PowerPoint-Komplettpaket für die Ausbildung zum Data Analyst (m/w/d)

Dieses PowerPoint-Komplettpaket bietet umfangreiche, didaktisch strukturierte Unterrichts- und Schulungsfolien für die Qualifizierung zum Data Analyst / zur Data Analystin. Das Material eignet sich besonders für Berufsschulen, Fachschulen, Bildungsträger, Unternehmensakademien, IT-Abteilungen, kaufmännische Weiterbildungen, Umschulungen, interne Mitarbeiterschulungen sowie für modulare Online- und Hybridkurse im Bereich Datenanalyse und Business Analytics.

Das Paket umfasst 140 Kapitel mit ca. 3.500 PowerPoint-Folien. Die Inhalte sind in übersichtliche Unterrichtseinheiten gegliedert und können dadurch gezielt in Grundlagenkursen, beruflicher Weiterbildung, IHK-nahen Zertifikatslehrgängen, betrieblicher Datenkompetenz-Schulung, Projektunterricht oder Prüfungsvorbereitung eingesetzt werden.

Alle Präsentationen sind editierbar, erweiterbar, druckbereit und können individuell an eigene Unterrichtskonzepte, Softwareumgebungen, Branchendaten, Praxisprojekte, Unternehmensprozesse, Reporting-Standards, Datenschutzvorgaben oder das eigene Corporate Design angepasst werden.

Im Mittelpunkt stehen Daten verstehen, Datenquellen erschließen, Daten bereinigen, Datenbanken nutzen, SQL-Abfragen erstellen, Daten mit Excel, Power BI, KNIME oder Python auswerten, statistische Methoden anwenden, Dashboards entwickeln, Analyseergebnisse präsentieren und datenbasierte Entscheidungen sicher begründen.

• Dozentinnen und Dozenten für Data Analytics, Business Analytics, BI und Digitalisierung
• Bildungsträger, Akademien, Fachschulen und Einrichtungen der beruflichen Weiterbildung
• Unternehmen mit internen Schulungen für Datenkompetenz, Reporting und Prozessanalyse
• IT-Abteilungen, Controlling, Marketing, Vertrieb, Produktion, Personalwesen und Geschäftsführung
• Teilnehmende an Umschulungen, Weiterbildungen und Zertifikatslehrgängen im Bereich Datenanalyse
• Ausbilderinnen und Ausbilder im Umfeld Fachinformatik, Daten- und Prozessanalyse und Digitalisierung
• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit Excel-, IT-, kaufmännischem oder betriebswirtschaftlichem Hintergrund
• Fachkräfte, die Daten auswerten, Reports erstellen, Dashboards entwickeln oder Geschäftsprozesse datenbasiert verbessern möchten

Data Analysts sammeln, prüfen, strukturieren, bereinigen, analysieren und visualisieren Daten. Sie entwickeln aus Rohdaten verständliche Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen, Organisationen und Fachabteilungen. Dazu verbinden sie analytisches Denken mit technischem Verständnis, Statistik, Datenbankwissen, BI-Tools, Kommunikationsfähigkeit und einem klaren Blick für wirtschaftliche Fragestellungen.

Der Beruf ist branchenübergreifend einsetzbar: Marketing, Vertrieb, Finanzen, Controlling, Personalwesen, Logistik, Produktion, Gesundheitswesen, Bildung, öffentlicher Dienst, E-Commerce, Versicherungen, Forschung und Management nutzen Datenanalysen zur Optimierung von Prozessen, Kosten, Qualität, Kundenverhalten und strategischen Entscheidungen.

Typische berufliche Handlungsfelder sind:

• Datenquellen identifizieren, bewerten und für Analysen nutzbar machen
• Daten aus Tabellen, Datenbanken, Schnittstellen, CRM-, ERP- oder Websystemen zusammenführen
• Datenqualität prüfen, Fehler bereinigen, Dubletten entfernen und Daten standardisieren
• SQL-Abfragen erstellen, Datenmodelle verstehen und Analyse-Datensätze vorbereiten
• statistische Kennzahlen, Trends, Muster, Ausreißer und Zusammenhänge erkennen
• Reports, Dashboards und Datenvisualisierungen für Fachabteilungen entwickeln
• Power BI, Excel, KNIME, Python oder vergleichbare Tools im Analyseprozess einsetzen
• Analyseergebnisse zielgruppengerecht präsentieren und datenbasierte Empfehlungen ableiten
• Datenschutz, Informationssicherheit, Datenethik und Governance-Regeln beachten
• Datenprojekte planen, dokumentieren, auswerten und kontinuierlich verbessern

