Datenstrategie mit Azure: Datenaufbereitung und Analyse­automatisierung

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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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   In der Weiterbildung "Datenstrategie mit Azure für Data Analysts: Datenaufbereitung und Analyseautomatisierung" werden die Themen "Datenaufbereitung" und "Analyseautomatisierung" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Ein eigener Lernschritt ordnet Microsoft Azure in den beruflichen Aufgabenrahmen ein. Die Lernfolge verbindet Prozessverständnis, Auslöser und Regeln, technische Umsetzung sowie die Prüfung automatisierter Abläufe. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Microsoft Azure einzuordnen ist und welche Rolle Data Analyst dabei übernimmt. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenstrategie mit Azure für Data Analysts"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Microsoft Azure und Data Analyst unterschiedliche Anforderungen abdecken. 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 Microsoft Azure in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Data Analyst an passenden Entscheidungspunkten ein.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenwege und fachliche Ziele: Der Schwerpunkt "Datenstrategie mit Azure 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 die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Die Lernaufgaben verbinden Microsoft Azure mit Data Analyst und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   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. Für Microsoft Azure werden Auswahlkriterien, Arbeitsschritte und Ergebnismerkmale festgehalten.
   Aufbereitungsschritte: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet.
   Prozessaufnahme und technische Umsetzung: Ein bestehender Ablauf wird analysiert, vereinfacht und mit geeigneten Schnittstellen in eine wiederholbare Lösung übertragen. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Microsoft Azure und Data Analyst im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert.
   Praxisübung mit Ergebnisbesprechung: Eine strukturierte Aufgabe verbindet die Lernabschnitte; Ergebnisse, offene Fragen und mögliche Verbesserungen werden gemeinsam ausgewertet. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Microsoft Azure als auch Data Analyst anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Die Übungen vertiefen Microsoft Azure anhand eines nachvollziehbaren Praxisfalls. 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 Microsoft Azure aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Data Analyst 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