Power BI mit SQL & Python Zusatzqualifikation – Kurs

Diese Weiterbildung verbindet die praktische Arbeit mit Microsoft Power BI mit zwei ergänzenden Zusatzqualifikationen: relationalen Datenbanken mit SQL und der Programmiersprache Python. Wer Daten professionell transformieren und visualisieren will, profitiert davon, auch zu verstehen, wie die zugrundeliegenden Datenbanken strukturiert sind und wie sich Datenverarbeitungsschritte mit Python automatisieren lassen. Der Kurs führt durch vier Bausteine – Power-BI-Datentransformation, relationale Datenbanken mit SQL, Python-Programmierung und Grundlagen des Projektmanagements – und stellt dabei durchgehend den Bezug zur Datenanalyse-Praxis her.

Modul 1 — Power-BI-Datentransformation: Dieser Baustein bildet das Kernstück der Weiterbildung und vermittelt die praktische Arbeit mit Power BI.

• Datenvorbereitung mit Fokus auf Transformation
• Arbeiten mit Power Query zur Datenbereinigung
• Benutzeroberfläche von Power BI erkunden
• Datenquellen verbinden und importieren
• Balken- und Liniendiagramme für unterschiedliche Kennzahlen anwenden
• Interaktive Dashboards gestalten und Berechnungen mit DAX durchführen

Modul 2 — Relationale Datenbanken mit SQL: Dieser Block vermittelt die datenbanktechnischen Grundlagen, auf denen Power-BI-Analysen aufbauen.

• Einführung in relationale Datenbanken und deren Anbindung an Power BI
• Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
• SELECT-, JOIN- und GROUP-BY-Abfragen praktisch anwenden
• Normalisierung und Normalformen verstehen
• Transaktionen in relationalen Datenbanken einordnen
• Datentypen und Keys für stabile Datenmodelle einsetzen

Modul 3 — Python-Programmierung und Algorithmen: Im Mittelpunkt steht die Automatisierung von Datenverarbeitungsschritten mit Python.

• Grundlagen der Python-Syntax und Semantik
• Einsatz von Variablen und Zuweisungen
• Datentypen wie Ganzzahlen, Gleitkommazahlen und komplexe Zahlen
• Kontrollstrukturen zur Prozessautomatisierung
• Schleifen mit for und while einsetzen
• Funktionen definieren und für Datenverarbeitungsprozesse aufrufen

Modul 4 — Grundlagen des Projektmanagements: Der letzte Block ordnet Datenanalyseprojekte in einen strukturierten Projektrahmen ein.

• Einführung in Standards und Normen des Projektmanagements
• Typische Aufgaben einer Projektleitung für Datenprojekte
• Traditionelles Projektmanagement im Überblick
• Agiles Projektmanagement für iterative Datenprojekte
• Hybrides Projektmanagement als Kombination beider Ansätze
• Projektplanung und Reporting für Datenanalysevorhaben

Praxis-Block — Von der Rohdatenbank zum interaktiven Dashboard

• Datenquelle in Power BI importieren und mit Power Query bereinigen
• SQL-Abfrage mit JOIN und GROUP BY für einen Beispieldatensatz schreiben
• Relationales Datenbankmodell mit mehreren verknüpften Tabellen entwerfen
• Python-Skript zur automatisierten Datenaufbereitung schreiben
• DAX-Berechnung für eine Kennzahl in Power BI erstellen
• Interaktives Dashboard mit mehreren Diagrammtypen aufbauen
• Normalisierung eines unstrukturierten Beispieldatenbestands durchführen
• Projektplan für ein kleines Datenanalyseprojekt erstellen
• Agile Iteration für ein Power-BI-Teilprojekt durchführen
• Zusammenspiel von SQL-Datenquelle und Power-BI-Dashboard demonstrieren
• Python-Funktion zur Wiederverwendung in mehreren Datenprojekten schreiben
• Abschließendes Projekt mit allen vier Themenblöcken präsentieren

Die vier Module verbinden bewusst Visualisierung, Datenbankwissen, Programmierung und Projektsteuerung – vier Kompetenzfelder, die in der Praxis selten getrennt voneinander benötigt werden. Wer nur Power BI beherrscht, aber die dahinterliegende Datenbankstruktur nicht versteht, stößt bei komplexeren Datenmodellen schnell an Grenzen. Am Ende der Weiterbildung steht die Fähigkeit, Datentransformation, Datenbankarbeit und Automatisierung als zusammenhängenden Prozess zu verstehen und im Rahmen eines strukturierten Projekts umzusetzen.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Datenanalyse, im Datenbankmanagement oder in der Projektkoordination angehen oder ihre Fachkenntnisse in diesen Bereichen erweitern möchten.

• Personen mit Interesse an Power BI, SQL und Python gleichermaßen
• Fachkräfte, die Datenanalyse-Workflows automatisieren möchten
• Quereinsteiger:innen mit kaufmännischem oder technischem Hintergrund
• Mitarbeitende, die Datenprojekte künftig eigenständig steuern möchten
• Personen, die von Power BI zu tieferem Datenbankverständnis wechseln möchten

Der Kurs kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Übungen und Fallbeispielen, in denen Power BI, SQL und Python gemeinsam auf reale Datenprobleme angewendet werden. Projektarbeiten ermöglichen es, das Erlernte in praxisnahen Szenarien umzusetzen und die vier Themenblöcke miteinander zu verzahnen.

Die Weiterbildung durchläuft vier Module von der Power-BI-Datentransformation über SQL und Python bis zu den Projektmanagement-Grundlagen, bevor der Praxis-Block alle Themenfelder in einem gemeinsamen Projekt zusammenführt.

Der Abschluss dokumentiert Microsoft Power BI mit Zusatzqualifikation Python sowie Datenbanksysteme mit SQL. Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat beziehungsweise eine Teilnahmebescheinigung.

Power BI entfaltet sein volles Potenzial erst dann, wenn die zugrundeliegenden Daten sauber strukturiert und effizient verarbeitet werden. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke, indem sie Power BI mit relationalen Datenbanken und Python-Automatisierung verbindet, statt Power BI isoliert als reines Visualisierungswerkzeug zu behandeln. Die Kombination aus SQL- und Python-Kompetenz erweitert zudem den Karrierehorizont deutlich über reine Power-BI-Anwenderrollen hinaus: Wer relationale Datenbanken modellieren und Python-Skripte zur Automatisierung schreiben kann, ist auch für Rollen wie Datenbankentwicklung oder BI-Entwicklung qualifiziert. Für den beruflichen Werdegang schafft die Weiterbildung damit ein deutlich breiteres Fundament als eine reine Power-BI-Schulung. Die zusätzliche Projektmanagement-Komponente rundet dieses Profil ab, da Datenanalyseprojekte in der Praxis selten ohne strukturierte Planung und Steuerung auskommen. Besonders wertvoll ist dabei, dass die vier Themenfelder nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern konsequent aufeinander bezogen vermittelt werden: SQL-Abfragen liefern die Datenbasis für Power-BI-Berichte, Python automatisiert wiederkehrende Aufbereitungsschritte, und das Projektmanagement-Modul sorgt dafür, dass entsprechende Vorhaben nicht an fehlender Struktur scheitern. Diese Verzahnung spiegelt reale Arbeitsabläufe in Datenteams deutlich genauer wider als eine Aneinanderreihung isolierter Einzelkurse. Auch für den Einstieg in größere Unternehmen mit etablierten Datenbankstrukturen zahlt sich diese Kombination aus: Wer sowohl mit relationalen Datenbanken als auch mit Automatisierung und Visualisierung vertraut ist, kann sich in bestehende IT-Landschaften schneller einarbeiten, statt zunächst mühsam einzelne Wissenslücken zu schließen, bevor produktive Projektarbeit möglich wird. Nicht zuletzt profitieren Absolvent:innen von der Fähigkeit, Datenprobleme aus mehreren Blickwinkeln zu betrachten: Ein Problem, das sich mit einer reinen Power-BI-Anpassung nicht lösen lässt, kann sich oft über eine gezielte SQL-Abfrage oder ein kleines Python-Skript deutlich eleganter lösen lassen – eine Flexibilität, die spezialisierten Einzeltool-Anwender:innen häufig fehlt.