Da Data Analyst in Deutschland kein einheitlich geregelter dualer Ausbildungsberuf mit eigenem KMK-Lernfeldplan ist, wurde dieses Unterrichtspaket fachlich an bewährten Datenanalyse-Kompetenzen, IHK-nahen Zertifikatsinhalten sowie an den relevanten Inhalten der Fachinformatik-Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse ausgerichtet.

• Datenkompetenz, Datenarten, Datenquellen, Datenformate, Datenlebenszyklus und Datenwertschöpfung
• betriebliche Fragestellungen, Analyseziele, Kennzahlensysteme, KPIs und Entscheidungsgrundlagen
• Excel, Tabellenkalkulation, Pivot-Tabellen, Power Query, Datenimport und Datenaufbereitung
• Datenbanken, relationale Modelle, Tabellenbeziehungen, Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Normalisierung
• SQL-Grundlagen, SELECT-Abfragen, Filter, Sortierungen, Joins, Aggregationen, Gruppierungen und Unterabfragen
• ETL-Prozesse, Datenextraktion, Transformation, Datenbereinigung, Datenvalidierung und Datenqualität
• deskriptive Statistik, Lage- und Streuungsmaße, Korrelation, Zeitreihen, Trends, Ausreißer und Verteilungen
• Datenvisualisierung, Diagrammtypen, Visualisierungsregeln, Dashboard-Struktur und Data Storytelling
• Power BI, Datenmodellierung, Measures, Filter, Slicer, Berichtsseiten, Interaktionen und Management-Dashboards
• KNIME, Workflow-Aufbau, Datenknoten, Transformationen, Modellierung und reproduzierbare Analyseprozesse
• Python-Grundlagen für Data Analytics, Pandas, NumPy, Matplotlib, Datenimport, Bereinigung und Visualisierung
• Machine-Learning-Grundlagen, Klassifikation, Regression, Clustering, Modellbewertung und Grenzen automatisierter Auswertung
• Datenschutz, DSGVO-Grundlagen, Informationssicherheit, Rollenrechte, Datenminimierung, Anonymisierung und Pseudonymisierung
• Datenethik, Bias, Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Verantwortung und professionelle Kommunikation von Analyseergebnissen
• Projektmanagement, agile Datenprojekte, Anforderungsanalyse, Dokumentation, Ergebnisbericht und Präsentation

Die nachfolgenden Lernfelder bilden eine praxisorientierte Struktur für Data-Analyst-Schulungen. Sie verbinden IT-Grundlagen, Datenanalyse, Statistik, BI, SQL, Python, Datenqualität, Machine Learning, Datenschutz, Datenethik, Reporting und Projektarbeit.

►Lernfeld 1: Rolle, Aufgaben und Einsatzbereiche des Data Analyst verstehen

• Aufgabenprofil, Arbeitsumfeld und Schnittstellen einordnen
• Datenanalyse als Grundlage betrieblicher Entscheidungen verstehen
• Fachabteilungen, IT, Management und Datenschutz als Beteiligte berücksichtigen
• Analyseziele, Nutzen, Grenzen und Verantwortung erklären

►Lernfeld 2: Datenquellen, Datenarten und Datenstrukturen erschließen

• strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten unterscheiden
• interne und externe Datenquellen bewerten
• Tabellen, CSV, Excel, Datenbanken, APIs und Exportdateien einordnen
• Datenbedarf aus einer betrieblichen Fragestellung ableiten

►Lernfeld 3: Excel, Tabellen und Power Query für Datenanalysen nutzen

• Tabellen sauber strukturieren und Datenformate vereinheitlichen
• Pivot-Tabellen, Filter, Sortierungen und Formeln einsetzen
• Daten mit Power Query importieren, transformieren und aktualisieren
• Auswertungen, Kennzahlen und einfache Reports erstellen

►Lernfeld 4: Datenbanken und SQL-Grundlagen anwenden

• relationale Datenbanken, Tabellen und Beziehungen verstehen
• SELECT-Abfragen, WHERE, ORDER BY, GROUP BY und HAVING anwenden
• Joins, Aggregationen und einfache Unterabfragen nutzen
• Abfrageergebnisse für Analysezwecke vorbereiten

►Lernfeld 5: ETL-Prozesse und Datenaufbereitung durchführen

• Daten extrahieren, transformieren und laden
• Daten bereinigen, standardisieren und zusammenführen
• fehlende Werte, Dubletten, Ausreißer und Formatfehler behandeln
• reproduzierbare Datenaufbereitungsprozesse dokumentieren

►Lernfeld 6: Datenqualität sicherstellen und Daten validieren

• Datenqualität nach Vollständigkeit, Aktualität und Plausibilität bewerten
• Validierungsregeln, Prüfprotokolle und Qualitätskriterien anwenden
• Datenfehler erkennen und Korrekturmaßnahmen ableiten
• Datenherkunft, Datenstand und Bearbeitungsschritte nachvollziehbar dokumentieren

►Lernfeld 7: Statistik und explorative Datenanalyse einsetzen

• Mittelwert, Median, Modus, Varianz und Standardabweichung berechnen
• Verteilungen, Korrelationen, Trends und Ausreißer untersuchen
• Hypothesen formulieren und statistisch prüfen
• Analyseergebnisse fachlich richtig interpretieren

►Lernfeld 8: Daten visualisieren und verständlich präsentieren

• geeignete Diagrammtypen für Fragestellungen auswählen
• Visualisierungsfehler vermeiden und Aussagen klar herausarbeiten
• Managementberichte und Fachbereichsreports aufbauen
• Data Storytelling zur verständlichen Ergebnisvermittlung nutzen

►Lernfeld 9: Power BI und Business-Intelligence-Dashboards entwickeln

• Daten in Power BI importieren und modellieren
• Berichte, Dashboards, Filter, Slicer und Drilldowns erstellen
• Kennzahlen, KPIs und Management-Sichten entwickeln
• Reports aktualisieren, dokumentieren und zielgruppengerecht bereitstellen

►Lernfeld 10: Python-Grundlagen für Datenanalyse anwenden

• Python-Grundlagen, Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen nutzen
• Daten mit Pandas importieren, filtern, gruppieren und transformieren
• NumPy und Matplotlib für Berechnungen und Visualisierungen einsetzen
• Analyse-Skripte nachvollziehbar dokumentieren

►Lernfeld 11: KNIME und visuelle Analyse-Workflows erstellen

• Workflow-Strukturen und Knotenlogik verstehen
• Daten importieren, verbinden, transformieren und ausgeben
• Analyseprozesse modular und wiederholbar aufbauen
• Workflow-Ergebnisse bewerten und dokumentieren

►Lernfeld 12: Machine-Learning-Grundlagen einordnen

• überwachtes und unüberwachtes Lernen unterscheiden
• Klassifikation, Regression, Clustering und Forecasting erklären
• Trainingsdaten, Testdaten und Modellgüte verstehen
• Chancen, Grenzen, Bias und Risiken automatisierter Modelle bewerten

►Lernfeld 13: Datenschutz, Datensicherheit und Datenethik beachten

• personenbezogene Daten und sensible Daten erkennen
• DSGVO-Grundlagen, Zweckbindung und Datenminimierung beachten
• Anonymisierung, Pseudonymisierung und Rollenrechte einordnen
• ethische Risiken, Verzerrungen und Transparenzanforderungen berücksichtigen

►Lernfeld 14: Datenprojekte planen, durchführen und präsentieren

• Analyseauftrag, Zielgruppe, Datenbedarf und Projektziel definieren
• Datenprojekt nach agilen oder klassischen Methoden planen
• Analyse durchführen, Ergebnisse bewerten und Empfehlungen ableiten
• Projektbericht, Dashboard und Abschlusspräsentation erstellen

