KPI-Story & Definition
Übungen zur sauberen Kennzahlen-Logik und nachvollziehbaren Annahmen.
Datenanalyse Kurse
Orientierung auf Berufsfelder in Analytics & Daten
Unsere Kurse vermitteln praxisnahes Wissen in Datenanalyse, Visualisierung und datengetriebenem Arbeiten. Sie lernen Methoden und Werkzeuge, die in Rollen wie BI-Analyst:in, Data Analyst:in oder Reporting-Spezialist:in häufig gefragt sind.
So läuft die Kursauswahl ab
- Sie wählen einen Kurs aus dem Bereich Datenanalyse.
- Wir klären Ziele, Vorkenntnisse und gewünschtes Berufsfeld.
- Sie erhalten einen Lernplan mit Themen, Übungen und Projektformat.
- Nach dem Kurs können Sie Ihre Ergebnisse im Rahmen der Übungsprojekte einordnen.
Hinweis: Der Lernerfolg hängt auch von Ihrer Vorbereitung, Übungszeit und Zielsetzung ab.
Kurse
Welche Datenanalyse-Fähigkeiten Sie aufbauen
Wählen Sie einen Kurs nach Ihrem aktuellen Stand. Jeder Kurs verbindet Grundlagen mit praktischen Aufgaben, damit Sie typische Anforderungen aus Analytics- und BI-Umfeldern nachvollziehen können.
Datenanalyse Grundlagen (SQL & Denken in Daten)
Sie lernen, Daten strukturiert zu erfassen, zu bereinigen und mit SQL auszuwerten. Der Fokus liegt auf Abfragen, Datenlogik und der Interpretation von Ergebnissen für Reporting und Analyse.
- Format: Online
- Dauer: 4 Wochen (ca. 5–7 Std./Woche)
- Schwerpunkte: SQL, Datenbereinigung, Kennzahlen-Logik, Ergebnisinterpretation
BI & Dashboarding mit Power BI
Sie erstellen Dashboards, die Kennzahlen konsistent darstellen und Entscheidungen unterstützen. Dazu gehören Modellierung, DAX-Grundlagen, Visual-Design und die Vorbereitung auf Stakeholder-Fragen.
- Format: Vor Ort (Köln) + Online-Lernmaterial
- Dauer: 3 Wochen (ca. 6–8 Std./Woche)
- Schwerpunkte: Datenmodell, DAX, Dashboard-Design, KPI-Definition
Statistik für Data Analyst:innen (Praxisorientiert)
Sie lernen statistische Grundlagen, um Daten sinnvoll zu bewerten: Verteilungen, Tests und Unsicherheit. Übungen helfen Ihnen, Ergebnisse verständlich zu dokumentieren und kritisch zu prüfen.
- Format: Online
- Dauer: 2 Wochen (ca. 6 Std./Woche)
- Schwerpunkte: Hypothesentests, Korrelation vs. Kausalität, Konfidenzintervalle
Data Cleaning & Datenqualität (ETL verständlich)
Sie trainieren, wie aus Rohdaten belastbare Daten werden: Regeln zur Bereinigung, Plausibilitätschecks und nachvollziehbare Datenpipelines im ETL-Kontext.
- Format: Vor Ort (Köln) oder Online (je nach Termin)
- Dauer: 3 Wochen (ca. 5–7 Std./Woche)
- Schwerpunkte: Datenqualität, Missing Values, Validierung, Dokumentation
Einführung in Data Science (für Analytics-Umfelder)
Sie erhalten einen strukturierten Einstieg in datengetriebene Modellideen und lernen, Ergebnisse einzuordnen. Der Kurs ist auf analytische Fragestellungen ausgerichtet und legt Wert auf saubere Vorbereitung der Daten.
- Format: Online
- Dauer: 4 Wochen (ca. 5–6 Std./Woche)
- Schwerpunkte: Feature-Ideen, Modellbewertung, Overfitting-Grundlagen, Interpretation
Reporting & Datenkommunikation (für Fachbereiche)
Sie lernen, Analyseergebnisse so aufzubereiten, dass sie in Meetings verständlich werden: Storyline, Visual-Logik und klare Annahmen. Ideal für Rollen zwischen Fachbereich und Analytics.
- Format: Vor Ort (Köln) + Live-Übungen
- Dauer: 1 Woche (ca. 8–10 Std./Woche)
- Schwerpunkte: KPI-Story, Visualisierung, Dokumentation, Präsentationsstruktur
Team & Lernbegleitung
Sie werden von Lehrenden unterstützt, die Datenanalyse aus der Praxis kennen und Übungen so aufbereiten, dass Sie typische Aufgaben aus Analytics- und BI-Projekten nachvollziehen können.
Lehrkraft Analytics
SQL, Datenmodellierung, Reporting
BI-Dozent:in
Power BI, DAX, KPI-Design
Data Quality Coach
ETL-Logik, Validierung, Tests
Reporting & Kommunikation
Storyline, Visual-Logik, Dokumentation
Häufige Fragen zu den Datenanalyse Kursen
Hier finden Sie Antworten zu Einstiegsvoraussetzungen, Kursformaten und dem Aufbau der Übungen. Wenn Sie danach noch Fragen haben, kontaktieren Sie uns gern direkt.
Je nach Kurs unterscheiden sich die Vorkenntnisse. In den Grundlagenkursen starten wir mit verständlichen Konzepten und Übungsaufgaben.
Für BI, Statistik und Data Science empfehlen wir, dass Sie bereit sind, regelmäßig zu üben und Fragen zu dokumentieren.
Die Kurse enthalten Aufgaben zu Datenaufbereitung, Auswertung und Visualisierung. Sie arbeiten an Übungsprojekten,
die typische Schritte aus Analytics-Projekten abbilden: von der Datenlogik bis zur Ergebnisdarstellung.
Die Inhalte sind auf Rollen ausgerichtet, in denen Datenanalyse und Reporting eine zentrale Rolle spielen:
BI-Analyst:in, Data Analyst:in, Reporting-Spezialist:in sowie Schnittstellenfunktionen zwischen Fachbereich und Daten.
Welche Richtung für Sie passt, klären wir im Rahmen der Beratung.
Ja, jeder Kurs ist zeitlich strukturiert. Die Dauer variiert je nach Themenumfang und Übungsintensität.
In der Kursbeschreibung finden Sie eine Orientierung, wie viel Zeit pro Woche eingeplant ist.
Die Kosten können je nach Format und Termin variieren. Nutzen Sie die Schaltfläche „Kosten anfragen“,
dann erhalten Sie eine konkrete Rückmeldung per E-Mail.
Beispiele aus dem Kursalltag
Einblicke in typische Übungsformate (Darstellung, Datenlogik, Dokumentation)
- Übungen
- KPI-Logik
- Dashboards
- Datenqualität
- Statistik
Dashboard-Aufbau
Visual-Logik, Modellierung und konsistente Kennzahlen in einem Bericht.
Datenqualität & Checks
Plausibilitätsregeln, Missing-Value-Strategien und Dokumentation der Schritte.
Statistik verständlich anwenden
Tests, Unsicherheit und verständliche Ergebnisbeschreibung für Fachbereiche.
Visual-Design & Lesbarkeit
Übungen zu Diagrammwahl, Achsenlogik und klarer Darstellung von Trends.
Dokumentation & Annahmen
Strukturierte Notizen zu Daten, Berechnungen und Interpretation.
Sie möchten den passenden Kurs für Ihr Ziel finden?
Schreiben Sie uns kurz, welche Rolle Sie anstreben (z. B. BI, Reporting oder Data Analytics) und welche Vorkenntnisse Sie bereits haben. Wir helfen Ihnen, die Kursinhalte sinnvoll einzuordnen.