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Analytics & Reporting – Focus Power BI

Leitfaden für wirkungsvolle Dashboards in Power BI

Young professional man smiling at camera while working on laptop in minimalist office setting.
Abschlusszertifikat
Anfänger:innen
Vollzeit/Teilzeit
Deutsch, Englisch
2.677,50
Kursbeschreibung

Mit dem Training Analytics & Reporting – Fokus Power BI bekommst Du die wichtigsten Grundlagen für Power BI und die Potenziale datengetriebener Entscheidungen an die Hand.

Mit den Best Practices zum Power Query Editor sowie fortgeschrittenen Anwendungsfällen, erstellst Du aussagekräftige Grafiken in MS Power BI, die Du per Drag & Drop in zielgruppengerechten Dashboards aufbereitest und mithilfe von Data Storytelling leicht verständlich präsentierst.

In diesem Training lernst Du
Aufbereitung von Daten
Visualisierung von Daten
Data Storytelling
  • Grundlagen zu Business Intelligence und datengetriebenen Entscheidungen
  • Grundfunktionen von Power BI
  • Best Practices zur Datenvisualisierung in Power BI
  • Best Practices zur Datenverarbeitung mit Power Query Editor
  • Best Practices zu Data Storytelling
  • Grundlagen zur KPI-Berechnung mit DAX-Sprache und Statistik

Zielgruppe

Der Einsteigerkurs richtet sich an alle, die ohne komplexe technologische Fähigkeiten Business Intelligence erlernen möchten, um Daten in Dashboards aufzubereiten. Self-Service BI und die Bedienung intuitiver Tools wie Power BI sind gefragte Fähigkeiten in vielen Fachabteilungen wie Marketing, HR oder Finance. Das Training ist auch für Quereinsteiger:innen geeignet.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Für das Training werden keine Vor- oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Erfahre mehr über unser Training
Einführung in BI und Data Analytics

Module

1
Advanced Python
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Im ersten Kapitel betrachtest Du die Funktionsdefinition tiefergehend und lernst Standardwerte, Typenhinweise und assert-Statements kennen. Funktionen kannst Du danach noch besser als Werkzeuge für Deine Projekte nutzen. Du arbeitest mit den Begriffen List Comprehension und Dictionary Comprehension zur effizienten Erstellung von Listen und Dictionaries. Zum Abschluss des Kapitels erfährst Du, wie Du Deinen Code anhand von Layout und Struktur dem Industriestandard PEP8 anpasst.

2
OOP Basics
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Im zweiten Kapitel lernst Du anhand einfacher Beispiele, was OOP ist, welche Programmprinzipien darauf aufbauen und welche Schlüsse Du daraus ableiten kannst. Im Hauptteil des Kapitels erforschst Du, wie Klassen und Attribute definiert sind und genutzt werden. Dabei untersuchst Du anhand von Beispielen Instanzmethoden sowie deren Nutzung und Definition mit Method Chaining. Du erfährst, was das self-Keyword ist, sowie Debugging von Klassendefinitionen zu unterscheiden. Abschließend testest Du Dein bisheriges Fachwissen in einem interaktiven Zwischenprojekt und wiederholst die Übungen aus dem Kapitel.

3
OOP Concepts
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Im dritten Kapitel erfährst Du, was Vererbungen und Kompositionen sind und wie Du diese Konzepte in Anwendungsfällen nutzt. Neben der einfachen Vererbung lernst Du auch weiterführende Methoden wie die Vererbungshierarchie und die multiple Vererbung kennen. Dabei übst Du tiefgehende Methoden zur Vererbung, die bei der Wiederverwendbarkeit von Daten von übergeordneten zu untergeordneten Klassen verwendet werden und dabei Datenverluste ausgleichen. Zum Abschluss bekommst Du die wichtigsten Best Practices für Unit-Tests von uns an die Hand, um Fehler in Deinem Code zu entdecken, bevor Deine Nutzer:innen sie finden.

4
Advanced OOP
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Im vierten Kapitel behandelst Du weiterführende Begriffe der objektorientierten Programmierung, die Dich im Arbeitsalltag begleiten werden. Du studierst, wie sich Programme und Module unterscheiden und welche Rolle __main__ dabei spielt. Dazu lernst Du, was Decorators sind und wie Du Property Decorators optimal nutzt. Du betrachtest statische und Klassenmethoden und welche speziellen Methoden und Klassenrepräsentationen mit __ str__ () und __repr__ () zum Einsatz kommen können. Darauf aufbauend lernst Du Darstellungsmöglichkeiten des Operator Overloading sowie weitere wichtige Methoden aus der Python Standard Library kennen und wendest im Anschluss die gelernten Lerninhalte in einem unternehmensrelevanten Zwischenprojekt an.

5
OOP Applications & Final Projects
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Im fünften Kapitel stellst Du Deine Kenntnisse in zwei größeren Projekten unter Beweis, die klassische Anwendungsfälle der objektorientierten Programmierung darstellen. Im ersten Projekt baust Du eine eigene Schnittstelle zu einer beliebten Data Science-Bibliothek, die weitere Verwendungsmöglichkeiten für Machine Learning oder Daten- oder Textanalysen ermöglicht. Das zweite Projekt behandelt die Programmierung einer eigenen Blockchain, wo Du die zugrundeliegenden Konzepte näher kennenlernst.

FAQ

Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.

Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!

Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.
Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.
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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!
Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.
Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.
Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH
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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
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