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Business Intelligence für Quereinsteiger
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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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
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
- 2Für 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).
- 3Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.
Das lernst du
- Datenanalyse + SQL + Power BI + Künstliche Intelligenz
- Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in Datenanalyse, Datenvisualisierung und Business Intelligence, speziell für Quereinsteiger. Dabei werden Techniken und Tools wie SQL und Power BI behandelt, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen und in der digitalen Arbeitswelt zu integrieren.
- Modul 1: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
- Modul 2: Data Literacy - Daten verstehen, strukturieren und auswerten
- Modul 3: Einführung in Business Intelligence und datenbasierte Prozesse
- Modul 4: Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
- Modul 5: Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
- 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.
- Data Literacy - Daten verstehen, strukturieren und auswerten
- Erarbeitung zentraler Konzepte aus Statistik, Datenanalyse und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen.
- Kenntnisse zu Datenquellen, Datenstrukturen, Datenmodellen und ihrer Bedeutung in der digitalen Arbeitswelt.
- Praktische Anwendungen mit SQL, Pivot Tabellen und Power BI zur Analyse und Visualisierung von Daten.
- Einführung in Data Governance, Datenmanagement, Verantwortung im Datenumgang und Datenqualität.
- 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.
- Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
- Grundlagen der Visualisierung: Diagrammtypen wie Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur explorativen Datenanalyse einsetzen.
- Datenquellen strukturieren: Power BI Dataflows, Python und Datenaufbereitung für visuelle Darstellung und Interpretation.
- Visuelle Analysen: Anwendung statistischer Methoden auf große Datenmengen mit Fokus auf datenbasierte Auswertungen.
- Darstellung komplexer Daten: Muster erkennen, Visualisierungen erstellen und Analyseergebnisse systematisch kommunizieren.
- Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
- Digitale Transformation und KI: Bedeutung für die Arbeitswelt, Automatisierung von Abläufen und neue Strukturen im Büroalltag.
- Verfahren des maschinellen Lernens: Klassifikation, Clustering, Regression, neuronale Netze und Low-Code Machine Learning Tools.
- KI-Werkzeuge im Büro: Anbieterüberblick, Integration in Systeme, Microsoft Copilot, Risiken und rechtliche Rahmenbedingungen.
- Prompting-Strategien anwenden: Grundlagen von LLM Prompting, GPT Prompting, Prompting Kursen und Einsatz im Büroalltag.
- Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Datenanalysen durchzuführen, Business Intelligence Tools zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, wobei SQL und Power BI zentrale Methoden darstellen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Wuppertal
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Wiesbaden
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Ulm
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.732 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.924 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.357 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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.
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
1.207 Kurse zum Vergleich
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