LearningJourney Business Analyst → Data Analyst — Excel, Python, BigML

Der Übergang vom Business Analysten zum Data Analysten ist einer der gefragtesten Karrierewechsel im deutschsprachigen Arbeitsmarkt. Unternehmen suchen Fachkräfte, die nicht nur Geschäftsprozesse verstehen, sondern Daten systematisch auswerten, Muster erkennen und datengetriebene Entscheidungsempfehlungen geben können. Diese Learning Journey begleitet Teilnehmer auf dem Weg von den analytischen Grundlagen bis hin zu modernen Datenanalyse- und Machine-Learning-Technologien. Im Laufe des Programms werden Excel als universales Analysewerkzeug, gängige Datenvisualisierungstools, Python für die Datenbearbeitung und BigML als Plattform für maschinelles Lernen systematisch erarbeitet.

Die Learning Journey ist in mehrere Entwicklungsstufen gegliedert, die aufeinander aufbauen und den vollständigen Übergang vom Business- zum Data-Analysten abbilden. Rollen und Aufgabenfelder im Business- und Data-Analysebereich: Der Einstieg schafft Orientierung über die verschiedenen Analyserollen und deren Abgrenzung. Viele Quereinsteiger kennen ihren Ausgangspunkt (Business Analyst), aber nicht den genauen Unterschied zu den Zielrollen. Dieser Block schafft Klarheit und hilft, den eigenen Qualifizierungsweg zu planen.

• Business Analyst: Aufgaben, Methoden und Werkzeuge im Vergleich
• Decision Analyst: quantitative Entscheidungsunterstützung und Szenarioanalyse
• Systems Analyst: Schnittstellenanalyse und Systemdokumentation
• Data Analyst: Datenauswertung, Statistik und Visualisierung als Kernkompetenz
• Unterschiede und Überschneidungen der vier Rollen im Unternehmenskontext
• Karrierepfade: Wo kann man nach der Learning Journey arbeiten?

Excel als Datenanalyse-Fundament: Excel ist das in deutschen Unternehmen meistverbreitete Analyse-Werkzeug und bleibt auch für Data Analysten unverzichtbar. Dieser Block geht weit über einfache Tabellenkalkulationen hinaus und behandelt Excel als professionelles Analyse- und Reporting-Werkzeug.

• PivotTables und PivotCharts für interaktive Auswertungen
• SVERWEIS, INDEX, VERGLEICH und SUMMEWENNS für komplexe Analysen
• Datenvalidierung und Fehlerbehandlung in großen Datensätzen
• Power Query für den Import und die Transformation strukturierter Daten
• Bedingte Formatierung und Datenbalken für visuelle Sofortanalysen
• Erstellen professioneller Dashboards mit Diagrammen und Slicern

Datenvisualisierung: Prinzipien und Tools: Daten richtig zu visualisieren ist eine eigenständige Kompetenz, die häufig unterschätzt wird. Dieser Block vermittelt die theoretischen Grundlagen effektiver Visualisierung und zeigt den Einsatz gängiger Visualisierungstools im Data-Analytics-Umfeld.

• Grundprinzipien guter Datenvisualisierung: Klarheit, Verhältnismäßigkeit, Kontext
• Auswahl des richtigen Diagrammtyps: Balken, Linien, Streudiagramme, Heatmaps
• Einführung in Visualisierungstools: Excel, Python (Matplotlib, Seaborn) und Überblick weiterer Tools
• Storytelling mit Daten: Analyseergebnisse für Entscheider aufbereiten
• Häufige Visualisierungsfehler und wie man sie vermeidet
• Interaktive Dashboards und Reports als Kommunikationsmittel

Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen: Python ist die wichtigste Programmiersprache im Data-Analytics-Bereich. Dieser Block führt Teilnehmer Schritt für Schritt in Python ein und zeigt, wie Daten gesammelt, erkundet, bereinigt und analysiert werden. Ergänzend wird BigML als einsteigerfreundliche Machine-Learning-Plattform vorgestellt.

• Python-Grundlagen für Data Analytics: Variablen, Listen, Schleifen und Funktionen
• Pandas für Datenimport, Datentransformation und Datenbereinigung
• Explorative Datenanalyse (EDA): Statistiken, Verteilungen und Ausreißer-Erkennung
• NumPy für numerische Berechnungen und Array-Operationen
• Matplotlib und Seaborn für Datenvisualisierung in Python
• BigML: Datensatz hochladen, Modell trainieren, Vorhersagen treffen und evaluieren

Praxis-Analyseprojekte im Lehrgang Die Learning Journey beinhaltet durchgängig praktische Analyseaufgaben, die den Transfer von der Theorie in reale Datenarbeit sicherstellen.

