BootCamp Data Analyst - Fokus Python und Power BI
20 Tage Datenanalyse mit Python, Power BI und KNIME: vom Rohdatensatz zum IHK-Abschlussprojekt
Die wichtigsten Themen
Datenanalyse mit Python
Power-BI-Dashboards bauen
ETL-Workflows in KNIME
Statistik für Datenprojekte
SQL und Datenmodelle anwenden
IHK-Projektarbeit ausarbeiten
Überblick Ein Data Analyst liefert mehr als Tabellen: Er prüft Datenquellen, klärt Kennzahlen, baut belastbare Reports und erklärt Ergebnisse so, dass Fachbereiche Entscheidungen darauf stützen. Das 20-tägige BootCamp...
Ein Data Analyst liefert mehr als Tabellen: Er prüft Datenquellen, klärt Kennzahlen, baut belastbare Reports und erklärt Ergebnisse so, dass Fachbereiche Entscheidungen darauf stützen. Das 20-tägige BootCamp verbindet genau diese Arbeitsschritte mit Power BI, KNIME und Python. Du arbeitest dich vom Rohdatensatz zur Auswertung vor, prüfst Datenqualität, baust Datenmodelle auf und übersetzt Analysefragen in verständliche Visualisierungen.
Python-Datenanalyse mit Statistik und Power BI
Der Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit Daten: Power BI nutzt du für Reporting, Datenmodelle, DAX-Grundlagen und interaktive Dashboards. KNIME dient als visuelle Umgebung für ETL-Prozesse, Workflow-Logik und wiederholbare Datenaufbereitung. Python ergänzt das Data-Analytics-BootCamp um pandas, NumPy, Visualisierung und statistische Auswertungen. Damit entsteht ein Werkzeugkasten für typische Aufgaben in einer Data-Analyst- oder BI-Analyst-Rolle.
Nach 20 Tagen hast du ein eigenes Power-BI-Dashboard, einen Python-Analyseworkflow, einen KNIME-ETL-Prozess und ein Abschlussprojekt mit fachlicher Fragestellung, Datenbasis, Ergebnisdarstellung und Präsentation aufgebaut. Wenn du vorab eine breitere Orientierung in Datenanalyse und Data Science suchst, passt das Data Science Foundation BootCamp als Einstieg. Wähle den passenden Termin auf dieser Seite und buche die Schulung, wenn du den nächsten Schritt in Richtung Data Analyst gehen willst.
Die Themen Aufgaben einer Data-Analyst-Rolle · Abgrenzung zu BI und Data Science · Datenquellen im Fachbereich · Datenformate und Analyseziele · Analyseprozess vom Rohdatensatz · Dokumentation von Annahmen...
Data Analytics und Rollenverständnis
- Aufgaben einer Data-Analyst-Rolle
- Abgrenzung zu BI und Data Science
- Datenquellen im Fachbereich
- Datenformate und Analyseziele
- Analyseprozess vom Rohdatensatz
- Dokumentation von Annahmen
Datenqualität und Statistik
- Tabellarische Daten und Zeitreihen
- Fehlende Werte und Dubletten
- Ausreißer und Messfehler
- Datentypen und Skalenniveaus
- Mittelwert, Median und Streuung
- Korrelationen und Verteilungen
Power BI Desktop und Datenimport
- Excel-, CSV- und Datenbankquellen
- Abfragen strukturieren und aktualisieren
- Arbeitsbereiche und Berichtsentwürfe
- Berichtsseiten lesbar strukturieren
- Erste Kennzahlen visualisieren
- Datenquellen sauber dokumentieren
Power Query und Datenaufbereitung
- Spalten bereinigen und typisieren
- Tabellen zusammenführen und anreichern
- Fehlerwerte gezielt behandeln
- Transformationsschritte nachvollziehbar dokumentieren
- Power-Query-Abfragen organisieren
- Datenaktualisierung im Reporting-Prozess
Datenmodellierung und DAX-Grundlagen
- Fakten- und Dimensionstabellen
- Sternschema für Analysemodelle
- Tabellenbeziehungen und Filterlogik
- DAX-Grundlagen für Measures
- Zeitbezogene Kennzahlen
- Validierung fachlicher Berechnungen
Reports, Dashboards und Präsentation
- Diagrammtypen passend auswählen
- Filter, Slicer und Interaktionen
- Dashboard-Layout und Leseführung
- Berichte für Zielgruppen
- Präsentation von Kennzahlen
- Feedback in Reports einarbeiten
KNIME und visuelle Analyseworkflows
- KNIME Analytics Platform
- Node-basierter Workflow-Aufbau
- Datenimport in KNIME
- Reader-, Transformer- und Writer-Nodes
- Workflow-Struktur und Kommentierung
- Ergebnisse prüfen und exportieren
ETL-Prozesse und Automatisierung
- ETL-Prozesse visuell abbilden
- Datenbereinigung in Workflows
- Join-, Filter- und Gruppierungslogik
- Workflow-Variablen und Parameter
- Wiederholbare Analyseprozesse
- Fehleranalyse in Datenpipelines
SQL und Datenbankgrundlagen
- Relationale Datenbanken
- Tabellen, Schlüssel und Beziehungen
- SELECT-Abfragen und Filter
- Aggregationen und Gruppierungen
- Joins über mehrere Tabellen
- SQL-Daten für Power BI
Machine-Learning-Grundlagen
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Trainingsdaten und Testdaten
- Einfache Klassifikation und Regression
- Modellgüte verständlich bewerten
- Grenzen automatisierter Vorhersagen
- Interpretation von Analysemodellen
Python für Datenanalyse
- Python-Arbeitsumgebung einrichten
- Syntax, Variablen und Funktionen
- Kontrollstrukturen und Schleifen
- Datenimport aus Dateien
- pandas-DataFrames und Series
- NumPy für numerische Berechnungen
Python-Analyse, Visualisierung und Statistik
- Daten bereinigen mit pandas
- Gruppieren, Filtern und Aggregieren
- Explorative Datenanalyse
- Visualisierung mit Python-Bibliotheken
- Statistische Auswertungen in Python
- Notebooks für Analyse-Dokumentation
Projektarbeit und IHK-Abschluss
- Fachliche Fragestellung formulieren
- Datenbasis auswählen und prüfen
- Analyseweg methodisch dokumentieren
- Ergebnisse verständlich visualisieren
- Präsentation der Projektarbeit
- Transfer in den Arbeitsalltag
Zielgruppe
- Du arbeitest im Controlling und wertest Kennzahlen regelmäßig aus
- Du kommst aus Vertrieb, Marketing, Einkauf oder Logistik
- Du willst in eine Data-Analyst-Rolle wechseln
- Du verantwortest Reporting-Anforderungen und Datenprojekte im Fachbereich
- Du baust Analytics-Kompetenz für dein Team auf
Das lernst du
- Analysefähige Datensätze aus Rohdaten und Fachsystemen erstellen
- Power-BI-Berichte mit Datenmodell, Kennzahlen und Interaktionen aufbauen
- ETL-Workflows in KNIME planen, prüfen und dokumentieren
- Python mit pandas, NumPy und Visualisierungen für Datenanalysen einsetzen
- Statistische Kennzahlen fachlich bewerten und Ergebnisse einordnen
- Ein Abschlussprojekt mit Fragestellung, Datenbasis und Präsentation ausarbeiten
So arbeiten wir
Kurze Trainerimpulse führen in die Konzepte ein. Danach arbeitest du an Datensätzen, Workflows und Reports. Der Dozent zeigt zentrale Schritte live, die Gruppe setzt sie in Laborphasen um und erhält Feedback zu Datenqualität, Modellierung und Interpretation.
- Live-Demos in Power BI, KNIME und Python
- Live-Coding mit nachvollziehbaren Analyseabläufen
- Hands-on-Labs mit Trainerfeedback
- Fallarbeit zu Reporting und Controlling
- Eigenes Analyseprojekt mit Dokumentation
- Besprechung typischer Fehlerquellen
Auf welche Zertifizierungen oder Examen bereitet der Kurs vor?
