BI Analyst – Focus Power BI

Kapitel 1: Relationale Datenbanken

Im ersten Kapitel steigst Du in das Thema Datenbanken ein. Du lernst, was Datenbanken sind und wo sie warum eingesetzt werden. Du verstehst, wie relationale Datenbanken aufgebaut sind und kennst ihre Vor- und Nachteile. Du tauchst tiefer in ER-Diagramme (Entity-Relationship-Modell) ein und lernst sie zu lesen. Du baust Dein Wissen rund um die wichtigsten SQL-Begriffe auf und verortest SQL als die Sprache, um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren. Du bekommst einen Überblick, wie diese Interaktion funktioniert und was SQL alles leisten kann.

Kapitel 2: Basic SQL
Im zweiten Kapitel lernst Du selbstständig SQL-Queries zu schreiben und relationale Datenbanken auszulesen, um unternehmensrelevante Informationen zu extrahieren. Dabei unterscheidest Du Datenformate voneinander, lernst die boolesche Logik kennen und filterst Tabellen mit booleschen Operatoren. Im ersten Praxisprojekt wendest Du die bisherigen Lerninhalte an und baust Dir ein Toolkit auf, um Daten zu filtern, zu gruppieren, zu sortieren und zu verbinden (Join).

Kapitel 3: Advanced SQL
Im dritten Kapitel konzentrierst Du Dich auf fortgeschrittene SQL-Konzepte und Techniken und wie Du diese nutzt, um Grenzen grundlegender SQL-Abfragen zu überwinden. Dazu zählen 4 Konzepte, um Query-Resultate wiederzuverwenden: Subqueries, Views, Common Table Expressions (CTEs) sowie die Tabellenerstellung. In mehreren Anwendungsfällen lernst Du fortgeschrittene Filter- und Verbindungsmethoden mithilfe von verschachtelten SQL-Queries. Darüber hinaus lernst Du, Deine Abfragen zu beschleunigen (Indexes) und wendest im zweiten Praxisprojekt alle bisher vermittelten Lerninhalte an.

Kapitel 4: SQL in der Praxis
Im letzten Kapitel steht das Abschlussprojekt im Fokus. Dabei analysierst Du eine komplett neue Datenbank selbstständig – von der ersten Exploration bis zur letzten Query. Dafür vermitteln wir Dir zwei weitere wichtige Konzepte, die oft im Arbeitsalltag mit SQL auftauchen: Du lernst, wie Du mit Common Table Expressions (CTEs) auch bei komplexen Queries den Überblick behältst. Du baust zudem vertieftes Wissen zu analytischen Funktionen auf, um Ranglisten zu erstellen oder laufende Summen über längere Zeiträume zu bilden. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen.

Kapitel 1: Einführung in Power BI
Im ersten Kapitel erfährst Du, weshalb datengetriebene Entscheidungen wichtig sind und wie der Workflow von Datenanalysen aussieht. Du lernst die wichtigsten Grundfunktionen von Microsoft Power BI kennen – darunter Daten-, Modell- und Berichtsansichten sowie die Filterfunktionen. Du lädst mehrere Datensätze in der Datenansicht, um ein Datenmodell und Deinen ersten Report zu erstellen.

Kapitel 2: Datenaufbereitung und -visualisierung
Im zweiten Kapitel lernst Du anhand praktischer Übungen die Best Practices der Datenvisualisierung kennen und wie Du Visualisierungen ändern und formatieren kannst. Power BI bietet zahlreiche Visualisierungen, die Du in Berichten und Dashboards verwenden kannst. Dabei lernst Du typische Fehler zu vermeiden und bekommst Richtlinien an die Hand, um Grafiken verständlich aufzubereiten. Danach lernst Du, wie Du den Power Query Editor mithilfe von Power BI Desktop für die Datenverarbeitung und die Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen verwendest.

Kapitel 3: Dashboards und Data Storytelling
Im dritten Kapitel lernst Du, wie Du Deine Berichte und Analysen in Dashboards arrangierst und mithilfe der wichtigsten Grundsätze des Data Storytellings effizient und leicht verständlich an relevante Zielgruppen vermittelst. Außerdem erlernst Du fortgeschrittene BI-Fähigkeiten. Dazu lernst Du die Grundlagen von Data Analysis Expressions (DAX-Sprache) kennen. Du bekommst grundlegende Konzepte und Best Practices für die Einbindung von DAX in Deinen Berichten an die Hand und lernst, komplexen DAX-Code für Berechnungen zu schreiben, um Spalten, Kennzahlen und Tabellen zu generieren.

Kapitel 4: Fortgeschrittene Themen
Im vierten Kapitel stehen grundlegende Konzepte der Statistik im Fokus. Wir geben Dir die Best Practices für stichhaltige statistische Datenanalysen an die Hand. Zum Abschluss beschäftigst Du Dich mit fortgeschrittenen Methoden von Business Intelligence, die auf Statistik und Machine Learning beruhen. Am Ende kannst Du mithilfe des Drillthrough einen seitenübergreifenden Drilldown nutzen und eine Einflussfaktorenanalyse durchführen.

Im Abschlussprojekt wendest Du Deine bisherigen Lerninhalte an und durchläufst den gesamten Prozess der Datenanalyse – vom Einlesen und Bereinigen von Daten, über die Analyse bis hin zum Data Storytelling. Du vertiefst Deine neu erlangten BI-Fähigkeiten, indem Du die Unpünktlichkeit im Flugverkehr an einem wichtigen Drehkreuz mithilfe realer Datensätze analysierst. Du setzt SQL und MS Power BI zusammen ein und untersuchst und visualisierst Flugverspätungen am Los Angeles International Airport, die Du eine Ergebnispräsentation aufbereitest.