Power BI erweiterte Methoden für Data Analysts – Kurs

Wer bereits mit Power BI arbeitet, aber an die Grenzen einfacher Standard-Visuals stößt, findet in diesem Kurs den nächsten Schritt: erweiterte Methoden für Business Analytics, die über Grunddashboards hinausgehen. Im Zentrum stehen fortgeschrittene DAX-Berechnungen, komplexere Datenmodellierung, M-Formeln für die Datenaufbereitung sowie der Einsatz von Dataflows für wiederverwendbare Datenquellen. Ergänzt wird das Power-BI-Wissen durch SQL-Grundlagen für den Datenzugriff und Python/pandas für die vorgelagerte Datenanalyse, sodass am Ende ein eigenständiges BI-Abschlussprojekt steht, in dem Reporting, Datenmodellierung und Visualisierung zusammenlaufen.

Modul 1 – Datenanalyse mit Python und pandas Bevor Daten in Power BI visualisiert werden, müssen sie bereinigt und strukturiert vorliegen. Dieses Modul vermittelt die dafür nötigen Python-Grundlagen mit Fokus auf pandas als zentralem Analysewerkzeug.

• Daten mit pandas einlesen, filtern und strukturieren
• Fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer in Datensätzen erkennen und behandeln
• Datentypen konvertieren und Spalten für die Weiterverarbeitung aufbereiten
• Aggregationen und Gruppierungen zur ersten Analyse von Datensätzen durchführen
• Deskriptive Statistik zur Charakterisierung von Datensätzen berechnen
• Aufbereitete Daten für den Import nach Power BI exportieren

Modul 2 – SQL und Datenmodellierung Da viele Datenquellen in relationalen Datenbanken liegen, ist ein sicherer Umgang mit SQL Grundvoraussetzung für fortgeschrittene Power-BI-Arbeit. Dieses Modul verbindet SQL-Praxis mit den Prinzipien sauberer Datenmodellierung.

• SQL-Abfragen zur Selektion, Filterung und Aggregation von Daten formulieren
• Tabellenverknüpfungen (Joins) zur Zusammenführung mehrerer Datenquellen einsetzen
• Grundlagen von Microsoft SQL Server für den praktischen Datenzugriff nutzen
• Prinzipien der Datenmodellierung auf reale Tabellenstrukturen übertragen
• ETL-Grundlagen (Extrahieren, Transformieren, Laden) auf eigene Datensätze anwenden
• Datenmodelle auf Konsistenz und Redundanzfreiheit prüfen

Modul 3 – Erweiterte Power-BI-Methoden: DAX, M-Formeln und Dataflows Der fachliche Schwerpunkt des Kurses. Hier geht es um die Werkzeuge, die Power BI von einem einfachen Visualisierungstool zu einer echten Business-Analytics-Plattform machen.

• Fortgeschrittene DAX-Measures für Zeitvergleiche und kumulierte Kennzahlen erstellen
• Berechnete Spalten von Measures sinnvoll abgrenzen und je nach Anwendungsfall wählen
• M-Formeln im Power Query Editor für komplexere Transformationsschritte einsetzen
• Dataflows aufbauen, um Aufbereitungslogik zentral und wiederverwendbar zu halten
• Beziehungen zwischen mehreren Tabellen im Datenmodell sauber und performant gestalten
• Row-Level-Security und Zugriffssteuerung auf Berichtsebene einrichten

Modul 4 – Reports, Dashboards und Predictive Analytics Im letzten inhaltlichen Modul rücken Darstellung und Interpretation der Ergebnisse in den Vordergrund – von der interaktiven Visualisierung bis zu vorausschauenden Analyseansätzen.

• Interaktive Dashboards mit verknüpften Filtern und Drill-Down-Funktionen gestalten
• Predictive-Analytics-Ansätze zur Trendabschätzung in Power BI einbinden
• Varianzanalysen zur Bewertung von Abweichungen und Schwankungen durchführen
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen (Fachabteilung, Management) aufbereiten
• Performance von Berichten bei großen Datenmengen analysieren und verbessern
• Data-Storytelling-Prinzipien zur verständlichen Präsentation von Ergebnissen anwenden

Praxisblock – Eigenständiges BI-Abschlussprojekt Alle Bausteine laufen im Abschlussprojekt zusammen: von der Rohdatenquelle über SQL und Python bis zum fertigen, interaktiven Power-BI-Bericht.

