Power BI mit Data-Science-Zusatzqualifikation – Kurs

Diese Weiterbildung verbindet zwei Kompetenzbereiche, die in der Praxis zunehmend zusammenwachsen: die professionelle Datenvisualisierung mit Microsoft Power BI und die analytischen Grundlagen der Data Science. Teilnehmende lernen zunächst, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen nach Power BI importiert, bereinigt und in aussagekräftige Berichte überführt werden. Darauf aufbauend erweitert der Kurs den Blick um Data-Science-Methoden, die über die klassische Business-Intelligence-Auswertung hinausgehen, etwa Klassifikationsverfahren und einfache neuronale Netze. Wer diesen Kurs abschließt, kann nicht nur Dashboards gestalten, sondern auch beurteilen, wann sich der Einsatz von Machine-Learning-Verfahren für eine konkrete Fragestellung lohnt und wie ein solches Modell grob aufgebaut ist.

Der erste Themenblock legt das Fundament in Power BI. Teilnehmende lernen die Arbeitsumgebung kennen und verschaffen sich einen Überblick über die verschiedenen Wege, Daten aus internen und externen Quellen anzubinden.

• Einführung in Power BI mit Schwerpunkt auf Datenvisualisierung
• Aufbau und Bedienung der Benutzeroberfläche
• Datenquellen verbinden und Importe konfigurieren
• Freigabe von Analysen und Dashboards im Team
• Struktur eines Power-BI-Projekts von der Rohdatei bis zum Bericht

Im zweiten Block rückt die Gestaltung interaktiver Visualisierungen in den Mittelpunkt. Es geht darum, aus reinen Zahlenreihen verständliche und navigierbare Berichte zu machen, die auch fachfremde Betrachterinnen und Betrachter schnell erfassen können.

• Visualisierungen gezielt auswählen und gestalten
• Interaktive Dashboards mit mehreren verknüpften Ansichten aufbauen
• Filter, Slicer und Hierarchien zur Detailsteuerung einsetzen
• Farbgebung und Layout für gut lesbare Berichte nutzen
• typische Fehler bei der Datenvisualisierung erkennen und vermeiden

Der dritte Block vertieft die analytische Seite von Power BI. Im Zentrum stehen Power Query zur Datenaufbereitung sowie DAX als Sprache für eigene Berechnungen und Kennzahlen.

• Arbeiten mit Power Query zur Datenbereinigung und -transformation
• Aggregationen und zusammengesetzte Berechnungen aufbauen
• eigene Kennzahlen mit DAX-Ausdrücken formulieren
• Datenvorbereitung für konsistente und belastbare Berichte
• Qualitätsprüfung von importierten und transformierten Daten

Der vierte Block öffnet den Blick über Power BI hinaus in Richtung Data Science und maschinelles Lernen. Anhand von Python-Bibliotheken wie Pandas erschließen sich die Teilnehmenden Verfahren, die klassische BI-Auswertungen um Prognosen und Mustererkennung ergänzen.

• Einführung in Pandas und Dataframes für die Datenverarbeitung
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens im Überblick
• k-nearest-neighbor-Klassifizierung an Beispieldaten
• logistische Regression zur Vorhersage kategorialer Ergebnisse
• K-Means-Clustering zur Gruppierung ähnlicher Datenpunkte
• Einführung in neuronale Netze und das Gradientenabstiegsverfahren
• Hyperparameteroptimierung als Feinjustierung von Modellen

Im begleitenden Praxisteil wird das Gelernte an konkreten Fallstudien angewendet, sodass Theorie und Umsetzung eng miteinander verzahnt bleiben.

• Aufbau eines vollständigen Power-BI-Berichts von der Rohdatei bis zum fertigen Dashboard
• Import und Bereinigung eines mehrteiligen Beispieldatensatzes
• Modellierung von Beziehungen zwischen mehreren Datentabellen
• Formulierung eigener DAX-Kennzahlen für ein Fallbeispiel
• Gestaltung eines interaktiven Dashboards mit Filtern und Drilldown
• Import von Daten in ein Python-Skript mit Pandas
• Training eines einfachen Klassifikationsmodells an Beispieldaten
• Visualisierung von Clustering-Ergebnissen
• Vergleich unterschiedlicher Modellparameter anhand ihrer Ergebnisse
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für eine nicht-technische Zielgruppe
• Diskussion realer Anwendungsfälle aus Reporting und Analyse
• Zusammenführung von Power-BI-Bericht und Python-Auswertung in einem Fallbeispiel

Durchgehend wechseln sich kurze fachliche Einführungen mit praktischen Übungen an eigenen oder bereitgestellten Datensätzen ab. So entsteht ein Werkzeugkasten, der sowohl klassische Reporting-Aufgaben als auch erste Schritte in Richtung datengetriebener Prognosen abdeckt. Am Ende der Weiterbildung steht kein isoliertes Prüfungswissen, sondern ein durchgängiger Arbeitsablauf: von der Datenquelle über die Bereinigung und Modellierung bis zum interaktiven Bericht und, darüber hinaus, zu ersten Machine-Learning-Experimenten in Python.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich Datenanalyse und Reporting tätig werden oder ihre bestehenden Kenntnisse in Power BI und Data Science gezielt ausbauen möchten. Vorkenntnisse in Power BI sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung, da die Weiterbildung mit den Grundlagen beginnt.

• Fachkräfte aus Controlling, Vertrieb oder Marketing, die eigene Berichte und Dashboards erstellen wollen
• angehende Data Analysts, die ihr Profil um Power BI erweitern möchten
• Mitarbeitende mit Python-Grundkenntnissen, die diese für Datenvisualisierung nutzbar machen wollen
• Personen mit Interesse an einem Einstieg in datengetriebene Prognosen und Mustererkennung
• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit analytischem Interesse und technischer Affinität

Die Vermittlung folgt einem klaren Aufbau von der Werkzeugkunde zur praktischen Anwendung: Kurze theoretische Einheiten wechseln sich mit Übungen direkt in Power BI und, im letzten Teil, in Python-Notebooks ab. Fallstudien mit realitätsnahen Datensätzen sorgen dafür, dass die Teilnehmenden den gesamten Weg von der Rohdatei bis zum fertigen Ergebnis selbst durchlaufen. Rückfragen zu einzelnen DAX-Formeln oder Modellparametern lassen sich direkt an den eigenen Übungsdateien klären.

Der Umfang der Weiterbildung richtet sich nach den vier beschriebenen Themenblöcken samt Praxisteil und ist so bemessen, dass sowohl die Power-BI-Grundlagen als auch die Data-Science-Erweiterung mit ausreichend Übungszeit abgedeckt werden. Genaue Termine und die tagesaktuelle Zeitplanung sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung zu „Microsoft Power BI mit Zusatzqualifikation Data Science" ab. Es handelt sich nicht um eine Microsoft-Herstellerzertifizierung, sondern um eine Bestätigung der im Kurs erworbenen Kenntnisse durch den Kursanbieter.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verfügt über eine Kombination, die auf dem Arbeitsmarkt zunehmend gefragt ist: die Fähigkeit, Daten nicht nur ansprechend zu visualisieren, sondern auch analytisch tiefer zu erschließen. Power BI allein deckt bereits einen Großteil der täglichen Reporting-Aufgaben in Unternehmen ab, von der automatisierten Datenanbindung bis zum interaktiven Management-Dashboard. Der Data-Science-Teil erweitert diesen Werkzeugkasten um Verfahren, die klassische Berichte von vorausschauenden Analysen unterscheiden. Wer versteht, wie Klassifikation, Clustering oder neuronale Netze grundsätzlich funktionieren, kann in der eigenen Organisation besser einschätzen, wann sich der Aufwand für ein Machine-Learning-Projekt lohnt und wo ein einfaches Dashboard ausreicht. Diese Doppelkompetenz eignet sich sowohl für den Ausbau einer bestehenden Position im Reporting oder Controlling als auch für den gezielten Einstieg in Rollen wie Data Analyst oder Business-Intelligence-Analyst, in denen Visualisierung und datengetriebene Analyse zunehmend zusammen gedacht werden.