Was du im Kurs lernst

Praxisorientierte Datenanalyse für berufliche Anwendungen

Du erarbeitest ein solides Fundament, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verstehen, aufzubereiten und in aussagekräftige Ergebnisse zu übersetzen. Im Fokus stehen nachvollziehbare Schritte: von der Datenqualität bis zur Interpretation von Kennzahlen.

Welche Fähigkeiten werden aufgebaut?

Kompetenzen für Analytics- und Data-nahe Rollen

Der Kurs vermittelt Methoden, die in vielen Teams gebraucht werden: Datenbereinigung, strukturierte Abfragen, statistische Grundkonzepte und die Erstellung von verständlichen Auswertungen. Du lernst außerdem, Annahmen und Grenzen deiner Analyse transparent zu machen.

• SQL-Grundlagen für Abfragen, Filter und Aggregationen
• Statistische Denkweise: Verteilungen, Zusammenhänge, Unsicherheiten
• Saubere Datenaufbereitung und Dokumentation der Schritte
• Visualisierung, die Entscheidungen unterstützt

Für welche Berufe ist das relevant?

Orientierung auf den beruflichen Einsatz

Datenanalyse wird in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt. Typische Berufsfelder, in denen die erlernten Kompetenzen hilfreich sind:

• Business Analyst / Reporting
• Data Analyst (Einsteiger bis Fortgeschrittene je nach Vorkenntnissen)
• Controlling & KPI-Reporting
• Marketing- und Produktanalyse
• Operations & Prozessanalyse

So läuft der Kurs ab

Lernen in Modulen mit Übungen und Auswertungspraxis

Du arbeitest in klaren Lernschritten: kurze Theorieinputs, geführte Übungen und Aufgaben, bei denen du selbst Datenanalysen strukturierst. Die Inhalte werden so aufgebaut, dass du die Ergebnisse fachlich begründen kannst – nicht nur berechnen.

Was du am Ende mitnehmen kannst

Dokumentierte Ergebnisse statt nur Einzelübungen

Am Kursende verfügst du über ein Set an Lernartefakten: strukturierte Analyseschritte, nachvollziehbare Auswertungen und ein Verständnis dafür, wie man Datenanalysen für unterschiedliche Zielgruppen erklärt. Der konkrete Fortschritt hängt dabei auch von deinem Zeitaufwand und deiner Lernbereitschaft ab.

• Vorlagen für Analyse-Workflows (Daten → Schritte → Ergebnis)
• Übungsbeispiele zu typischen Fragestellungen aus dem Berufsalltag
• Training im Erklären von Kennzahlen und Annahmen
• Reflexion über Grenzen der Daten und der verwendeten Methoden

Statistische Grundlagen

Verteilungen, Zusammenhänge, Interpretation

Du lernst, Ergebnisse korrekt einzuordnen: Welche Aussage ist durch die Daten gedeckt, und welche Annahmen sind nötig?

Datenaufbereitung

Qualitätschecks und saubere Datensätze

Du übst, fehlende Werte, Inkonsistenzen und Strukturprobleme systematisch zu behandeln – mit nachvollziehbaren Schritten.

SQL für Analytics

Abfragen, Aggregationen, Filterlogik

Du baust Abfragen, die Daten gezielt auswertbar machen – inklusive sauberer Benennung und Dokumentation.

Visualisierung & Reporting

Klarheit für Stakeholder

Du erstellst Auswertungen so, dass sie verständlich bleiben: passende Diagrammtypen, klare Achsen und interpretierbare Ergebnisse.