Power BI mit Machine Learning und BI-Visualisierung – Kurs

Diese Weiterbildung verbindet klassische Power-BI-Kompetenzen mit einem Einstieg in maschinelles Lernen: Teilnehmende lernen, wie überwachtes und unüberwachtes Lernen automatisierte Datenanalysen und Mustererkennung ermöglichen, wie SQL Daten für Power BI integriert und wie durchdachte Datenmodellierung die Grundlage für stabile Berichte bildet. Im Zentrum steht der Brückenschlag zwischen klassischer BI-Visualisierung und den erweiterten Prognosemöglichkeiten durch maschinelles Lernen.

Der erste und inhaltlich anspruchsvollste Themenblock behandelt maschinelles Lernen im Kontext von Power BI. Anders als in einer reinen BI-Einführung lernen Teilnehmende hier, wie sich automatisierte Datenanalysen und Mustererkennung über klassische Visualisierung hinaus einsetzen lassen.

• Grundkonzepte des überwachten Lernens anhand vorhandener Trainingsdaten nachvollziehen
• Unüberwachtes Lernen einsetzen, um bislang unbekannte Muster in Datensätzen zu entdecken
• Unterschied zwischen deskriptiver Analyse und prognostischer Modellierung einordnen
• Typische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in betrieblichen Auswertungen erkennen
• Grenzen automatisierter Prognosen realistisch einschätzen
• Ergebnisse von Lernmodellen kritisch hinterfragen, statt sie ungeprüft zu übernehmen

Der zweite Block widmet sich der interaktiven Visualisierung und Berichterstellung, dem klassischen Kern von Power BI. Hier wird deutlich, wie sich auch anspruchsvolle, durch maschinelles Lernen angereicherte Ergebnisse noch verständlich darstellen lassen.

• Interaktive Dashboards konzipieren, die umfangreiche Datensätze zugänglich machen
• Berichte so gestalten, dass komplexe Informationen transparent vermittelt werden
• Visualisierungen für Prognoseergebnisse aus Lernmodellen entwickeln
• Layout und Struktur von Dashboards auf unterschiedliche Zielgruppen abstimmen
• Kombination aus deskriptiven Kennzahlen und prognostischen Elementen in einem Bericht abbilden
• Verständlichkeit von Visualisierungen anhand konkreter Beispiele überprüfen

Der dritte Block behandelt die Datenintegration mittels SQL, die als technisches Fundament für die vorherigen Analysen dient. SQL spielt hier eine zentrale Rolle bei der Integration und Verarbeitung von Daten in Power BI.

• Optimierte Abfragen erstellen, um Daten effizient für Power BI bereitzustellen
• Joins gezielt einsetzen, um Daten aus mehreren Tabellen sinnvoll zu verknüpfen
• Indexierungen nutzen, um Abfragen auch bei größeren Datenmengen performant zu halten
• Daten so aufbereiten, dass sie als Grundlage für Lernmodelle geeignet sind
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Zuverlässigkeit von Prognosen erkennen
• Datenintegration als Voraussetzung für fundierte Analysen einordnen

Der vierte Block konzentriert sich auf die Datenmodellierung als strukturelles Rückgrat des gesamten Berichtswesens. Hier wird die Verbindung zwischen den zuvor integrierten Daten, den Lernmodellen und der Visualisierung sauber zusammengeführt.

• Strukturierte und leistungsfähige Datenmodelle für unterschiedliche Analyseanforderungen entwickeln
• Beziehungen zwischen Tabellen gezielt gestalten, um konsistente Auswertungen zu ermöglichen
• Skalierbare und stabile Berichtsmodelle aufbauen, die auch komplexere Analysen tragen
• Datenmodelle so anlegen, dass sie sowohl klassische Kennzahlen als auch Prognoseergebnisse abbilden
• Modelländerungen so planen, dass bestehende Dashboards nicht destabilisiert werden
• Datenmodell, SQL-Integration und Lernmodell als zusammenhängendes System begreifen

Im praxisorientierten Abschlussteil führen die Teilnehmenden ein durchgängiges Projekt durch, in dem Datenintegration, Modellierung, ein einfaches Lernmodell und die abschließende Visualisierung ineinandergreifen. Dabei zeigt sich, wie eng die vier Themenblöcke tatsächlich miteinander verzahnt sind.

• Ein vollständiges Analyseprojekt von der Datenintegration bis zur Visualisierung durchführen
• Ein einfaches Vorhersagemodell auf Basis vorhandener Daten aufbauen
• Muster in Datensätzen mittels unüberwachtem Lernen identifizieren und interpretieren
• Ergebnisse von Lernmodellen in ein bestehendes Dashboard integrieren
• Datenmodell und SQL-Abfragen an neue Analyseanforderungen anpassen
• Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen verständlich aufbereiten
• Eigene Prognoseergebnisse kritisch auf Plausibilität prüfen
• Performance des Gesamtsystems aus Datenintegration, Modell und Bericht beobachten
• Feedback zu eigenen Dashboards einholen und Modelle entsprechend anpassen
• Grenzen der eingesetzten Lernverfahren im eigenen Projekt benennen
• Übertragbarkeit der Methodik auf andere betriebliche Fragestellungen einschätzen
• Ergebnisse des Projekts nachvollziehbar zusammenfassen und präsentieren

Der Kurs macht deutlich, dass Power BI weit über klassische Dashboards hinausgeht, sobald maschinelles Lernen ins Spiel kommt. Wer versteht, wie Datenintegration, Modellierung und Lernverfahren zusammenwirken, kann Analysen bauen, die nicht nur beschreiben, was passiert ist, sondern Hinweise darauf geben, was als Nächstes zu erwarten ist. Damit richtet sich diese Weiterbildung an alle, die Power BI nicht nur als Visualisierungswerkzeug, sondern als Einstieg in datengetriebene Prognosearbeit verstehen möchten.

Die Weiterbildung eignet sich für Personen mit Interesse an Datenanalyse, die über klassisches Reporting hinaus auch die Grundlagen prognostischer Verfahren kennenlernen möchten.

• Personen mit Interesse an Datenanalyse und ersten Berührungspunkten mit maschinellem Lernen
• Mitarbeitende aus Controlling oder Reporting, die Prognoseelemente in Dashboards integrieren möchten
• Quereinsteiger:innen, die sich in Richtung Data Science orientieren möchten
• Beschäftigte, die bestehende Power-BI-Kenntnisse um Lernverfahren erweitern wollen
• Personen mit technischem Grundinteresse, die SQL und Datenmodellierung vertiefen möchten

Die Weiterbildung verbindet konzeptionelle Einführungen in maschinelles Lernen mit praktischen Übungen in SQL, Datenmodellierung und Power-BI-Visualisierung. Da die Lernverfahren für viele Teilnehmende neu sind, werden die Konzepte zunächst anschaulich anhand einfacher Beispiele eingeführt, bevor sie im Praxisprojekt auf umfangreichere Datensätze angewendet werden.

Der Kurs gliedert sich in vier inhaltliche Blöcke, die von den Grundlagen des maschinellen Lernens über Visualisierung und SQL-Integration bis zur Datenmodellierung reichen, ergänzt durch ein zusammenführendes Praxisprojekt. Der Umfang ist so angelegt, dass auch komplexere Themen wie unüberwachtes Lernen ausreichend Raum erhalten.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Power BI, SQL-Integration, Datenmodellierung und den Grundlagen des maschinellen Lernens dokumentiert. Je nach Anbieter ist eine Abschlussprüfung Teil der Weiterbildung; eine staatlich anerkannte Prüfung ist damit nicht verbunden.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verfügt über eine seltene Kombination: solide Power-BI-Visualisierungskompetenz gepaart mit einem Grundverständnis für maschinelles Lernen. Das erlaubt es, Berichte zu bauen, die nicht nur vergangene Entwicklungen zeigen, sondern erste Hinweise auf zukünftige Trends geben. Für Unternehmen, die ihre Datenanalyse von reiner Beschreibung hin zu Prognosearbeit weiterentwickeln möchten, sind Mitarbeitende mit diesem Profil besonders wertvoll, da sie sowohl die technische SQL-Ebene als auch die konzeptionelle Ebene der Lernverfahren verstehen. Absolvent:innen können eigenständig einschätzen, wo einfache Prognosemodelle sinnvoll einsetzbar sind und wo ihre Grenzen liegen. Der Mehrwert liegt darin, dass der Kurs Power BI konsequent als Plattform für mehr als klassisches Reporting begreift und damit einen realistischen ersten Schritt in Richtung datengetriebener Prognosearbeit ermöglicht, ohne den Anspruch eines vollwertigen Data-Science-Studiums zu erheben.