Datenvisualisierung: Excel, Python & BI-Tools – Kurs

Daten sind nur so wertvoll wie die Fähigkeit, sie verständlich zu kommunizieren. Tabellenwerke mit Tausenden von Zeilen sagen wenig — aussagekräftige Visualisierungen dagegen ermöglichen schnelle Entscheidungen, aufdeckende Analysen und überzeugende Präsentationen. Dieses LearningKit führt systematisch durch die gesamte Welt der professionellen Datenvisualisierung: von der Erstellung ansprechender Diagramme in Excel über den Einsatz von BI-Tools wie QlikView bis zur Entwicklung interaktiver Dashboards und Infografiken. Ergänzend wird der Einsatz von Python-Bibliotheken wie Matplotlib, Plotly und Bokeh für programmatische Visualisierungen behandelt, bevor die gewonnenen Erkenntnisse in der Datenmodellierung zusammengeführt werden. Wer dieses LearningKit abschließt, kann Daten nicht nur analysieren, sondern sie so aufbereiten, dass sie Entscheidungsträger, Kunden und Teams sofort überzeugen. Das Programm schließt mit einem international anerkannten Herstellerzertifikat sowie einem Lehrgangszertifikat von New Horizons ab.

Modul 1 — Datenvisualisierung mit Excel: Excel ist das am weitesten verbreitete Werkzeug für Datenanalyse und -visualisierung im Geschäftsumfeld. Dieser Einstiegsblock behandelt alle relevanten Excel-Features für professionelle Visualisierungen — von einfachen Balkendiagrammen bis zu dynamischen Pivot-Charts.

• Grundlagen der Diagrammerstellung: Linien, Balken, Kreise, Flächen und Kombinationen
• Daten aus verschiedenen Importformaten laden und aufbereiten (CSV, Datenbankexporte)
• Dynamische Diagramme mit Pivot-Tabellen und Datenschnitten erstellen
• Bedingte Formatierung als visuelle Analysehilfe einsetzen
• Sparklines und Miniaturdiagramme für Tabellenübersichten
• Excel-Dashboards: mehrere Diagramme kohärent gestalten und layouten

Modul 2 — Datenvisualisierung mit BI-Tools: Business-Intelligence-Tools ermöglichen interaktive Analysen, die Endanwender selbst steuern können. Dieser Block führt in QlikView als repräsentatives BI-Tool ein und zeigt, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen zu aussagekräftigen Reports zusammengeführt werden.

• Einführung in QlikView: Datenmodell, Assoziationen und Benutzeroberfläche
• Verschiedene Visualisierungstypen in BI-Tools erstellen: Tabellen, Balken, Kreise, Geo-Maps
• Interaktive Filter und Drilldown-Funktionen für Endanwender konfigurieren
• Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und konsistent visualisieren
• Dashboard-Design in BI-Tools: Layout, Farbschema und Navigation
• Export und Verteilung von BI-Reports an verschiedene Zielgruppen

Modul 3 — Infografiken für Datenvisualisierungen: Infografiken verbinden Daten mit visueller Narration und sind für die Kommunikation komplexer Sachverhalte an breite Zielgruppen besonders geeignet. Dieser Block vermittelt gestalterische Grundprinzipien und den Umgang mit Tools zur Infografik-Erstellung.

• Prinzipien des Informationsdesigns: Hierarchie, Fokus und visuelle Führung
• Farbtheorie und Typografie für Datenvisualisierungen
• Geeignete Diagrammtypen für Storytelling mit Daten auswählen
• Tools für Infografik-Erstellung: Canva, Visme oder vergleichbare Werkzeuge
• Infografiken für digitale und Print-Ausgabe anpassen
• Barrierefreiheit und Zugänglichkeit in Visualisierungsprojekten berücksichtigen

Modul 4 — Datenvisualisierung mit Python: Python hat sich als Standardsprache für datenwissenschaftliche Visualisierungen etabliert. Dieser Block behandelt die drei wichtigsten Bibliotheken systematisch und zeigt, wie sie für unterschiedliche Anforderungen eingesetzt werden.

