Analytics Plattformen: Datenaufbereitung und Analyse­automatisierung

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   Für die IHK-Prüfung zur Berufsspezialistin oder zum Berufsspezialisten für Datenanalyse: eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, sechzig Leistungspunkte aus einem Studium mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis (§ 2 DAFPrV).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Analytics Plattformen für Data Analysts: Datenaufbereitung und Analyseautomatisierung" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen Datenaufbereitung und "Analyseautomatisierung". Die fachliche Einordnung von Data Analyst wird durch konkrete Aufgaben zu Datenaufbereitung ergänzt. Die Lernfolge verbindet Prozessverständnis, Auslöser und Regeln, technische Umsetzung sowie die Prüfung automatisierter Abläufe. Die Lernaufgaben verbinden Data Analyst mit Datenaufbereitung und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Analytics Plattformen für Data Analysts"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Die Übungen behandeln Data Analyst in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Datenaufbereitung an passenden Entscheidungspunkten ein.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenwege und fachliche Ziele: Der Schwerpunkt "Analytics Plattformen für Data Analysts" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch fachliche Fragestellungen, nachvollziehbare Auswertungswege und eine begründete Interpretation von Ergebnissen sowie durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen.
   Datenaufbereitung: Datenwege werden von der Quelle bis zum Ziel geplant; Transformationen, Abhängigkeiten und Fehlerpfade werden dokumentiert. Zwischen Data Analyst und Datenaufbereitung werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Analyseautomatisierung: Die Teilnehmenden entwerfen wiederholbare Abläufe, prüfen Schnittstellen und dokumentieren die Ausführung sowie mögliche Abweichungen.
   Strukturen und Beziehungen: Objekte, Merkmale und Beziehungen werden strukturiert, damit fachliche Aussagen konsistent und technisch nutzbar abgebildet werden können.
   Ablauflogik und kontrollierte Ausführung: Auslöser, Regeln, Aktionen und Ausnahmen werden in einen testbaren Ablauf überführt und anhand realistischer Fälle geprüft.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Data Analyst einzuordnen ist und welche Rolle Datenaufbereitung dabei übernimmt.
   Praxisübung mit Ergebnisbesprechung: Eine strukturierte Aufgabe verbindet die Lernabschnitte; Ergebnisse, offene Fragen und mögliche Verbesserungen werden gemeinsam ausgewertet.
   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Data Analyst und der Anwendungsschwerpunkt Datenaufbereitung. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Data Analyst aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Datenaufbereitung verknüpft. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Berichte, die sich selbst aktualisieren

   Du verbindest in Power BI Daten aus ERP, CRM und Excel-Listen, modellierst Beziehungen und schreibst Kennzahlen mit DAX. Ein solcher Bericht holt neue Zahlen ohne Kopierarbeit. Beispiel: Der monatliche Umsatzbericht für die Vertriebsleitung aktualisiert sich jeden Morgen aus dem Warenwirtschaftssystem.

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   Ergebnisse verständlich präsentieren

   BERUFENET nennt das Visualisieren und Präsentieren der Ergebnisse in den Fachabteilungen als Aufgabe von Data Analysts. Im Kurs übst du, aus einer Auswertung eine klare Aussage mit passendem Diagramm zu machen. Beispiel: Du zeigst der Einkaufsleitung in einem Dashboard, welche Lieferanten wiederholt zu spät liefern.

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   Mit Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten

   Du lernst, Anforderungen an Datenqualität und Datenmodelle so zu formulieren, dass Data Engineers sie umsetzen können. Für Prognosen übergibst du aufbereitete Daten an Data Scientists oder nutzt einfache Verfahren der Predictive Analytics selbst. Beispiel: Du meldest dem Datenteam, dass doppelte Einträge im Kundenstamm die Umsatzzahlen verfälschen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen