Power BI und Data Analytics Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt das praktische Rüstzeug für den Einstieg in die Datenanalyse: von der Datenaufbereitung mit SQL über die Programmierung mit Python bis zur Visualisierung in Power BI. Im Mittelpunkt steht die Erstellung aussagekräftiger Reports und interaktiver Dashboards, ergänzt um ein eigenes Projekt, in dem die Teilnehmenden ein Datenportfolio aufbauen. Der Kurs verbindet damit technisches Handwerkszeug mit der Fähigkeit, Daten so aufzubereiten und zu visualisieren, dass daraus tragfähige Geschäftsentscheidungen abgeleitet werden können.

Modul 1 – Datenbanken und SQL als Fundament Jede Datenanalyse beginnt bei den Daten selbst. Dieses Modul legt das Fundament, indem es den Umgang mit relationalen Datenbanken und die Abfragesprache SQL vermittelt.

• Aufbau relationaler Datenbanken und zentrale SQL-Grundbegriffe kennenlernen
• Daten mit SQL-Abfragen selektieren, filtern und aggregieren
• Tabellen über Joins miteinander verknüpfen und komplexere Abfragen erstellen
• Grundzüge der Datenmodellierung für spätere Auswertungen verstehen
• ETL-Prozesse als Weg von der Rohdatenquelle zur auswertbaren Datenbasis nachvollziehen
• Typische Datenqualitätsprobleme in Rohdaten erkennen und benennen

Modul 2 – Programmiergrundlagen mit Python und pandas Aufbauend auf dem Datenbankwissen vermittelt dieses Modul die Grundlagen der Programmierung, mit Fokus auf die für die Datenanalyse zentrale Bibliothek pandas.

• Grundlegende Python-Syntax und Kontrollstrukturen für Datenverarbeitungsaufgaben nutzen
• Daten mit pandas in DataFrames einlesen, filtern und umformen
• Fehlende oder inkonsistente Werte in Datensätzen bereinigen
• Aggregationen und Gruppierungen mit pandas durchführen
• Ergebnisse aus Python-Auswertungen in weiterverarbeitbare Formate exportieren
• Einfache Automatisierungen für wiederkehrende Datenaufbereitungsschritte aufbauen

Modul 3 – Dashboards und Reports mit Power BI Im Zentrum des Kurses steht die Visualisierung: Aus aufbereiteten Daten entstehen in Power BI interaktive Dashboards, die Auswertungen für Entscheidungsträger greifbar machen.

• Datenquellen in Power BI einbinden und ein Datenmodell aufbauen
• Beziehungen zwischen Tabellen im Power-BI-Datenmodell definieren
• Kennzahlen und berechnete Felder für Auswertungen erstellen
• Interaktive Visualisierungen und Filter für Dashboards gestalten
• Reports strukturieren, sodass unterschiedliche Nutzergruppen die passenden Sichten erhalten
• Dashboards veröffentlichen und für den praktischen Einsatz vorbereiten

Modul 4 – Analysemethoden und Karriereentwicklung Das abschließende inhaltliche Modul verbindet analytische Methoden mit der Frage, wie sich die erworbenen Kompetenzen beruflich einordnen und weiterentwickeln lassen.

• Varianzanalysen zur Bewertung von Abweichungen anwenden
• Grundprinzipien von Predictive Analytics und deren Grenzen verstehen
• Data-Literacy-Grundsätze auf eigene Auswertungen anwenden
• Ergebnisse einer Analyse in eine überzeugende Story für Entscheidungsträger überführen
• Rollenbilder wie Data Analyst, BI Analyst oder Data Scientist voneinander abgrenzen
• Eigene Kompetenzen realistisch einem passenden Karriereweg in der Datenanalyse zuordnen

Praxisteil – Aufbau eines eigenen Datenportfolios Den größten praktischen Raum nimmt ein durchgängiges Projekt ein, in dem die Teilnehmenden ihr eigenes Datenportfolio aufbauen und dabei alle zuvor erlernten Werkzeuge kombinieren.

