Datenanalyse Kurse für praxisnahe Aufgaben

Sie lernen, wie Daten aus verschiedenen Quellen aufbereitet, statistisch eingeordnet und verständlich visualisiert werden. Je nach Kurs vertiefen Sie außerdem Werkzeuge und Methoden, die in Rollen wie Data Analyst, BI-Analyst oder Reporting-Analyst gefragt sind.

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Online & Präsenz
Übungen mit echten Datensätzen
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Datenanalyse Kurse

Unsere Kurse sind auf berufliche Praxis ausgerichtet. Sie bauen schrittweise Fähigkeiten auf, die in Reporting, Business Intelligence, Marketing-Analysen und Controlling-Aufgaben benötigt werden.

Einführung in die Datenanalyse

Grundlagen der Datenarbeit: von der Fragestellung über Datenverständnis bis zur ersten Auswertung. Sie lernen, wie man Daten strukturiert, Kennzahlen definiert und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentiert.

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Statistik für Datenanalyse

Sie verstehen Verteilungen, Zusammenhänge und Unsicherheiten. Der Kurs vermittelt statistische Methoden, die Sie für Hypothesen, A/B-Auswertungen und belastbare Interpretationen einsetzen können.

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SQL & Datenmodellierung

Sie lernen, Daten effizient abzufragen und zu strukturieren. Fokus auf Joins, Aggregationen, Datenbereinigung und grundlegende Modellierungsprinzipien für Reporting und BI.

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Visualisierung & Reporting

Sie erstellen verständliche Dashboards und Reports. Der Kurs behandelt Auswahl geeigneter Diagramme, saubere Beschriftungen, Kennzahlenlogik sowie die Interpretation von Visualisierungen im Team.

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BI-Grundlagen für Unternehmen

Sie lernen, wie Business Intelligence in Organisationen funktioniert: Datenflüsse, Kennzahlenmodelle, Berechtigungen und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und Technik.

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Python für Datenanalyse

Der Kurs vermittelt Programmiergrundlagen für Datenaufbereitung und Auswertung. Sie arbeiten mit typischen Datenstrukturen, lernen Daten zu bereinigen und Ergebnisse reproduzierbar aufzubereiten.

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Einführung in die Datenanalyse — Inhalte

  • Vom Business-Ziel zur Analysefrage: Kennzahlen, Hypothesen und Messlogik
  • Daten verstehen: Formate, Qualität, fehlende Werte und erste Bereinigungsansätze
  • Auswertung planen: geeignete Diagramme, Interpretation und Ergebnisstruktur
  • Dokumentation: nachvollziehbare Notizen für Team und Stakeholder

Für wen geeignet

Für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger sowie Fachkräfte, die Daten systematisch auswerten möchten. Vorkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend.

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Statistik für Datenanalyse — Inhalte

  • Verteilungen, Mittelwerte, Streuung: wie man Ergebnisse richtig einordnet
  • Zusammenhänge: Korrelation vs. Kausalität, praktische Interpretation
  • Hypothesentests und Konfidenzintervalle: Unsicherheit verständlich machen
  • Auswertung von Vergleichsszenarien (z. B. A/B): typische Stolperstellen

Berufliche Relevanz

Unterstützt Rollen, in denen Entscheidungen datenbasiert begründet werden müssen: Reporting, Marketing-Analysen, Produktanalysen und Controlling.

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SQL & Datenmodellierung — Inhalte

  • Abfragen strukturieren: SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING
  • Joins und Granularität: wie man Daten korrekt zusammenführt
  • Datenbereinigung im Query: Umgang mit Duplikaten, Ausreißern, fehlenden Werten
  • Grundlagen der Modellierung: Tabellenlogik für wiederholbares Reporting

Voraussetzungen

Grundlegende Computerkenntnisse. Wenn Sie bereits Tabellen und Kennzahlen kennen, fällt der Einstieg leichter.

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Visualisierung & Reporting — Inhalte

  • Diagrammwahl: wann Balken, Linien, Heatmaps oder Tabellen sinnvoll sind
  • Kennzahlen konsistent darstellen: Definitionen, Filterlogik und Vergleichbarkeit
  • Dashboard-Design: Lesbarkeit, Hierarchie, Storyline für Entscheidungen
  • Qualitätssicherung: Plausibilitätschecks und saubere Ergebnisinterpretation

Praxisprojekt

Sie arbeiten an einem durchgängigen Reporting-Beispiel: Datenaufbereitung, Visualisierung und Ergebnisbericht. Das Ergebnis hängt auch von Ihrer Mitarbeit und Übungszeit ab.

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BI-Grundlagen für Unternehmen — Inhalte

  • BI-Landschaft verstehen: Datenquellen, ETL/ELT-Logik, Datenqualität
  • Kennzahlenmodelle: Definitionen, Dimensionen und konsistente Auswertungen
  • Zusammenarbeit im Team: Anforderungen, Dokumentation und Übergaben
  • Use-Case-Design: von der Fragestellung bis zum Dashboard-Konzept

Für welche Rollen

Besonders relevant für Reporting-Analysten, BI-Einsteigerinnen und Einsteiger sowie Fachbereiche, die mit Daten arbeiten.