• Analyse eines Verkaufsdatensatzes in Excel mit PivotTable und Power Query
• Erstellung eines Management-Dashboards mit automatisierten Diagrammen in Excel
• Bereinigung eines fehlerhaften Datensatzes (Duplikate, Nullwerte, falsche Formate) in Python
• Explorative Datenanalyse eines HR-Datensatzes mit Pandas und Matplotlib
• Visualisierung eines Zeitreihendatensatzes (z. B. Umsatzverlauf) mit Seaborn
• Aufbereitung einer Datenanalyse für eine Präsentation vor nicht-technischem Publikum
• BigML-Projekt: Trainieren eines Entscheidungsbaum-Modells zur Kundensegmentierung
• Evaluierung der Modellgüte in BigML: Genauigkeit, Confusion Matrix und Feature Importance
• Vergleich einer regelbasierten Entscheidung (Business Analyst) mit einem datengetriebenen Modell (Data Analyst)
• Python-Skript zur automatischen Datenbereinigung für einen monatlichen Report
• Komplette EDA mit Zusammenfassung, Visualisierungen und Handlungsempfehlungen
• Abschlussprojekt: Vollständige Datenanalyse von der Fragestellung bis zur Präsentation der Ergebnisse

Alle Projekte werden begleitend durch Trainer-Feedback und Gruppenauswertungen vertieft. Die Abschlussprojekte ermöglichen es Teilnehmern, ein Portfolio von Analysearbeiten aufzubauen, das bei Bewerbungen eingesetzt werden kann.

Die Learning Journey richtet sich an Fachkräfte, die bereits analytisch arbeiten und ihre Kompetenz in Richtung datengetriebener Analysen ausbauen möchten.

• Business Analysten, die ihren Werkzeugkoffer um Python, Visualisierung und Machine Learning erweitern wollen
• Fachkräfte aus Controlling, Einkauf und Marketing, die eigenständig Datenauswertungen durchführen möchten
• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit Berufserfahrung in analytischen Funktionen ohne formale Data-Analytics-Ausbildung
• IT-affine Bürofachkräfte, die in den Bereich Business Intelligence wechseln möchten
• Projektmanagerinnen und Projektmanager, die ihre Reports durch datengetriebene Analysen verbessern wollen

Die Learning Journey wird im Combined-Learning-Format durchgeführt und verbindet theoretische Einheiten mit praktischen Analyseprojekten. Erfahrene Trainer aus dem Data-Analytics-Bereich begleiten die Teilnehmer durch alle Phasen und geben direktes Feedback zu den Analyseergebnissen. Online-Seminar-Varianten ermöglichen ortsunabhängige Teilnahme mit Live-Trainer-Sessions. Alle Teilnehmer erhalten Zugang zu Übungsdatensätzen und Lernmaterialien, die über den Kurs hinaus nutzbar sind.

Die Learning Journey hat in der Vollzeit-Variante eine typische Dauer von mehr als einer Woche bis zu einem Monat. Teilzeit-Varianten können sich auf bis zu drei Monate erstrecken und ermöglichen die Weiterbildung neben dem Berufsalltag. Die Module können an den individuellen Wissensstand angepasst werden; Teilnehmer mit starken Excel-Kenntnissen können beispielsweise direkt mit dem Python-Modul einsteigen.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmer ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters, das die absolvierten Inhalte und Kompetenzen dokumentiert. Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat beziehungsweise eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, die als Nachweis der Data-Analytics-Kompetenz gegenüber Arbeitgebern verwendet werden kann.

Data Analysten sind auf dem deutschen Arbeitsmarkt eine der am stärksten gefragten Berufsgruppen. Der Bedarf übersteigt das Angebot an qualifizierten Fachkräften deutlich, und Gehälter sowie Karriereperspektiven sind entsprechend attraktiv. Wer die Learning Journey abschließt, kann in vielen Unternehmen direkt eine Data-Analyst-Rolle oder eine hybride Business-Analyst/Data-Analyst-Position übernehmen und einen messbaren Mehrwert durch datengetriebene Analysen liefern. Ein besonderer Vorteil dieser Learning Journey ist der Praxisbezug: Die Kombination aus Excel, Python und BigML deckt die drei wichtigsten Kompetenzstufen im Data-Analytics-Bereich ab — von der tabellarischen Analyse bis zum maschinellen Lernen. Das macht Absolventinnen und Absolventen besonders vielseitig einsetzbar, denn je nach Unternehmenskontext und Aufgabe wird das passende Werkzeug eingesetzt, anstatt alles auf eine Technologie zu setzen. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist eine Förderung über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder der Jobcenter möglich. Je nach persönlicher Situation kommen das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Das individuelle Beratungsgespräch vor Beginn der Learning Journey klärt die konkrete Fördermöglichkeit und die notwendigen Antragsschritte.