• Eine eigene Datenquelle auswählen und deren Struktur analysieren
• Rohdaten mit Python/pandas bereinigen und für den weiteren Prozess aufbereiten
• Relevante Daten per SQL aus einer relationalen Datenbank extrahieren
• Ein Datenmodell mit sauber definierten Tabellenbeziehungen aufbauen
• Dataflows für wiederverwendbare Aufbereitungsschritte anlegen
• Fortgeschrittene DAX-Measures für die zentralen Kennzahlen des Projekts entwickeln
• M-Formeln für projektspezifische Transformationsschritte im Power Query Editor einsetzen
• Ein interaktives Dashboard mit mehreren verknüpften Visuals gestalten
• Die Performance des fertigen Berichts bei wachsendem Datenvolumen prüfen
• Ergebnisse in einer verständlichen Kurzpräsentation für Entscheidungsträger aufbereiten
• Das eigene Vorgehen bei Datenaufbereitung und Modellierung kritisch einordnen
• Feedback zum eigenen Projekt einordnen und in eine überarbeitete Version einfließen lassen

Der Kurs ist bewusst als Aufbauprogramm konzipiert: Er setzt keine Power-BI-Neulinge voraus, sondern Personen, die bereits einfache Berichte erstellen können und nun lernen wollen, wie DAX, M-Formeln, Dataflows und ein sauberes Datenmodell zusammenspielen. Die Verbindung aus Python, SQL und Power BI spiegelt den tatsächlichen Arbeitsalltag vieler Data Analysts wider, in dem Rohdaten selten fertig aufbereitet in einem einzigen Tool vorliegen, sondern über mehrere Werkzeuge hinweg zusammengeführt werden müssen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die bereits erste Erfahrung mit Datenanalyse oder Power BI mitbringen und ihre Kenntnisse gezielt in Richtung fortgeschrittener Business-Analytics-Methoden ausbauen möchten. Er eignet sich für alle, die nicht bei einfachen Standarddashboards stehen bleiben, sondern komplexere Datenmodelle und Berechnungen beherrschen wollen.

• Data Analysts, die über einfache Power-BI-Berichte hinauswachsen möchten
• Business-Intelligence-Analyst:innen mit Interesse an fortgeschrittener Datenmodellierung
• Angehende Datenbankentwickler:innen mit Fokus auf Reporting und Analytics
• Mitarbeitende, die künftig datenbasierte Entscheidungen fachlich unterstützen möchten
• Interessierte mit Grundkenntnissen in Datenanalyse, die sich in Richtung DAX und SQL vertiefen wollen

Der Unterricht findet überwiegend im Hybrid-Learning-Format statt, teilweise ergänzt durch Einheiten im virtuellen Klassenzimmer, und läuft meist in Vollzeit, teils in Teilzeit. Neue DAX- und M-Formel-Konzepte werden anhand konkreter Berechnungsbeispiele eingeführt und direkt an eigenen Datensätzen erprobt, sodass die Teilnehmenden vom ersten Tag an mit echten Tabellen statt nur mit Theorie arbeiten. Die Kombination aus Vollzeit-Kernphasen und flexibleren Teilzeitanteilen erlaubt es, komplexere Datenmodellierungsaufgaben in eigenem Tempo zu vertiefen.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt, mit einzelnen Terminen auch in Teilzeit. Die vier fachlichen Module – Python/pandas, SQL/Datenmodellierung, erweiterte Power-BI-Methoden sowie Reports/Predictive Analytics – bauen aufeinander auf und münden in das BI-Abschlussprojekt als zusammenfassende Praxisphase. Der konkrete zeitliche Rahmen kann je nach Anbieter-Termin variieren.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, bei einem Teil der Termine ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich nicht um eine herstellerseitige Microsoft-Zertifizierung, sondern um einen trägerinternen Nachweis der erworbenen Kenntnisse in Power BI, DAX, Datenmodellierung und den begleitenden Python-/SQL-Kompetenzen. Das eigenständige BI-Abschlussprojekt kann zusätzlich als praktischer Beleg der Fähigkeiten dienen.

Der entscheidende Unterschied zwischen einem einfachen Power-BI-Dashboard und einem belastbaren Business-Analytics-Bericht liegt selten in der Optik, sondern im darunterliegenden Datenmodell und den DAX-Berechnungen. Genau hier setzt der Kurs an: Wer fortgeschrittene DAX-Measures, M-Formeln und Dataflows beherrscht, kann Berichte bauen, die auch bei wachsenden und sich ändernden Datenquellen stabil und nachvollziehbar bleiben. Die Einbindung von SQL und Python ergänzt das Power-BI-Wissen um die Fähigkeit, Daten schon vor der Visualisierung gezielt zu extrahieren und aufzubereiten – eine Kompetenz, die in vielen Unternehmen den Unterschied zwischen reiner Tool-Bedienung und echter analytischer Eigenständigkeit ausmacht. Mit dem eigenständigen BI-Abschlussprojekt entsteht zudem ein konkretes, vorzeigbares Arbeitsergebnis, das den gesamten Weg von der Rohdatenquelle bis zum interaktiven Dashboard dokumentiert – ein greifbarer Nachweis für Bewerbungen als Data Analyst oder Business-Intelligence-Analyst:in.