Business Data Analyst mit Excel und PowerBI

Sie lernen die vielen, im Unternehmen anfallenden Daten zu analysieren und Berechnungen anzustellen.
Im Detail werden Daten aus verschiedenen Quellen aufbereitet, harmonisiert, nachbearbeitet und mit Methoden der deskriptiven Statistik weiter analysiert. Außerdem lernen Sie Daten abzugleichen, zu validieren und Ergebnisse zu vergleichen. Mit einer optimalen Darstellung über Dashboards und anderen Visualisierungstools, können Daten effizient für Reportings genutzt werden.

1. Modul | Grundlagen zu Daten im Unternehmen

• Datenquellen, Datentypen (strukturiert, unstrukturiert) und --formate
• Datenbanken-Basics
• Wie sind Datenbanken aufgebaut
• Relationale Datenbank-Modelle
• Stammdaten, Bewegungsdaten
• Metadaten und Datenkataloge
• Datenqualität
• Begriffsbestimmung Big Data, Data Science

2. Modul | Excel Aufbau

• Datentypen und Datenformate in Excel
• Datenimport (aus .csv, JSON, XML, SQL-DB usw.) und Datenverbindungen
• Excel-Funktionen für Datenhandling TEXT(), N(), LINKS(), RECHTS(), FINDEN(), TEXTKETTE(), GLÄTTEN() etc.
• Einfache deskriptive Datenanalyse MEDIAN(), STABW(), VARIANZ(), ZÄHLENWENNS(), SUMMEWENNS() etc.
• Matrixfunktionen und dynamische Array-Funktionen (ab Excel 365, Excel 2019)
• Umgang mit großen Datenmengen; Performance-Steigerung
• Datentools (Blitzvorschau, Datenüberprüfung, Duplikate,…); Add-In Analysefunktionen
• PowerQuery und Abfrageeditor zur Datentransformation
• Pivot Tables, Pivot Charts zur Datenauswertung
• PowerPivot und das Excel Datenmodell; CUBE-Funktionen
• VBA und Active X Data Objects ADO (Kurzeinführung)
• Data Engineering (Aufbereitung, Harmonisierung, Transformation, Aggregation, Reduktion, Ausreißer, fehlende Werte, Doubletten)
• Erkennen von Abhängigkeiten und Zusammenhängen (Korrelation, Kovarianz, Regression)
• Visuelle Datenexploration mit Diagrammen (Boxplot, Histogramm, X-Y-Diagramm,…), Sparklines u. bedingter Formatierung

3. Modul | Arbeiten mit Power BI

• Daten importieren
• Daten aufbereiten
• Daten analysieren und Insights generieren
• Berechnungen
• Daten visualisieren und Data Storytelling
• Berichte veröffentlichen und teilen
• Datenbeziehungen und Modellierung
• DAX
• Dashboard Design

4. Modul | Datenaufbereitung

• Analyseorientierte Aufbereitung von Datensätzen (Data Wrangling)

5. Modul | Rechtliche Rahmenbedingungen

• Rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, Konzept der Anonymisierung, Pseudonymisierung)
• Data Governance

Persönliche Voraussetzungen:

• Das Sprachlevel Deutsch C1 ist erforderlich.
• Erfahrungen mit Excel (Formeln, formatieren,...)

• Stabile Internetverbindung
• PC/Notebook mit dem Betriebssystem Windows 10 oder 11.
• Zum Bearbeiten der Übungsbeispiele benötigen Sie MS Office ab 2016 oder Microsoft 365.
• Zweiter Monitor empfohlen, um den Vortragsscreen der Trainer:in zu sehen und gleichzeitig uneingeschränkt selbst mitzuarbeiten.
• Adobe Reader – zum Lesen von pdf Dokumenten.
• Audio (Boxen und Mikro) – Headset ist aufgrund der Audio-Qualität empfehlenswert.
• Webcam (extern oder im Gerät integriert).

Menschen, die in Unternehmen Kennzahlen ermitteln, im Controlling arbeiten bzw. Analysen aus größeren Datenmengen erzielen, zu eben diesen Tätigkeiten befähigen.

Der Lehrgang schließt mit einer Prüfung ab.