• Matplotlib: Grundlagen, Anpassungsoptionen und Publication-ready Plots
• Seaborn als statistische Visualisierungsbibliothek auf Matplotlib-Basis
• Plotly für interaktive, webbasierte Visualisierungen
• Bokeh für skalierbare, browserbasierte Dashboards und Datenapplikationen
• Datenmodellierung als Grundlage konsistenter Visualisierungen
• Export von Python-Visualisierungen in verschiedene Formate (PNG, SVG, HTML, PDF)

Praxis-Block — Visualisierungsprojekte und angewandte Szenarien

• Umsatzentwicklung eines fiktiven Unternehmens mit Excel visualisieren und präsentieren
• Vertriebsdashboard mit Pivot-Charts und Datenschnitten in Excel aufbauen
• Interaktives QlikView-Dashboard für Bestandsanalyse erstellen
• Python-Matplotlib: Vergleich von Datensätzen aus CSV-Dateien visualisieren
• Plotly-Dashboard für Web-Analytics-Daten entwickeln
• Infografik zu einem Marktforschungsergebnis konzipieren und umsetzen
• Bokeh-Server-App für eine interaktive Zeitreihenanalyse erstellen
• Farbschemata und Layout für verschiedene Ausgabemedien optimieren
• Visualisierungen für mobile Endgeräte anpassen und testen
• Automatisierter Report: Python-Skript erzeugt wöchentlich aktualisierte Grafiken
• Datenmodell: Datenbankabfragen als Basis für konsistente BI-Visualisierungen
• Abschlussprojekt: vollständiges Visualisierungskonzept von der Anforderung bis zur Ausgabe

Zum Abschluss erstellen Teilnehmende ein eigenes Visualisierungsprojekt, das alle behandelten Werkzeuge und Prinzipien integriert. Das Projekt dokumentiert die erworbenen Kompetenzen und eignet sich als Portfoliobestandteil in Bewerbungsverfahren.

Das LearningKit richtet sich an Fachleute, die mit Daten arbeiten und diese professionell aufbereiten und kommunizieren möchten. Sowohl Einsteiger in die Datenvisualisierung als auch Berufstätige, die ihre bestehenden Excel- oder BI-Kenntnisse systematisch erweitern wollen, profitieren von diesem Programm.

• Datenanalysten und Business-Intelligence-Spezialisten, die ihre Visualisierungskompetenzen ausbauen
• Controlling- und Finanzfachleute, die Berichte überzeugender gestalten möchten
• Marketing- und Kommunikationsverantwortliche, die Daten in Infografiken übersetzen
• Entwickler, die Python-basierte Visualisierungen in Anwendungen integrieren
• Berufseinsteiger, die datengetriebene Tätigkeiten anstreben

Der Kurs wird überwiegend im Format Combined Learning durchgeführt, das angeleitete Kurseinheiten mit selbstgesteuerten Praxisphasen verbindet. Alle Visualisierungskonzepte werden unmittelbar in praktischen Aufgaben mit realen oder realistischen Datensätzen angewendet. Online-Seminare ermöglichen flexible Teilnahme von verschiedenen Standorten. Erfahrene Trainer geben Feedback zu Layoutentscheidungen, Werkzeugwahl und gestalterischen Aspekten der Visualisierungen. Projektarbeiten unterstützen die eigenständige Anwendung und Portfolioentwicklung.

Die Weiterbildung dauert in der Regel zwischen einer und drei Monaten. Vollzeitvarianten ermöglichen einen kompakten Abschluss, Teilzeitformate passen sich an berufliche Verpflichtungen an. Die genaue Dauer und Struktur werden im Vorgespräch festgelegt.

Absolventen erhalten ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat von New Horizons. Diese Nachweise belegen breite und praxiserprobte Kompetenzen in der Datenvisualisierung mit Excel, BI-Tools und Python und sind bei Arbeitgebern in datengetriebenen Branchen anerkannt.

Datenvisualisierung ist eine Querschnittskompetenz, die in nahezu allen Fachbereichen gefragt ist. Unternehmen suchen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die nicht nur Daten analysieren, sondern Erkenntnisse so aufbereiten können, dass Führungskräfte, Kunden und Kollegen sie unmittelbar verstehen und nutzen. Diese Fähigkeit ist ein echter Differenzierungsfaktor auf dem Arbeitsmarkt — unabhängig davon, ob man als Analyst, Entwickler oder Fachverantwortlicher tätig ist. Die Kombination aus Excel, BI-Tools und Python in einem einzigen Lernprogramm ist besonders wertvoll: Teilnehmende lernen nicht nur ein Werkzeug, sondern die gesamte Bandbreite professioneller Visualisierungslösungen kennen und können für jede Anforderung das geeignete Tool wählen. Das Abschlussprojekt liefert unmittelbar verwertbare Portfoliostücke für Bewerbungen.