Umfang	140 Kapitel mit ca. 3.500 PowerPoint-Folien für Data Analyst, Datenanalyse, Business Analytics und BI-Unterricht
Dateiformat	PowerPoint-Dateien im Format .pptx, editierbar, erweiterbar und druckbereit
Struktur	14 fachliche Lernfelder mit Grundlagen, Vertiefung, Praxisfällen, BI, SQL, Python, Statistik, Datenqualität, Machine Learning und Datenprojekt
Didaktik	Lernziele, Grundlagen, Praxisfälle, Datenbeispiele, Merksätze, Kontrollfragen, Projektaufgaben, Analyseübungen, Präsentationsaufgaben und prüfungsnahe Handlungssituationen
Schwerpunkte	Datenquellen, Datenqualität, ETL, Excel, SQL, Datenbanken, Statistik, Power BI, KNIME, Python, Visualisierung, Reporting, Machine Learning, Datenschutz und Projektarbeit
Nutzung	Weiterbildung, Umschulung, Akademie, Berufsschule, Fachschule, Unternehmensschulung, Online-Unterricht, Hybrid-Schulung, Projektunterricht und Prüfungsvorbereitung
Anpassbar	Texte, Logos, Farben, Schriftarten, Folienreihenfolge, Fallbeispiele, Datenquellen, Software-Screenshots, Analyseaufgaben, Projektaufträge und Prüfungsfragen können frei bearbeitet oder ergänzt werden

Alle PowerPoint-Dateien werden als editierbare Präsentationen bereitgestellt. Dadurch können die Inhalte flexibel an eigene Schulungspläne, eingesetzte Software, Unternehmensdaten, Branchenbeispiele, interne Kennzahlen, Reporting-Standards, Datenschutzvorgaben, Prüfungsschwerpunkte oder besondere Zielgruppen angepasst werden.

• editierbare PowerPoint-Dateien im Format .pptx
• Anpassung an Corporate Design / Corporate Identity möglich
• eigene Datensätze, Praxisfälle und Projektaufgaben integrierbar
• Kapitel können gekürzt, erweitert oder neu angeordnet werden
• geeignet für Präsenzunterricht, Online-Schulung und Hybrid-Unterricht
• nutzbar als Grundlage für eigene Schulungsunterlagen, Datenworkshops und Zertifikatskurse

• Für Dozentinnen und Dozenten: deutliche Zeitersparnis durch fertig strukturierte, fachlich aufgebaute Folien.
• Für Bildungsträger: ideal als Grundlage für Data-Analyst-Weiterbildungen, BI-Kurse, Unternehmensschulungen und digitale Lernprogramme.
• Für Unternehmen: praxisnahe Schulungsgrundlage für Datenkompetenz, Reporting, Power BI, SQL, Datenqualität und datenbasierte Entscheidungen.
• Für Projektunterricht: klare Struktur von der Fragestellung über Datenaufbereitung bis zur Ergebnispräsentation.
• Für Prüfungsvorbereitung: Unterstützung bei Themen wie Datenanalyseprojekt, Prozessanalyse, Datenqualität, Datenschutz und Präsentation.
• Für professionelle Schulungskonzepte: Anpassung an eigene Daten, Softwareumgebungen, Branchenbeispiele, Layouts und Lernziele möglich.
• Qualitätsgeprüfte Auslieferung: Die Inhalte werden vor Bereitstellung nochmals fachlich und strukturell geprüft.

Das PowerPoint-Komplettpaket ist für den direkten Einsatz in Data-Analytics-Kursen, BI-Schulungen, betrieblichen Trainings, Umschulungen, Fachinformatik-nahen Unterrichtseinheiten und projektorientierten Weiterbildungen vorbereitet. Die editierbaren Dateien können individuell angepasst, erweitert und an eigene Unterrichtskonzepte, Softwareumgebungen, Unternehmensdaten, Branchenbeispiele oder Prüfungsvorbereitungsformate angepasst werden.

Die Lieferzeit beträgt in der Regel zwischen 10 und 14 Tagen. Der Grund dafür ist, dass die Inhalte vor der Auslieferung nochmals sorgfältig mit aktuellen Lerninhalten, Softwareanforderungen, Datenanalyse-Standards, Datenschutzaspekten und prüfungsrelevanten Anforderungen abgeglichen werden.

Falls erforderlich, werden einzelne Inhalte vor der Bereitstellung zusätzlich angepasst, aktualisiert oder erweitert. Dadurch erhalten Sie ein möglichst aktuelles, fachlich stimmiges und sofort einsetzbares Unterrichtsmaterial.

Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an unseren Support unter:
08073-8073129