Data Analyst (m/​w/​d) - SQL, Power BI

Passt der Kurs zu dir?

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   Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
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   Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
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   Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

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   Die berufliche Qualifizierung zum Data Analyst (m/w/d) vermittelt praxisrelevante Kompetenzen in SQL, Power BI, Python, Statistik, Business Intelligence und KI-gestützter Datenanalyse.
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   Die Weiterbildung orientiert sich an aktuellen Anforderungen des Arbeitsmarktes sowie an den Schwerpunkten der Bildungszielplanung 2026: digitale Kompetenzen, Datenkompetenz, KI-Anwendungen, agile Arbeitsweisen und nachhaltige Beschäftigungsfähigkeit.
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   Die Weiterbildung ist modular aufgebaut. Alle Bausteine können einzeln oder kombiniert absolviert werden.
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   Baustein 1: Data Analytics Grundlagen
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   Grundlagen der datenbasierten Arbeit und Business-Kommunikation

   Excel für Datenanalyse & Reporting
   Datenverständnis & Datenqualität
   Grundlagen datengetriebener Entscheidungen
   Visualisierung von Kennzahlen
   Präsentationstechniken für Analyst:innen
   Digitale Zusammenarbeit & Kommunikation
   Baustein 2: Business Analytics & Power BI

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   Praxisorientierte Business-Intelligence-Kompetenzen

   Relationale Datenbanken & SQL
   Datenmodellierung & Datenaufbereitung
   Erstellung interaktiver Dashboards
   Reports & KPI-Analysen mit Power BI
   Datenvisualisierung für Unternehmen
   BI-Zertifikatsvorbereitung Microsoft Power BI
   Grundlagen moderner Reporting-Prozesse
   Baustein 3: Advanced Analytics mit Python

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   Vertiefung analytischer und technischer Kompetenzen

   Python für Data Analytics
   Datenanalyse mit Pandas
   Automatisierung von Analyseprozessen
   Statistik für Data Analysts
   Einführung in Machine Learning
   KI-gestützte Datenanalyse
   Arbeiten mit APIs & Schnittstellen
   Datenimport, Transformation & Auswertung
   Baustein 4: Karriere, Projektarbeit & Arbeitsmarkttransfer

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   Beruflicher Einstieg und Vorbereitung auf den Arbeitsmarkt

   Agile Methoden & Projektmanagement
   Scrum- und Teamwork-Grundlagen
   Bewerbungscoaching & Interviewtraining
   Erstellung eines professionellen Projektportfolios
   IHK-Prüfungsvorbereitung
   Abschlussprojekt mit Praxisbezug
   Unterstützung beim Berufseinstieg
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung können Teilnehmer:innen

   professionelle Dashboards und Reports mit Power BI erstellen
   SQL-Abfragen sicher anwenden und Datenbanken analysieren
   Daten aufbereiten, modellieren und visualisieren
   Python für Analysen und Automatisierungen einsetzen
   statistische Methoden im Business-Kontext anwenden
   KI- und Machine-Learning-Grundlagen praktisch nutzen
   datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen unterstützen
   agile Arbeitsmethoden in Projekten einsetzen
   Berufliche Perspektiven

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    Die Weiterbildung qualifiziert für Tätigkeiten in den Bereichen

    Data Analytics
    Business Intelligence
    Reporting & Controlling
    Datenmanagement
    Digital Business
    Marketing Analytics
    Prozessanalyse
    KI-gestützte Datenauswertung

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    Mögliche Berufsprofile

    Data Analyst (m/w/d)
    Junior Business Analyst (m/w/d)
    BI Analyst (m/w/d)
    Reporting Specialist (m/w/d)
    Data Reporting Manager (m/w/d)

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   Online

   12.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

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   Online

   12.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

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   Online

   23.11.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

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   Online

   21.12.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

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   Online

   18.01.2027 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Routinearbeit per Skript erledigen

   Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

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   Daten mit Pandas aufbereiten

   Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

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   Eigene Anwendungen bauen

   Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

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