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Business Intelligence: Daten und digitale Transformation

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Analyst bundesweit
4.732 €
5.924 €
7.357 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
  2. 2
    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).
  3. 3
    Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

  • Business Intelligence + Datenanalyse + Digitalisierung + KI-Tools
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Business Intelligence und datenbasierten Prozessen zur Unterstützung der digitalen Transformation. Der Fokus liegt auf Datenanalyse, Visualisierung und der Nutzung von KI-Tools in modernen Arbeitswelten.
  • Modul 1: Einführung in Business Intelligence und datenbasierte Prozesse
  • Modul 2: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Modul 3: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • Modul 4: Smart Work im Kontext digitaler Arbeitsprozesse
  • Modul 5: KI-Tools im Kontext digitaler Arbeitswelten
  • Einführung in Business Intelligence und datenbasierte Prozesse
  • Grundlagen von Business Intelligence: Datenanalyse-Methoden, Statistik, Big-Data-Konzepte und digitale Transformation in Unternehmen.
  • Arbeiten mit Power BI: Einführung in Microsoft Power BI, Erstellung von Reports, Datenaufbereitung und Visualisierung im Power BI Service.
  • Datengetriebene Entscheidungen: Business Analytics, Pivot-Analyse, Datenauswertung und Methoden zur Geschäftsprozess-Optimierung.
  • Rollen im BI-Umfeld: Überblick über Data Analyst, Business Analyst und Datenanalyst - Aufgaben, Tools und berufliche Perspektiven.
  • Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
  • Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
  • Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.
  • Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • Datenmodellierung mit Power BI: Erstellung strukturierter Datenmodelle zur Nutzung in Business Intelligence und Datenanalyse.
  • Pivot-Auswertung und Analyse: Anwendung von Pivot-Analyse zur Aufbereitung komplexer Daten für Auswertung und Business Analytics.
  • Zusammenführen von Datenquellen: Import und Verknüpfung heterogener Datenquellen für Microsoft Power BI Reports und Dashboards.
  • Aggregation und Bereinigung: Durchführung grundlegender Datenaufbereitung zur Analyse in Power BI und für Datenanalysten.
  • Smart Work im Kontext digitaler Arbeitsprozesse
  • Arbeitsmodelle und Digitalisierung: Einführung in flexible Arbeitsweisen und digitale Werkzeuge in der heutigen Arbeitswelt.
  • KI-gestützte Büroprozesse: Einsatz von künstlicher Intelligenz und Automatisierung im Büro 4.0 zur Prozesssteuerung.
  • Strukturen der digitalen Zusammenarbeit: Anwendung von New Work Methoden und digitalen Tools für kollaboratives Arbeiten.
  • Projektumgebungen verwalten: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Unternehmen.
  • KI-Tools im Kontext digitaler Arbeitswelten
  • Digitale KI-Anwendungen: Einsatz von Tools zur Automatisierung, Datenanalyse und Prozesssteuerung in der digitalen Transformation.
  • Arbeitswelt Büro 4.0: Nutzung von KI im Büro zur Unterstützung smarter Workflows und digitaler Prozessstrukturen.
  • New Work mit KI: Integration von KI-Automatisierung in agile Methoden und kollaborative Arbeitsmodelle.
  • Werkzeuge in Projekten: Anwendung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement zur Steuerung digitaler KI-Projekte.
  • Im Anschluss an die Weiterbildung können die Teilnehmenden Datenanalyse-Methoden mit Power BI anwenden, datengetriebene Entscheidungen treffen und KI-Tools in digitalen Arbeitsprozessen nutzen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Wuppertal

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Wiesbaden

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ulm

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Saarbrücken

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Data Analyst→

03 · Gehalt

Data Analyst Gehalt: 5.924 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.732 € bis 7.357 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.732 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.924 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.357 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

Data AnalystDatenbanken & SQLKI & Machine LearningLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

05 · Jobs

Data Analyst Jobs bundesweit: 1.099 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN1.099bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 1.207 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir