Weiterbildung Business Intelligence Analyst

Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)

Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)

Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)

Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)

Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)

z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)

t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben

Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)

Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)

Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)

Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)

Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)

Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)

Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)

Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren

Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)

Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)

Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen

Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)

Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)

Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur

Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers

Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten

Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)

Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse

Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM

Einführung/Modellierung in der UML

· Klassendiagramme

· Use-Case Analyse

· Aktivitätsdiagramme

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenbanken (ca. 3 Tage)

Grundlagen von Datenbanksystemen

Architektur von Datenbankmanagementsystemen

Anwendung RDBMS

Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen

Praktische und theoretische Einführung in SQL

Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json

Data Warehouse (ca. 4 Tage)

Star Schema

Datenmodellierung

Erstellung Star Schema in RDBMS

Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung

Erstellung Snowflake Schema in RDBMS

Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung

Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5

Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions

Vergleich von state und transaction oriented

Faktentabellen, Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 4 Tage)

Data Cleansing

· Null Values

· Aufbereitung von Daten

· Harmonisierung von Daten

· Anwendung von Regular Expressions

Data Understanding

· Datenvalidierung

· Statistische Datenanalyse

Datenschutz, Datensicherheit

Praktischer Aufbau von ETL-Strecken

Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.

Data Vault Datenmodellierung

Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)

CRISP-DM Referenzmodell

Data Analytics Workflows

Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning

Anforderungen und Rolle im Unternehmen der Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts

Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Datentypen

Funktionen

Datenanalyse (ca. 3 Tage)

Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)

Prozess der Datenaufbereitung

Data Mining Algorithmen in Python

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)

Explorative Datenanalyse

Insights

Datenqualität

Nutzenanalyse

Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Data Storytelling

Datenmanagement (ca. 2 Tage)

Big Data Architekturen

Relationale Datenbanken mit SQL

Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken

Business Intelligence

Datenschutz im Kontext der Datenanalyse

Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)

MapReduce-Ansatz

Spark

NoSQL

Dashboards (ca. 3 Tage)

Bibliothek: Dash

Aufbau von Dashboards – Dash Components

Customizing von Dashboards

Callbacks

Text Mining (ca. 1 Tag)

Data Preprocessing

Visualisierung

Bibliothek: SpaCy

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Grundlagen MATLAB (ca. 2 Tage)

MATLAB-Oberfläche

Auslesen von Daten aus einer Datei

Variablen, Arrays, Operatoren, Grundfunktionen

Grafische Darstellung von Daten

Anpassen von Diagrammen

Exportieren von Grafiken

Variablen und Befehle (ca. 2 Tage)

Relationale und logische Operatoren

Mengen, Mengen bei 2D-Körpern (Polyshape)

Durchführung mathematischer und statistischer Berechnungen mit Vektoren

Grafiken in der Statistik

Analyse und Visualisierung (ca. 1 Tag)

Erstellen und Verändern von Matrizen

Mathematische Operationen mit Matrizen

Grafische Darstellung von Matrixdaten

Matrixanwendungen: Abbildungen, Rotation, Lineare Gleichungssysteme, Least Square Verfahren

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)

Datentypen: Structure Arrays, Cell Arrays, String vs. Char, Categorical, Datetime u. v. m.

Anlegen und Organisieren tabellarischer Daten

Bedingte Datenauswahl

Importieren/Exportieren mit Matlab: Ordnerstrukturen, .mat-Daten, Tabellendaten, Fließtexte

MATLAB-Programmierung (ca. 3 Tage)

Kontrollstrukturen: Schleifen, if-else, Exceptions

Funktionen

Objektorientierte Programmierung

App Design

Simulation in MATLAB (ca. 5 Tage)

Numerische Integration und Differenziation

Grundlagen der Simulation gewöhnlicher Differentialgleichungen, Matlab ODE und Solveroptionen

Simulationstechnik in Matlab: Eingabeparameter, Dateninterpolation, Simulationsstudien

Simulationssteuerung: Eventfunctions (Zero Crossing), Outputfunctions

Anwendungsbeispiele, z. B. Simulation eines Elektromotors, Simulation einer Rakete

Simulink (ca. 4 Tage)

Grundlagen in Simulink: Schaubilder, Funktionen, Signale und Differentialgleichungen