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Python für Datenanalyse — Inhalte

  • Grundlagen: Datenstrukturen, Funktionen und saubere Auswertungslogik
  • Datenaufbereitung: Bereinigung, Transformationen und Qualitätschecks
  • Auswertung & Visualisierung: Ergebnisse nachvollziehbar erzeugen
  • Reproduzierbarkeit: Notebooks strukturieren und Ergebnisse dokumentieren

Lernweg

Sie üben in kleinen Schritten und arbeiten an Aufgaben, die typische Datenanalyse-Szenarien abdecken. Der Umfang Ihres Wissensaufbaus hängt auch von Ihrer Übungszeit ab.

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Orientierung auf die Profession

So läuft der Kurs bei Nextravonimqzr ab

Wir verbinden Lerninhalte mit beruflichen Anwendungsszenarien. Sie lernen nicht nur Begriffe, sondern trainieren konkrete Arbeitsschritte: Daten verstehen, auswerten, visualisieren und Ergebnisse kommunizieren.

1) Einstieg & Zielklärung

Kurze Standortbestimmung und Abstimmung, welche Aufgaben Sie künftig bearbeiten möchten.

2) Praxisblöcke mit Übungen

Jede Einheit enthält Aufgaben, die typische Anforderungen aus Reporting und Analyse abdecken.

3) Feedback & Lernfortschritt

Sie erhalten Hinweise zur Verbesserung von Analyselogik, Visualisierung und Ergebnisdarstellung.

4) Abschluss mit Projektdokumentation

Sie fassen Ihre Arbeit nachvollziehbar zusammen und können sie für berufliche Gespräche nutzen.

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Kontakt & Standort

Nextravonimqzr
Hauptstraße 85, 15402 Berlin

+49 30 84035896
[email protected]

Präsenztermine sind abhängig vom Kurs. Für Online-Kurse erhalten Sie vor Start eine genaue Übersicht zu Ablauf und Materialien.

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Welche Fähigkeiten Sie aufbauen

  • Datenaufbereitung
  • Statistische Interpretation
  • SQL-Abfragen
  • Visualisierung
  • Reporting-Logik
  • BI-Grundlagen

Häufige Fragen zu unseren Datenanalyse Kursen

Hier finden Sie Antworten zu Ablauf, Voraussetzungen und dem, was Sie im Kurs praktisch lernen.

Die Kurse sind unterschiedlich aufgebaut. Für die Einführung reichen grundlegende Computerkenntnisse. Bei Statistik und Python empfehlen wir, sich vorab mit den Kurszielen vertraut zu machen; wir helfen bei der Auswahl.
Wie läuft der Unterricht ab?
Jede Einheit kombiniert Erklärungen, geführte Übungen und Aufgaben zur Vertiefung. Je nach Kurs erhalten Sie Feedback zu Ihrer Analyselogik und Ergebnisdarstellung.
Gibt es ein Abschlussprojekt?
In mehreren Kursen arbeiten Sie an einem Projekt oder einer zusammenhängenden Übungsaufgabe. Sie dokumentieren Ihre Schritte so, dass die Ergebnisse nachvollziehbar sind. Der Umfang hängt vom Kursformat und Ihrer Mitarbeit ab.
Wie finde ich den passenden Kurs?
Schreiben Sie uns kurz, welche Aufgaben Sie künftig übernehmen möchten (z. B. Reporting, Marketing-Analysen oder BI). Wir empfehlen Ihnen den Kurs oder eine sinnvolle Reihenfolge der Module.
Wie erhalte ich die Kurskosten?
Die Kosten können je nach Termin, Format und Umfang variieren. Nutzen Sie „Узнать стоимость“ oder kontaktieren Sie uns per E-Mail oder Telefon.

Haben Sie weitere Fragen? Kontaktieren Sie uns: [email protected] oder +49 30 84035896.

Teilnehmerin mit Notizbuch
Lea M.
Reporting & Controlling

Ich konnte nach dem Kurs meine Auswertungen strukturieren: Datenqualität prüfen, Kennzahlen konsistent darstellen und Ergebnisse verständlich erklären. Besonders hilfreich waren die Übungsaufgaben mit Feedback.

Teilnehmer beim Bildschirm mit Diagrammen
Jonas K.
BI-Einsteiger

Der SQL-Teil hat mir geholfen, Abfragen sauber aufzubauen und die Granularität besser zu verstehen. Das Projekt im Kurs hat meine Arbeitsweise für Dashboards deutlich geordnet.

Teilnehmerin in Lernumgebung
Mariam S.
Marketing-Analysen

In der Statistik-Einheit konnte ich Unsicherheiten besser interpretieren und Ergebnisse nachvollziehbar begründen. Ich habe gelernt, Hypothesen sauber zu formulieren und typische Fehler zu vermeiden.

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