Datenanalyse Kurse

Datenanalyse Praxisorientiert

Von Daten zu Entscheidungen: Datenanalyse mit Struktur

Der Kurs vermittelt Methoden, Tools und Arbeitsabläufe, die in datengetriebenen Rollen in Wirtschaft, Technik und Forschung regelmäßig eingesetzt werden.

Dozentin oder Dozent für Datenanalyse
Team Xelqavonirtzpm
Dozierende mit Fokus auf Analytics-Praxis
Erfahrung aus Projekten & Unterricht
Kursvorschau Datenanalyse mit Diagrammen und Tabellen
Vorschau

Was Sie im Kurs lernen

Im Mittelpunkt steht, wie Sie Daten strukturiert aufbereiten, analysieren und verständlich kommunizieren. Sie arbeiten mit typischen Fragestellungen aus dem Berufsalltag und lernen, Entscheidungen auf Basis nachvollziehbarer Auswertungen zu treffen.

Die Inhalte sind so aufgebaut, dass Sie schrittweise Kompetenzen aufbauen: von Datenverständnis und Qualität über statistische Grundlagen bis hin zu Visualisierung und Auswertungsszenarien.

Kompetenzen für die Praxis

Datenverständnis & Statistik

Grundlagen zu Verteilungen, Zusammenhängen und Hypothesen – verständlich angewendet.

Datenabfragen & Vorbereitung

SQL-Grundlagen und Datenaufbereitung für Analyse-Workflows.

Datenvisualisierung

Diagrammtypen, Storytelling mit Kennzahlen und saubere Interpretation von Ergebnissen.

Qualität, Nachvollziehbarkeit & Dokumentation

Wie Sie Annahmen, Schritte und Ergebnisse dokumentieren – wichtig für Teamarbeit und Reviews.

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Tabellenarbeit (z. B. Excel) sind hilfreich.
  • Bereitschaft, mit Beispieldaten zu arbeiten und Ergebnisse zu prüfen.
  • Computer mit Internetzugang für Lernmaterialien und Übungen.
  • Texteditor oder IDE nach Wahl (wird im Kurs passend empfohlen).

Berufsfelder, in denen diese Fähigkeiten gefragt sind

  • Business Analytics & Reporting (Kennzahlen, Dashboards, Auswertungen)
  • Data Analyst / Junior Data Analyst (Analyse, Visualisierung, Interpretation)
  • Controlling & Finance Analytics (Trend- und Abweichungsanalysen)
  • Produkt- & Marketing-Analytics (Messung, Segmentierung, Auswertung)
  • Fachnahe Rollen mit Datenbezug (datenbasierte Entscheidungen in Teams)
Module & Übungen
Praxisaufgaben
Strukturiertes Lernen

Analyseprozess: von der Frage zum Ergebnis ca. 30 min
Datenqualität: fehlende Werte, Ausreißer, Plausibilität ca. 45 min
Kennzahlen & Metriken: Definitionen sauber treffen ca. 40 min

SQL-Grundlagen: SELECT, Filter, Joins ca. 35 min
Datenbereinigung: Typen, Aggregationen, Transformationen ca. 55 min
Vom Rohdatensatz zur Analysebasis ca. 45 min

Deskriptive Statistik & sinnvolle Visuals ca. 40 min
Korrelation vs. Kausalität: typische Stolpersteine ca. 50 min
Hypothesen prüfen: Vorgehen und Interpretation ca. 55 min

Diagrammwahl: was passt zu welcher Aussage? ca. 35 min
Auswertung verständlich machen: Kontext, Annahmen, Grenzen ca. 50 min
Review-Workflow: Feedback geben und Ergebnisse prüfen ca. 40 min
Lernorientierung
Transparente Lernschritte statt „nur Theorie“
Lernende Person mit Laptop und Notizen
Wie Sie Fortschritt messbar machen
Im Kursverlauf

Sie erhalten Aufgaben, in denen Sie Daten vorbereiten, Ergebnisse interpretieren und Ihre Schritte nachvollziehbar dokumentieren. So können Sie selbst einschätzen, welche Themen Sie bereits sicher anwenden.

Dozentin oder Dozent erklärt Datenanalyse am Bildschirm
Feedback & Lernroutine
Während der Übungen

Der Fokus liegt auf verständlichen Erklärungen, klaren Arbeitsschritten und dem Umgang mit typischen Datenproblemen. Der Lernerfolg hängt dabei auch von Ihrer Übungszeit und Ihrer Bereitschaft ab, Ergebnisse kritisch zu prüfen.

Kursdetails auf Anfrage
Orientierung auf datenbezogene Berufsfelder
Übungsaufgaben mit Datenbezug
Strukturierter Lernpfad
Materialien & Checklisten
Dokumentation & Interpretation
Beratung zur passenden Einstiegsvoraussetzung
Transparente Inhalte: Sie entscheiden, ob der Kurs zu Ihrem Ziel und Ihrem Lernrhythmus passt.

Kursinformationen

Fokus Datenanalyse & Kommunikation
Lernformat Übungen mit betreuter Struktur
Schwerpunkte SQL, Statistik, Visualisierung
Zielbild Rollen mit datenbasierten Aufgaben
Aktualität Inhalte werden laufend angepasst
|FAQS

We’ve got answers

Der Kurs richtet sich an Lernende, die datenbasierte Aufgaben in Unternehmen verstehen und umsetzen möchten – z. B. in Business Analytics, Reporting, Controlling mit Analytics-Bezug oder Produkt-/Marketing-Analytics. Welche Rolle am Ende zu Ihnen passt, hängt auch von Ihrem bisherigen Hintergrund und Ihrer Übungspraxis ab.

Beides: Sie lernen statistische Grundlagen so, dass Sie Ergebnisse interpretieren können, und verbinden das mit praktischen Arbeitsschritten wie Datenaufbereitung, Abfragen und Visualisierung. Ziel ist, dass Sie Auswertungen nachvollziehbar erstellen und verständlich kommunizieren.

Sie arbeiten in einem strukturierten Lernpfad: kurze Theorie-Inputs, gefolgt von Übungen mit Beispieldaten. Zusätzlich erhalten Sie Hinweise, wie Sie Annahmen, Schritte und Ergebnisse dokumentieren. Der Lernerfolg hängt dabei auch von Ihrer regelmäßigen Übungszeit ab.

Hilfreich sind Grundlagen in Tabellenarbeit und die Bereitschaft, mit Datenbeispielen zu arbeiten. Programmierkenntnisse sind nicht der einzige Einstiegspunkt: Der Kurs erklärt Arbeitsschritte so, dass Sie die Logik hinter Analyse und Visualisierung nachvollziehen können.
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