LearningJourney - Business Analyst to Data Analyst

Die Grenze zwischen Business Analyse und Data Analytics verschwindet zunehmend: Unternehmen erwarten von Fachkräften nicht mehr nur, dass sie Anforderungen erheben und dokumentieren, sondern auch dass sie Daten eigenständig analysieren, visualisieren und interpretieren. Wer diesen Übergang gezielt vollzieht, erweitert sein berufliches Profil erheblich. Die LearningJourney „Business Analyst to Data Analyst" begleitet diesen Schritt systematisch — vom konzeptionellen Verständnis der Datenwelt über technische Werkzeuge bis zu international anerkannten Zertifizierungen.

Grundlagen der Business Analyse und Data Analytics Der Einstieg schafft konzeptionelle Klarheit: Was unterscheidet die klassische Business-Analyse von der Arbeit als Data Analyst, und wo liegen die Übergänge? Teilnehmende verstehen, welchen zusätzlichen Mehrwert datenanalytische Fähigkeiten für das eigene berufliche Profil erzeugen.

• Aufgaben und Werkzeuge der klassischen Business Analyse
• Abgrenzung zu Data Analytics: Gemeinsamkeiten und Erweiterungen
• Nutzen von Datenkompetenzen in datengetriebenen Unternehmen
• Praxisbeispiel: Ableitung von Business-KPIs aus vorhandenen Datensätzen
• Überblick über die im Lernpfad enthaltenen Zertifizierungen
• Planung des eigenen Lernwegs anhand beruflicher Ausgangssituation

Datenfundament: Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) Datenanalyse beginnt beim Verständnis, wie Daten gespeichert, verwaltet und abgerufen werden. Dieser Block vermittelt die Grundlagen des modernen Datenmanagements mit Fokus auf die Azure-Plattform und bereitet auf die Microsoft DP-900-Prüfung vor.

• Relationale Datenbanken: Konzepte, SQL-Grundlagen, Normalisierung
• NoSQL-Datenbanken: Dokumenten-, Key-Value- und Graph-Strukturen
• Datenmanagement und -speicherung in Microsoft Azure
• Azure SQL, Azure Cosmos DB und Azure Data Lake im Überblick
• Praxisbeispiel: Analyse von Kundendaten mit Azure SQL
• Vorbereitung auf die Microsoft DP-900-Prüfung

Visualisierung mit Power BI: Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) Daten entfalten ihren Wert erst, wenn sie verständlich kommuniziert werden. Dieser Block macht Teilnehmende zum Dashboardentwickler und vermittelt Power BI von der Datenverbindung bis zum interaktiven Management-Report. Vorbereitung auf die PL-300-Prüfung ist integrierter Bestandteil.

• Datenquellen verbinden und transformieren (Power Query)
• Datenmodellierung und DAX-Grundlagen
• Visuals und KPI-Darstellungen erstellen
• Interaktive Dashboards entwickeln und teilen
• Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven Management-Dashboards
• Vorbereitung auf die Microsoft PL-300-Prüfung

Python für Data Science Python ist das meistgenutzte Werkzeug in der Datenanalyse. Dieser Block führt in die Sprache und ihre wichtigsten Bibliotheken ein und trainiert typische Aufgaben des Dateningenieuralltags: Bereinigung, Transformation, Analyse.

• Python-Grundlagen für Datenanalyse: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen
• Pandas: DataFrames laden, filtern, gruppieren, aggregieren
• NumPy: Arrays und numerische Berechnungen
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate, Formatfehler behandeln
• Daten transformieren und für Analysen vorbereiten
• Praxisbeispiel: Bereinigung und Analyse von Umfragedaten

Erweiterte Datenkompetenz: CompTIA Data+ Daten analysieren reicht nicht — die Ergebnisse müssen auch korrekt interpretiert und verständlich kommuniziert werden. Dieser Block führt in explorative Analyse, statistische Grundkonzepte und die Kommunikation von Datenerkenntnissen ein und bereitet auf die CompTIA-Data+-Prüfung vor.

• Explorative Datenanalyse: Verteilungen, Ausreißer, Trends erkennen
• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung
• Dateninterpretation: Korrelation vs. Kausalität, Datenfallen vermeiden
• Ergebnisse visualisieren und für unterschiedliche Zielgruppen aufbereiten
• Praxisbeispiel: Durchführung und Auswertung einer A/B-Analyse zur Kampagnenoptimierung
• Vorbereitung auf die CompTIA-Data+-Prüfung

Business-Perspektive: CertNexus AIBIZ KI verändert die Rolle von Business Analysts grundlegend: Daten werden automatisiert ausgewertet, Muster maschinell erkannt, Empfehlungen algorithmisch generiert. Dieser Block vermittelt, wie KI-Konzepte in die Business-Analyse integriert werden und was Governance und Compliance dabei bedeuten.

• KI-Grundkonzepte für Business Professionals: Machine Learning, NLP, Computer Vision
• KI in Business Analytics: Anwendungsfälle und Potenziale
• Governance und Compliance beim KI-Einsatz: Datenschutz, Fairness, Transparenz
• KI-gestützte Entscheidungsprozesse erkennen und bewerten
• Praxisbeispiel: Entwicklung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-gestütztes Analyseprojekt
• Vorbereitung auf die CertNexus-AIBIZ-Prüfung

Diese Weiterbildung wendet sich an Fachkräfte, die im Bereich Business Analyse tätig sind und ihren Kompetenzbereich gezielt in Richtung Data Analytics erweitern möchten.

• Business Analysts, die datenanalytische Werkzeuge in ihren Arbeitsalltag integrieren wollen
• Fachkräfte aus verschiedenen Unternehmensbereichen mit Datenbezug
• Projektleiter:innen, die datengestützte Entscheidungen eigenständig vorbereiten
• Quereinsteiger:innen mit analytischem Hintergrund, die systematisch in Data Analytics einsteigen
• IT-nahe Fachkräfte, die ihr Profil um Analysekompetenz und anerkannte Zertifizierungen erweitern

Die LearningJourney ist als Combined Learning konzipiert. Instruktionsphasen wechseln mit praktischen Projekten, in denen reale Datensätze bearbeitet werden. Teilnehmende arbeiten in Teilzeit oder Vollzeit, je nach verfügbaren Terminen. Jeder Modulblock ist mit einem Praxisbeispiel abgeschlossen, das den Lerninhalt direkt anwendbar macht. Die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfungen ist in die Kursstruktur integriert und stützt sich auf offizielle Prüfungsinhalte.

Die LearningJourney umfasst sechs inhaltliche Module plus Prüfungsvorbereitung für fünf Zertifizierungen. Der Zeitumfang ist entsprechend umfangreich; Teilzeitformate sind die häufigere Durchführungsform, einzelne Angebote laufen auch in Vollzeit. Die genaue Dauer ist je nach Anbieter unterschiedlich.

Der Lernpfad bereitet auf fünf international anerkannte Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), CompTIA Data+, CertNexus AIBIZ sowie eine Python-for-Data-Science-Zertifizierung. Die Prüfungen finden bei akkreditierten Testcentern statt; nach bestandener Prüfung werden die jeweiligen Herstellerzertifikate ausgestellt. Ergänzend wird ein Lehrgangszertifikat ausgestellt, das den gesamten Weiterbildungsweg dokumentiert.

Der Übergang von Business Analyse zu Data Analytics ist einer der gefragtesten Kompetenzsprünge auf dem aktuellen Arbeitsmarkt. Unternehmen suchen Fachkräfte, die sowohl die fachliche Sprache des Business sprechen als auch eigenständig mit Daten arbeiten können. Diese LearningJourney liefert genau dieses Doppelprofil — systematisch und mit anerkannten Zertifikaten belegt. Der konkrete Vorteil liegt in der Breite: Python für die Datenarbeit, Power BI für die Visualisierung, Azure als Datenplattform, CompTIA Data+ als analytische Grundlage und AIBIZ für den KI-Kontext. Wer alle fünf Prüfungen ablegt, kann sich in unterschiedlichsten Rollen positionieren — als Data Analyst, als BI Developer, als KI-Projektverantwortliche:r oder als analytisch aufgestellte:r Business Partner:in. Schließlich ist die Zertifizierungsstruktur ein handfester Vorteil: Nicht ein trägerinternes Zertifikat, sondern branchenweit anerkannte Herstellerzertifikate von Microsoft, CompTIA und CertNexus dokumentieren die erworbenen Kompetenzen unabhängig vom Kursanbieter. Das macht den Nachweis international und langfristig verwertbar.