Cloud Data Analyst - Vom Einsteiger zum Experten

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   Für die IHK-Prüfung zur Berufsspezialistin oder zum Berufsspezialisten für Datenanalyse: eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, sechzig Leistungspunkte aus einem Studium mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis (§ 2 DAFPrV).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   Ein Datenanalyst komprimiert komplexe Datensammlungen zu Informationen, die dem Unternehmen einen Mehrwert bietet. Er wertet Daten aus, präsentiert die Ergebnisse und entwickelt auf Grundlage seiner Analysen Handlungsempfehlungen für das Unternehmen. Je nach Branche untersucht er dabei unterschiedliche Fragestellungen. So helfen Datenanalysten zum Beispiel bei der Beurteilung, ob eine Investition erfolgreich war oder ob eine Werbekampagne das gewünschte Ziel erreicht hat.
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   In diesem Training lernen die Teilnehmenden Datenbanken zu erstellen, Prozesse zu entwickeln sowie Schnittstellen zu ermöglichen, um schnelle und transparente Eingaben in die Datenbanken. Zu den Aufgaben gehört ebenfalls die Entwicklung von Dashboards und geeignete Visualisierungen, um Kernaussagen aus den vorliegenden Daten zu verdeutlichen und zu kommunizieren.
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   Microsoft Power BI wird genutzt, um mit Hilfe von Daten Erkenntnisse für ein Unternehmen zu gewinnen. Dabei können die Daten aus verschiedenen Quellen wie zum Beispiel Excel-Tabellen oder Datenbanken stammen. Mit Power BI kann man Daten zusammentragen, in die richtige Form bringen und mit Hilfe eines Datenmodells in Beziehung zueinander bringen. Dadurch können die Daten anschließend analysiert, in Dashboards visualisiert und die Ergebnisse anderen zur Verfügung gestellt werden.
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   SQL ist die Abkürzung für Structured Query Language, die sich als Standardsprache für die Kommunikation mit zweidimensionalen, relationalen Datenbanken durchgesetzt hat. Mit Hilfe von SQL können Datentabellen erstellt, miteinander verknüpft und editiert werden. Dabei funktioniert die Datenbanksprache wie eine Art Schnittstelle zwischen den in Sprachen wie C, C++ oder Java programmierten Datenbanken, indem sie die externen Anfragen von Usern in für die Datenbank verständliche Befehle übersetzt.
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   Diese Weiterbildung setzt sich aus nachfolgenden Modulen zusammen

   Excel für Power BI sowie PowerPivot: Datenanalyse & Visualisierung
   Moderne Datenanalyse mit SQL-Server: SQL Grundlagen und die Verknüpfung zu Power BI, Power Pivot und Azure
   Power BI Basics and Avanced
   Cloud Grundlagen Microsoft (Azure)
   Cloud Data Grundlagen (Azure Data)
   Analyzing Data with Microsoft Power BI
   Vor Trainingsbeginn finden ein Beratungsgespräch und ggf. ein Einstufungstest statt.
   Wir erstellen, je nach Ihren Vorkenntnissen und beruflichen Perspektiven, einen individuellen Lehr- und Weiterbildungsplan für Sie.
   Wir unterstützen Sie bei der Überarbeitung Ihrer Bewerbungsunterlagen und bei der Jobsuche während der Weiterbildung.

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   Eschborn

   19.10.2026 · Präsenzunterricht · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   19.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   19.10.2026 · Präsenzunterricht · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Eschborn

   19.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Berichte, die sich selbst aktualisieren

   Du verbindest in Power BI Daten aus ERP, CRM und Excel-Listen, modellierst Beziehungen und schreibst Kennzahlen mit DAX. Ein solcher Bericht holt neue Zahlen ohne Kopierarbeit. Beispiel: Der monatliche Umsatzbericht für die Vertriebsleitung aktualisiert sich jeden Morgen aus dem Warenwirtschaftssystem.

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   Ergebnisse verständlich präsentieren

   BERUFENET nennt das Visualisieren und Präsentieren der Ergebnisse in den Fachabteilungen als Aufgabe von Data Analysts. Im Kurs übst du, aus einer Auswertung eine klare Aussage mit passendem Diagramm zu machen. Beispiel: Du zeigst der Einkaufsleitung in einem Dashboard, welche Lieferanten wiederholt zu spät liefern.

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   Mit Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten

   Du lernst, Anforderungen an Datenqualität und Datenmodelle so zu formulieren, dass Data Engineers sie umsetzen können. Für Prognosen übergibst du aufbereitete Daten an Data Scientists oder nutzt einfache Verfahren der Predictive Analytics selbst. Beispiel: Du meldest dem Datenteam, dass doppelte Einträge im Kundenstamm die Umsatzzahlen verfälschen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen