Datenplattformen: Datenaufbereitung und Analyse­automatisierung

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 "Datenplattformen mit Reporting Tools für Data Analysts: Datenaufbereitung und Analyseautomatisierung" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Datenaufbereitung" und "Analyseautomatisierung". Die fachliche Einordnung von Data Analyst wird durch konkrete Aufgaben zu Reporting ergänzt. Die Lernfolge verbindet Prozessverständnis, Auslöser und Regeln, technische Umsetzung sowie die Prüfung automatisierter Abläufe. Die Lernaufgaben verbinden Data Analyst mit Reporting und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenplattformen mit Reporting Tools für Data Analysts"; 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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   Die Übungen behandeln Data Analyst in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Reporting an passenden Entscheidungspunkten ein.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenwege und fachliche Ziele: Der Schwerpunkt "Datenplattformen mit Reporting Tools für Data Analysts" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch fachliche Fragestellungen, nachvollziehbare Auswertungswege und eine begründete Interpretation von Ergebnissen sowie durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen. Zwischen Data Analyst und Reporting werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Datenaufbereitung: Datenwege werden von der Quelle bis zum Ziel geplant; Transformationen, Abhängigkeiten und Fehlerpfade werden dokumentiert.
   Analyseautomatisierung: Die Teilnehmenden entwerfen wiederholbare Abläufe, prüfen Schnittstellen und dokumentieren die Ausführung sowie mögliche Abweichungen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Data Analyst einzuordnen ist und welche Rolle Reporting dabei übernimmt.
   Strukturen und Beziehungen: Objekte, Merkmale und Beziehungen werden strukturiert, damit fachliche Aussagen konsistent und technisch nutzbar abgebildet werden können.
   Prozessaufnahme und technische Umsetzung: Ein bestehender Ablauf wird analysiert, vereinfacht und mit geeigneten Schnittstellen in eine wiederholbare Lösung übertragen.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Data Analyst und der Anwendungsschwerpunkt Reporting. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Data Analyst aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Reporting verknüpft. 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 · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 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