Power BI für Cloud Sicherheit: Datenmodelle, Dashboards und Kennzahlen

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 "Power BI für Cloud Sicherheit: Datenmodelle, Dashboards und Kennzahlen" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Datenmodelle", "Dashboards" und "Kennzahlen". Zu Cloud Security werden typische Anforderungen, mögliche Lösungswege und Prüfkriterien gegenübergestellt. Die Lernfolge verbindet Bedrohungsbilder, Zugriffssteuerung, technische Schutzmaßnahmen und nachvollziehbare Kontrollen. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Power BI reflektiert und mit den Lernzielen zu Cloud Security abgeglichen. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Power BI für Cloud Sicherheit"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Power BI und der Anwendungsschwerpunkt Cloud Security. 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 fachliche Einordnung von Power BI wird durch konkrete Aufgaben zu Cloud Security ergänzt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "Power BI für Cloud Sicherheit" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Schutzbedarf, Zugriffe, Kontrollmaßnahmen und die nachvollziehbare Behandlung erkannter Risiken sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Die Lernaufgaben verbinden Power BI mit Cloud Security und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Datenmodelle: Fachliche Begriffe werden in konsistente Strukturen überführt; Schlüssel, Beziehungen und Nutzungsszenarien werden geprüft.
   Dashboards: Fragestellungen werden in geeignete Kriterien und Kennzahlen übersetzt; Ergebnisse werden geprüft, interpretiert und verständlich dargestellt. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Power BI einzuordnen ist und welche Rolle Cloud Security dabei übernimmt.
   Kennzahlen: Die Teilnehmenden wählen passende Auswertungswege, vergleichen Ergebnisse und begründen die gewählte Darstellung. Die Teilnehmenden setzen Cloud Security in einem abgegrenzten Aufgabenabschnitt selbstständig ein.
   Risiken, Kontrollen und Nachweise: Bedrohungen und Schwachstellen werden eingeordnet, passende Kontrollen ausgewählt und deren Umsetzung nachvollziehbar belegt.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Der Transferteil vertieft Power BI und überführt die Erkenntnisse zu Cloud Security in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Praxisfall und Transfer: Die Teilnehmenden bearbeiten einen zusammenhängenden Fall, begründen ihr Vorgehen und übertragen die gewonnenen Erkenntnisse auf eine veränderte Aufgabenstellung.
   Arbeitsergebnisse zu Cloud Security werden anhand klarer Kriterien besprochen und verbessert. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zwischen Power BI und Cloud Security werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

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

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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