SQL, Power BI & pandas Datenanalyse – Kurs

Diese Weiterbildung vermittelt praxisnahe Kenntnisse in drei zentralen Werkzeugen der Datenanalyse: SQL zur Arbeit mit relationalen Datenbanken, Power BI zur Erstellung interaktiver Reports und Dashboards sowie Python mit pandas zur Datenaufbereitung und -analyse. Ergänzt wird der fachliche Teil durch Grundlagen der Programmierung und durchgehende Mentoren-Unterstützung. Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat nach erfolgreicher Abschlussprüfung ab.

Modul 1 – SQL und relationale Datenbanken: Der erste Block legt das Fundament für alle weiteren Kursinhalte, indem er den sicheren Umgang mit relationalen Datenbanken vermittelt.

• Grundlagen der SQL-Syntax und zentrale Befehle
• Aufbau und Design relationaler Datenbanktabellen
• Erstellen, Verwalten und Abfragen von Datenbanken
• Komplexe Abfragen mit Verknüpfungen (Joins) und Filtern
• Datenmanipulation: Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Datensätzen
• Arbeiten mit Microsoft SQL Server als Datenbankumgebung

Modul 2 – Reports und Dashboards mit Power BI: Im zweiten Block steht die Aufbereitung von Daten für Entscheidungsträger im Fokus – von der Oberfläche bis zum fertigen interaktiven Dashboard.

• Grundlagen der Power-BI-Oberfläche und zentrale Funktionen
• Datenimport aus verschiedenen Quellen und Datenbereinigung
• Erstellung von Datenmodellen innerhalb von Power BI
• Aufbau interaktiver Berichte mit Filtern und Verknüpfungen
• Gestaltung aussagekräftiger Dashboards zur Datenvisualisierung
• Veröffentlichung und Teilen von Power-BI-Berichten

Modul 3 – Python-Grundlagen und Datenanalyse mit pandas: Der dritte Block führt in die Programmierung ein und vertieft die Datenanalyse mit dem in der Praxis weit verbreiteten pandas-Framework.

• Einführung in Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Datenstrukturen in pandas: Series und DataFrames
• Import, Bereinigung und Transformation von Datensätzen mit pandas
• Filtern, Gruppieren und Aggregieren von Daten
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib
• Erweiterte Visualisierungen mit seaborn

Modul 4 – Ganzheitliche Datenanalyse und Mentoring: Der letzte Block führt SQL, Power BI und Python zusammen und stellt sicher, dass Teilnehmende während des gesamten Kurses fachliche Unterstützung erhalten.

• Verknüpfung von SQL-Datenhaltung mit Power-BI-Reporting
• Übergabe von SQL-Abfrageergebnissen an pandas zur Weiterverarbeitung
• Aufbau einer durchgängigen Analyse-Pipeline über alle drei Werkzeuge
• Grundprinzipien der datengetriebenen Entscheidungsfindung
• Unterstützung durch Mentor:innen via E-Mail und Online-Foren
• Vorbereitung auf die Trägerzertifikats-Abschlussprüfung

Im abschließenden Praxisblock werden alle drei Werkzeuge an einem durchgängigen Analyseszenario zusammengeführt.

• Aufbau einer eigenen relationalen Beispieldatenbank
• Formulierung komplexer SQL-Abfragen zu einem Beispieldatensatz
• Import und Bereinigung realer Rohdaten in Power BI
• Erstellung eines interaktiven Power-BI-Dashboards zu einem Geschäftsszenario
• Einlesen von SQL-Abfrageergebnissen in ein pandas-DataFrame
• Bereinigung und Transformation eines Datensatzes mit pandas
• Erstellung deskriptiver Statistiken zu einem Analysebeispiel
• Visualisierung von Verteilungen mit matplotlib
• Erstellung mehrdimensionaler Grafiken mit seaborn
• Kombination von SQL-, Power-BI- und Python-Ergebnissen in einer Abschlussanalyse
• Nutzung der Mentoren-Unterstützung bei einer selbst gewählten Fragestellung
• Aufbereitung und Präsentation der eigenen Analyseergebnisse
• Diskussion, welches der drei Werkzeuge sich für welche Art von Fragestellung am besten eignet
• Erstellung einer kurzen schriftlichen Dokumentation der eigenen Analyseschritte

Durchgehend wird darauf geachtet, dass die drei Werkzeuge nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel geübt werden: Daten werden in SQL gehalten und abgefragt, in Power BI visuell aufbereitet und in Python/pandas vertiefend analysiert. So entsteht ein realistisches Bild davon, wie Datenanalyse in Unternehmen tatsächlich abläuft, wo unterschiedliche Werkzeuge je nach Aufgabe kombiniert werden. Die Mentoren-Unterstützung über E-Mail und Online-Foren begleitet den gesamten Praxisblock und ermöglicht es, auch bei komplexeren Abfragen oder Programmierfragen zeitnah fachliche Rückmeldung zu erhalten. Wer beispielsweise bei einer verschachtelten SQL-Abfrage nicht weiterkommt oder eine pandas-Fehlermeldung nicht einordnen kann, erhält so auch außerhalb fester Kurszeiten Unterstützung und muss nicht bis zur nächsten Live-Einheit warten.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Vorkenntnisse in Datenbanken oder Programmiersprachen sind nicht erforderlich, ein grundsätzliches analytisches Interesse ist jedoch hilfreich.

• Mitarbeitende, die in eine datenanalytische Rolle wechseln möchten
• Personen mit Interesse an SQL, Datenbanken und Programmierung
• Angehende Data Analysts und Business-Intelligence-Fachkräfte
• Fachkräfte, die Reporting-Prozesse in ihrem Unternehmen professionalisieren wollen
• Quereinsteiger:innen mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung

Die Weiterbildung kombiniert strukturierte Lerneinheiten zu SQL, Power BI und Python mit umfangreichen praktischen Übungen an realitätsnahen Datensätzen. Begleitend steht während des gesamten Kurses eine Mentoren-Unterstützung über E-Mail und Online-Foren zur Verfügung, über die fachliche Rückfragen zu Abfragen, Dashboards oder Python-Code geklärt werden können.

Der Kurs gliedert sich in die drei Themenschwerpunkte SQL, Power BI und Python/pandas, die inhaltlich aufeinander aufbauen und durch einen begleitenden Praxis- und Mentoring-Anteil ergänzt werden. Die konkrete zeitliche Taktung wird zu Kursbeginn mitgeteilt.

SQL, Power BI und Python/pandas gehören zu den am häufigsten nachgefragten Werkzeugen in datenanalytischen Stellenausschreibungen. Wer alle drei im Zusammenspiel beherrscht, kann Daten nicht nur abfragen, sondern auch visuell aufbereiten und tiefergehend statistisch untersuchen – eine Kombination, die in vielen Unternehmen sonst auf mehrere Fachkräfte verteilt ist. Die durchgehende Mentoren-Unterstützung sorgt dafür, dass auch komplexere SQL-Abfragen oder Python-Probleme nicht zum Stillstand führen, sondern zeitnah geklärt werden können. Das macht den Kurs auch für Personen geeignet, die bislang wenig Berührung mit Programmierung oder Datenbanken hatten. Langfristig eröffnet die Kombination aus Datenbankwissen, Reporting-Kompetenz und Programmierkenntnissen Perspektiven in einer Vielzahl von Branchen, da Datenanalyse längst nicht mehr auf IT-Abteilungen beschränkt ist, sondern in Vertrieb, Controlling, Marketing und Personalwesen gleichermaßen gebraucht wird.