Funktionen, Subsysteme und Bibliotheken

Import/Export, Lookup-Tabellen, Regelung

Zero-Crossing, Automatisierung von Simulationsaufgaben (Matlab Zugriff)

Anwendungsbeispiele, z. B. Simulation eines Flugzeugtriebstrangs

Projektarbeit (ca. 2 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Geschichte, Konzepte

Verwendung und Einsatzgebiete

Syntax

Lexis, Semantik

PEP-8-Konventionen

Interpreter vs. Compiler

Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)

Zahlen

Zeichenketten

Datum und Zeit

Standardeingabe und -ausgabe

Numerische Operatoren

Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren

Datentypumwandlung

list, tuple dict, set

List-Funktionen und -Methoden

Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)

Mitgliedsoperatoren

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Funktionen (ca. 5 Tage)

Eigene Funktionen definieren

Variablen

Parameter und Argumente

Rückgabewerte

Rekursion

Namensräume

Funktionale Programmierung

Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)

try, except

Fehlerarten

Programmunterbrechungen abfangen

Fehlerweitergabe zwischen Funktionen

Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)

Python-Klassen

Methoden

Unveränderliche Objekte

Datenklasse

Vererbung

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)

Im Rahmen der Fortbildung zum BI Analysten mit dem Schwerpunkt Statistik werden grundlegende sowie fortgeschrittene Kenntnisse in der deskriptiven und inferenzstatistischen Datenanalyse vermittelt. Der Einstieg erfolgt über messtheoretische Grundlagen, einschließlich der Differenzierung zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe, der verschiedenen Stichprobenarten sowie der Skalenniveaus.

Darauf aufbauend werden Methoden der univariaten und bivariaten deskriptiven Statistik behandelt. Dies umfasst die Analyse von Häufigkeitsverteilungen, die Berechnung zentraler Lage- und Streuungsmaße sowie die Darstellung mittels Histogrammen, Boxplots oder Streudiagrammen. In der bivariaten Analyse werden Zusammenhänge und Korrelationen anhand von Kreuztabellen und Korrelationskoeffizienten dargestellt.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik. Behandelt werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen, insbesondere die Normalverteilung, sowie Signifikanztests wie der Nullhypothesentest nach Fisher. Die Themen Parameterschätzung, Konfidenzintervalle und Poweranalysen runden diesen Bereich ab.

Darüber hinaus werden Methoden zur Prüfung von Mittelwertsunterschieden vermittelt. Dazu zählen z- und t-Tests, Pretest-Posttest-Designs, unterstützende Signifikanztests (z. B. Levene-Test, Chi-Quadrat-Test) sowie nonparametrische Verfahren wie der Wilcoxon- oder Mann-Whitney-Test.

Beim Vergleich mehrerer Gruppen stehen ein- und mehrfaktorielle Varianzanalysen im Fokus. Zudem werden Interaktionen, Mehrfachvergleichsverfahren sowie Poweranalysen thematisiert. Die Grundlagen der Versuchsplanung (DoE) mit voll- und teilfaktoriellen Versuchsplänen ergänzen diesen Bereich.

Ergänzend erfolgt eine fundierte Einführung in die Anwendung von MATLAB. Thematisiert werden sowohl mathematische Modellierung, grafische Datenanalyse als auch Simulationsverfahren und die Nutzung von Simulink zur dynamischen Modellierung technischer Systeme. Die Integration von Kontrollstrukturen, objektorientierter Programmierung und App Design ermöglichen eine umfassende Nutzung der MATLAB-Umgebung.

Parallel dazu wird die Programmiersprache Python praxisnah eingeführt. Aufbauend auf den Grundlagen werden Funktionen, objektorientierte Programmierung sowie typische Python-Datenstrukturen und -Operatoren behandelt. Die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Technologien im beruflichen Umfeld werden in mehreren Modulen praxisnah veranschaulicht.

Abschließend stehen datenbankbezogene Themen und Business Intelligence im Vordergrund. Es erfolgt eine Einführung in relationale und nicht-relationale Datenbanken, das Data Warehousing, die Datenmodellierung (ERM, UML) sowie der Aufbau von ETL-Strecken unter Berücksichtigung aktueller Datenschutzstandards. Data Vault 2.0 sowie die Umsetzung in der Praxis werden vertiefend behandelt.

