard für einen nicht-technischen Stakeholder verständlich aufbereiten
• Gesamte Pipeline von Excel-Rohdatei bis Power-BI-Bericht eigenständig durchführen

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine berufliche Perspektive in der Datenanalyse suchen oder ihre bestehenden Kenntnisse in einem der drei Microsoft-Werkzeuge systematisch zu einer vollständigen Analysekompetenz ausbauen möchten.

• Kaufmännische Fachkräfte, die in ihrer Rolle verstärkt mit Datenalyse in Berührung kommen
• IT-Anwendungsbetreuer, die Datenbanken und Reporting-Tools betreuen
• Berufseinsteiger und Berufswechsler, die eine Qualifikation als Datenanalyst anstreben
• Business-Analysten, die Power-BI-Dashboards mit fundierten Access- und Excel-Grundlagen verbinden möchten
• Teams, die ihre interne Datenanalysekompetenz aufbauen wollen

Der Kurs folgt einem modularen Aufbau, bei dem jeder Baustein — Excel, Access, Power BI, KI-Grundlagen — für sich lernbar ist, aber gleichzeitig in den Gesamtkontext der Datenpipeline eingebettet bleibt. Jedes Modul enthält Praxisbeispiele aus dem Unternehmensalltag, die den Stoff direkt anwendbar machen. Das Format ist als Combined Learning konzipiert und in Vollzeit wie auch in Teilzeit absolvierbar.

Als Bundelkurs mit vier inhaltlichen Bausteinen ist der Zeitaufwand größer als bei einem Einzelmodul-Kurs. Die genaue Dauer variiert je nach Vorkenntnissen und gewähltem Format (Vollzeit oder Teilzeit). Der Kurs lässt sich sowohl in einem kompakten Vollzeitmodus als auch berufsbegleitend verteilen.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmer ein trägerinternes Zertifikat sowie eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Die enthaltenen Inhalte bereiten auf die Lernziele von AI-900 (Azure AI Fundamentals) sowie auf Microsoft-Spezialist-Kenntnisse in Excel und Power BI vor. Die offizielle AI-900-Prüfung bei Microsoft ist ein eigenständiger Schritt und nicht direkt im Kurs inbegriffen; die inhaltliche Vorbereitung ist jedoch Bestandteil des KI-Bausteins.

Datenanalyse ist eine der gefragtesten Kompetenzen auf dem deutschen Arbeitsmarkt — und zwar nicht nur in IT-nahen Berufen, sondern zunehmend auch in kaufmännischen, Vertriebs- und Marketingfunktionen. Wer sowohl Excel für schnelle Ad-hoc-Auswertungen, Access für strukturierte Datenbankabfragen als auch Power BI für visualisierte Berichte beherrscht, deckt den gesamten Analysezyklus ab und ist damit deutlich breiter einsetzbar als jemand mit Kenntnissen in nur einem dieser Werkzeuge. Der vierte Baustein — KI-Grundlagen auf AI-900-Niveau — ist ein vorausschauender Zusatz: KI-gestützte Analyse ist kein Zukunftsthema mehr, sondern bereits fester Bestandteil moderner Business-Intelligence-Plattformen. Wer die Grundkonzepte kennt, kann beurteilen, wann ein einfaches Pivot-Diagramm ausreicht und wann ein Prognosemodell echten Mehrwert liefert. Das Pipeline-Konzept dieses Kurses — von der Rohdaten-Bereinigung in Excel über die Datenbankstrukturierung in Access bis zur Dashboard-Visualisierung in Power BI — ist besonders wertvoll, weil es eine beruflich direkt anwendbare Gesamtkompetenz vermittelt, nicht nur Einzelfähigkeiten in isolierten Werkzeugen.