Data Analyst mit Power BI: Analyseaufgaben, Kennzahlen und Berichte

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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   Die Weiterbildung "Data Analyst mit Power BI und Datenstrategie: Analyseaufgaben, Kennzahlen und Berichte" führt schrittweise in die Themen "Analyseaufgaben", "Kennzahlen" und "Berichte" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Zwischen Power BI und Data Analyst werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Im Mittelpunkt stehen das Erkennen relevanter Muster, die Prüfung von Aussagen und die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Power BI einzuordnen ist und welche Rolle Data Analyst dabei übernimmt. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Data Analyst mit Power BI und Datenstrategie"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Power BI aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Data Analyst verknüpft.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "Data Analyst mit Power BI und Datenstrategie" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen sowie durch Zielsetzungen, Verantwortlichkeiten, Prioritäten und dokumentierte Regeln für die weitere Umsetzung.
   Analyseaufgaben: Aussagen werden aus strukturierten Ergebnissen abgeleitet, auf Plausibilität geprüft und adressatengerecht dokumentiert.
   Kennzahlen: Fragestellungen werden in geeignete Kriterien und Kennzahlen übersetzt; Ergebnisse werden geprüft, interpretiert und verständlich dargestellt.
   Berichte: Die Teilnehmenden wählen passende Auswertungswege, vergleichen Ergebnisse und begründen die gewählte Darstellung. Die Übungen behandeln Power BI in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Data Analyst an passenden Entscheidungspunkten ein.
   Analyseweg und Ergebnissicherung: Von der Fragestellung bis zur Aussage werden Auswahl, Verarbeitung, Prüfung und Interpretation der Ergebnisse nachvollziehbar verbunden.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Power BI und der Anwendungsschwerpunkt Data Analyst.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet.
   Die Lernaufgaben verbinden Power BI mit Data Analyst und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Power BI und Data Analyst unterschiedliche Anforderungen abdecken. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · 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