Das BootCamp führt zum Zertifikat Data Analyst (IHK), wenn du die vorgesehenen Leistungsnachweise erfolgreich erbringst. Schwerpunkt ist eine Projektarbeit mit Präsentation, in der du ein datenbezogenes Analyseproblem planst, bearbeitest und fachlich erläuterst.
- Abschluss: Data Analyst (IHK)
- Leistungsnachweise: Projektarbeit, Präsentation und fachliche Erläuterung
- Schwerpunkt: Planung und Durchführung eines Analyseprojekts
- Voraussetzung: aktive Teilnahme und fristgerechte Projektabgabe
- Nutzen: dokumentierter Kompetenznachweis für Analytics-Rollen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Sicherer Umgang mit Windows, Dateien und Office-Anwendungen
- Grundkenntnisse in Excel oder vergleichbaren Tabellenkalkulationen
- Erste Erfahrung mit Kennzahlen, Listen oder Reports
- Grundverständnis für Mittelwerte, Prozentwerte und Trends
- Keine Python-Vorkenntnisse notwendig
- Für eine Excel-Vertiefung vorab: Excel BootCamp Datenanalyse
Dein Fahrplan
Die erste Woche klärt Rolle, Analyseprozess und Datenqualität. Danach arbeitet die Gruppe in Power BI Desktop vom Datenimport bis zum ersten Bericht.
- Rollenverständnis und Analyseziele
- Datenqualität und deskriptive Statistik
- Power BI Desktop und Datenimport
- Power Query und Transformationen
- Datenmodellierung und DAX-Grundlagen
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu BootCamp Data Analyst - Fokus Python und Power BI
Für wen ist das Data Analyst Bootcamp geeignet?
Das Data Analyst Bootcamp eignet sich für Fachkräfte, die Daten, Reports oder Kennzahlen im Arbeitsalltag auswerten. Besonders passend ist es für Controlling, Finanzen, Vertrieb, Marketing, Einkauf, Produktion, Logistik, Personalwesen und Projektmanagement.
Ist das BootCamp für Einsteiger geeignet?
Ja, das BootCamp ist für Einsteigerinnen und Einsteiger ohne Python-Vorkenntnisse geeignet. Sicherer Umgang mit Excel, Tabellen und betrieblichen Daten erleichtert den Einstieg.
Wie lange dauert das Data Analyst Bootcamp?
Das Data Analyst Bootcamp dauert 20 Tage. Die Agenda verteilt Grundlagen, Power BI, KNIME, SQL, Python, Statistik, Machine Learning und Projektarbeit auf vier Lernwochen.
Was kostet das Data Analyst Bootcamp?
Die Kosten richten sich nach Termin, Durchführungsform und möglichen Firmenkonditionen. Die konkreten Preise stehen bei den aktuellen Terminen auf der Seminarseite oder im Angebot für Unternehmen.
Gibt es ein IHK-Zertifikat?
Ja, das BootCamp enthält eine Projektarbeit mit Präsentation und Zertifikatsbezug zum Data Analyst (IHK). Das Zertifikat bestätigt die erfolgreiche Bearbeitung der vorgesehenen Leistungsnachweise im Lehrgang.
Welche Tools werden im BootCamp eingesetzt?
Die Schulung nutzt Power BI, KNIME und Python als zentrale Werkzeuge. Power BI deckt Reporting und Dashboards ab, KNIME visuelle ETL-Workflows und Python programmatische Datenanalyse mit pandas, NumPy und Visualisierungen.
Kann das BootCamp online oder als Inhouse-Schulung stattfinden?
Die mögliche Durchführungsform steht beim jeweiligen Termin und Angebot. Für Teams in Unternehmen und Behörden lässt sich das BootCamp als Inhouse-Schulung mit passenden Beispielen ausrichten.
Was ist der Unterschied zu einer Power-BI-Schulung?
Dieses BootCamp geht breiter als eine reine Power-BI-Schulung, weil es Power BI mit Python, KNIME, SQL, Statistik und Projektarbeit verbindet. Wenn der Fokus ausschließlich auf Reporting mit Power BI liegt, passt der Power BI Grundkurs oder später der PL-300 Grundkurs besser.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
Passende Schulungen nach dem Kurs
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
NOCH FRAGEN?
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Michaela Berger
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