• Einen eigenen Datensatz auswählen und die Analysefrage dafür formulieren
• Rohdaten mit SQL und pandas in eine auswertbare Form bringen
• Ein Power-BI-Datenmodell für das eigene Projekt aufbauen
• Ein interaktives Dashboard mit mehreren Auswertungssichten gestalten
• Kennzahlen und Trends im eigenen Datensatz herausarbeiten
• Auffällige Muster von Zufallsschwankungen unterscheiden
• Eine kurze Datenstory zu den eigenen Projektergebnissen entwickeln
• Das fertige Dashboard und die Kernaussagen präsentationsreif aufbereiten
• Feedback zum eigenen Projekt einholen und Dashboard iterativ verbessern
• Das Projekt als Referenz für das eigene Datenportfolio dokumentieren
• Typische Stolperfallen bei der Datenaufbereitung im Rückblick einordnen
• Nächste Lernschritte für die Vertiefung einzelner Werkzeuge festlegen

Der Kurs ist bewusst werkzeugübergreifend angelegt: Statt SQL, Python und Power BI isoliert zu behandeln, verzahnt er die drei Bereiche entlang eines durchgehenden Analyseprozesses — von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Dashboard. So entsteht ein Verständnis dafür, wie die einzelnen Werkzeuge im realen Arbeitsalltag eines Data Analyst tatsächlich zusammenspielen. Das abschließende eigene Projekt dient nicht nur der Übung, sondern auch als konkretes Ergebnis, das sich im weiteren beruflichen Werdegang als Nachweis der erworbenen praktischen Fähigkeiten nutzen lässt.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen. Angesprochen sind sowohl Berufserfahrene mit fachfremdem Hintergrund als auch Personen, die gezielt in ein datengetriebenes Berufsfeld wechseln wollen.

• Mitarbeitende mit Interesse an einer Umorientierung in Richtung Datenanalyse
• Personen mit erster Affinität zu IT und Programmierung, aber ohne einschlägige Vorausbildung
• Fachkräfte, die Reporting- und Controlling-Aufgaben stärker datengetrieben gestalten möchten
• Berufserfahrene mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Praxiserfahrung
• Personen, die ein eigenes Datenportfolio als Einstieg in die Bewerbung aufbauen möchten

Der Kurs verbindet fachliche Grundlagenvermittlung zu SQL, Python und Power BI mit einem durchgehenden Projektanteil, in dem das eigene Datenportfolio entsteht. Statt Werkzeuge nacheinander isoliert zu behandeln, werden sie im Praxisprojekt bewusst miteinander verzahnt, sodass die Teilnehmenden den vollständigen Weg von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Dashboard selbst nachvollziehen. Ergänzend fließen Impulse zur Karriereentwicklung in Datenberufen ein, die die technische Ausbildung um eine berufliche Orientierung erweitern.

Der Kurs gliedert sich in vier inhaltliche Module und einen umfangreichen Projektteil zum Aufbau des eigenen Datenportfolios. Die konkrete Dauer richtet sich nach der gewählten Trägervariante und wird bei der Anmeldung mitgeteilt; der modulare Aufbau ermöglicht es, Datenbankgrundlagen, Programmierung und Visualisierung in aufeinander aufbauenden Schritten zu vertiefen.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab. Es handelt sich um eine qualifizierte, trägerinterne Bescheinigung der erworbenen Kenntnisse in Power BI, SQL und Python, nicht um eine herstellerseitige Zertifizierung von Microsoft oder anderen Anbietern.

Wer in die Datenanalyse einsteigen möchte, braucht mehr als Theorie zu einzelnen Werkzeugen — gefragt ist die Fähigkeit, aus Rohdaten belastbare, visuell überzeugende Auswertungen zu machen. Genau das übt dieser Kurs entlang eines durchgehenden Projekts, in dem SQL, Python und Power BI nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel eingesetzt werden. Der besondere Mehrwert liegt im eigenen Datenportfolio, das am Ende des Kurses entsteht: Es dokumentiert die erworbenen Fähigkeiten anhand eines konkreten, selbst bearbeiteten Projekts und lässt sich unmittelbar für Bewerbungen oder interne Positionswechsel nutzen. Für den weiteren beruflichen Weg schafft der Kurs eine solide Grundlage für Einstiegspositionen als Data Analyst oder Business-Intelligence-Analyst und zugleich eine Orientierung, in welche Richtung sich die eigene Spezialisierung — etwa vertiefte Programmierung oder Predictive Analytics — sinnvoll weiterentwickeln lässt.