Die Fortbildung schließt mit einer Projektarbeit ab, in der das erworbene Wissen auf praxisrelevante Problemstellungen angewendet und präsentiert wird. Dabei werden auch Methoden der Datenanalyse, Visualisierung (z. B. mit Dash, Matplotlib, Plotly) und des Data Storytelling eingesetzt. Eine Zertifizierung nach dem Standard „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer“ rundet die Qualifikation ab.

Der Kurs richtet sich an Absolventen eines Studiums in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Betriebswirtschaftslehre, Mathematik oder einer gleichwertigen Fachrichtung.

Als BI Analyst (Business Intelligence Analyst) arbeitest Du im Berufsalltag an der Schnittstelle zwischen Datenanalyse, Unternehmensstrategie und Technologie. Deine Hauptaufgabe besteht darin, große Datenmengen zu sammeln, auszuwerten und in aussagekräftige Reports oder Dashboards zu überführen. Du nutzt dafür moderne BI-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik sowie Programmiersprachen wie Python oder SQL, um Daten zu analysieren, Trends zu erkennen und fundierte Handlungsempfehlungen für Fachabteilungen und das Management abzuleiten.

Im Tagesgeschäft kümmerst Du Dich unter anderem um die Erstellung von KPIs, die Automatisierung von Datenpipelines, das Aufsetzen von ETL-Prozessen, das Datenqualitätsmanagement sowie um Datenvisualisierungen, die komplexe Zusammenhänge verständlich machen. Außerdem arbeitest Du eng mit Data Engineers, Data Scientists und IT-Teams zusammen, um die Dateninfrastruktur stetig zu verbessern.

Ziel Deiner Arbeit als BI Analyst ist es, datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen zu ermöglichen – zum Beispiel in den Bereichen Controlling, Vertrieb, Marketing oder Supply Chain Management. Du hilfst Unternehmen also dabei, aus ihren Daten echten wirtschaftlichen Mehrwert zu generieren.

Ein Fernstudium zum BI Analyst bietet Dir die perfekte Kombination aus Flexibilität, Praxisnähe und zukunftsorientierten Kompetenzen – ideal, um Deine Karriere im Bereich Business Intelligence und Datenanalyse gezielt voranzubringen. Du lernst, wie Du mit Tools wie Power BI, Tableau, SQL, Python oder Excel Daten aus verschiedenen Quellen analysierst, visualisierst und daraus fundierte Erkenntnisse ableitest, die den Unternehmenserfolg messbar steigern.

Durch die praxisnahe Ausbildung entwickelst Du umfassende Kenntnisse in ETL-Prozessen, Data Warehousing, Datenmodellierung sowie in der Erstellung interaktiver Dashboards. Du wirst in der Lage sein, datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen, Key Performance Indicators (KPIs) zu definieren und Stakeholder mit klaren Reports zu überzeugen.

Mit dem Abschluss und ggf. einer anerkannten BI-Zertifizierung stärkst Du Dein berufliches Profil deutlich und positionierst Dich optimal für Positionen in den Bereichen Data Analytics, Controlling, Marketing Intelligence, Reporting oder Consulting.

Als BI Analyst (Business Intelligence Analyst) liegt das Gehalt in Deutschland je nach Erfahrung, Unternehmensgröße und Branche im Durchschnitt zwischen 45.000 und 70.000 Euro brutto jährlich. Einsteiger in diesem Berufsfeld können mit einem Gehalt von etwa 40.000 Euro rechnen, während erfahrene BI Analysten mit mehreren Jahren Berufserfahrung und spezialisierten Fähigkeiten auch bis zu 85.000 Euro oder mehr verdienen können.

In großen Unternehmen und internationalen Firmen, besonders im Bereich Finanzen, Consulting oder IT, sind die Gehälter tendenziell höher. Zudem spielen auch Zusatzqualifikationen, wie eine Zertifizierung in Business Intelligence Tools (z. B. Power BI, Tableau) oder Programmierkenntnisse in SQL, Python und R, eine wichtige Rolle bei der Gehaltsentwicklung. Auch die Region, in der Du arbeitest, beeinflusst das Gehalt: In Städten wie München, Frankfurt oder Hamburg sind die Gehälter meist etwas höher als in ländlicheren Gegenden.