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Business Intelligence Professional:in
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Greenbootcamps GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Hamburg
- NÄCHSTER START
- Läuft bereits · Einstieg 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
- Business Intelligence, Datenanalyse und KI-gestützte Prozessdigitalisierung
- Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Business Intelligence, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Controlling, SQL-Datenbanken, digitale Geschäftsmodelle, Prozessmanagement und künstliche Intelligenz.
- Die Teilnehmenden befassen sich mit der Aufbereitung und Auswertung von Daten, der Erstellung von Berichten und Dashboards, Grundlagen statistischer Verfahren sowie der Anwendung digitaler Werkzeuge zur Prozessanalyse und Prozessoptimierung. Weitere Inhalte sind KI-gestützte Automatisierung, digitale Transformation, Remote Work, Qualitätsmanagement und die Bewertung digitaler Projekte.
- Power BI und Datenvisualisierung
- Einführung in Power BI
- Verbindung und Import unterschiedlicher Datenquellen
- Datenaufbereitung mit Power Query
- Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards
- Grundlagen von DAX-Ausdrücken
- Visualisierung von Kennzahlen und Analyseergebnissen
- Statistik und Datenanalyse
- Grundlagen statistischer Methoden
- Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
- Statistische Verteilungen
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Interpretation statistischer Auswertungen
- Anwendung statistischer Kennzahlen in der Datenanalyse
- Controlling und Finanzbuchhaltung
- Begriff und Zielsetzung des Controllings
- Aufgaben und Funktionen im Controlling
- Rollenverständnis von Controllerinnen und Controllern im Unternehmen
- Grundlagen der Kosten- und Leistungsrechnung
- Belege und Belegarten
- Aufzeichnungs- und Aufbewahrungspflichten
- Erfassung von Bestandskonten
- Buchen und Abschließen des Gewinn- und Verlustkontos
- Kontenrahmen und Kontenplan
- Business-Modelle und Digitalisierung
- Grundlagen von Geschäftsmodellen
- Merkmale digitaler Geschäftsmodelle
- Ziele und Einsatzbereiche digitaler Business-Modelle
- Einführung in digitale Automatisierung
- Grundlagen künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext
- Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
- Modellierung automatisierter Prozesse
- Datenbanken und SQL
- Einführung in relationale Datenbanken
- Grundlagen der Datenbankmodellierung
- Normalisierung und Normalformen
- Datenabfragen mit SELECT
- Tabellenverknüpfungen mit JOIN
- Gruppierungen und Aggregationen mit GROUP BY
- Grundlagen von Transaktionen
- Strukturierte Auswertung von Datenbankinhalten
- Remote Work und digitale Zusammenarbeit
- Einführung in Remote Work und New Work
- Digitale Werkzeuge für standortunabhängiges Arbeiten
- Kommunikations- und Collaboration-Tools
- KI-gestützte Unterstützung in der digitalen Zusammenarbeit
- Sicherheitsaspekte bei Remote Work
- Datenschutzaspekte bei digitaler Kommunikation
- Data Science und Machine Learning
- Grundlagen der explorativen Datenanalyse
- Ablauf eines Data-Science-Projekts
- Datenaufbereitung für Machine-Learning-Verfahren
- Regressionsanalyse
- Klassifikationsverfahren
- Support Vector Machines
- Clustering-Algorithmen
- Bewertung und Interpretation von Modellergebnissen
- Strategische KI-Implementierung
- Bedeutung künstlicher Intelligenz für Unternehmen
- Entwicklung einer KI-Strategie
- Planung und Umsetzung von KI-Projekten
- Auswahl und Bewertung von KI-Technologien
- Daten als Grundlage für KI-Anwendungen
- Einordnung organisatorischer und technischer Anforderungen
- Digitale Transformation und Leadership
- Grundlagen der digitalen Transformation
- Auswirkungen softwaregestützter Geschäftsprozesse
- Erfolgsfaktoren bei der Führung digitaler Veränderungsprozesse
- Management von KI-Initiativen im Unternehmen
- Planung und Steuerung von Digitalisierungsprojekten
- Rollen und Verantwortlichkeiten in Transformationsprozessen
- Blockchain und Logistik
- Grundlagen verteilter Datenstrukturen
- Einführung in Distributed-Ledger-Technologien
- Blockchain-basierte Geschäftsmodelle
- Digitalisierung in der Logistik
- Grundlagen von Logistik 4.0
- Anwendungsbeispiele digitaler Technologien in logistischen Prozessen
- Prozessmanagement
- Einführung in betriebliche Prozesse
- Prozessaufnahme und Prozessanalyse
- Prozessoptimierung
- Prozessarchitektur und Prozessdesign
- Modellierung von Geschäftsprozessen
- Dokumentation und Bewertung von Prozessabläufen
- Qualitätsmanagement
- Funktionen des Qualitätsmanagements
- Qualitätsmanagementsysteme
- Qualitätsplanung
- Qualitätssicherung
- Grundlagen des Total Quality Management
- Zusammenhang von Prozessqualität und Organisationsentwicklung
- Prompting und KI-gestützte Arbeitsweisen
- Grundlagen wirksamer Prompts
- Strukturierung von Eingaben für KI-Systeme
- Anpassung und Optimierung von Prompts
- Kombination verschiedener Prompting-Techniken
- Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Verfahren
- Mehrstufige Prompt-Strukturen für komplexe Aufgabenstellungen
- Einsatz von KI zur Unterstützung von Analyse-, Kommunikations- und Automatisierungsaufgaben
- Bewertung digitaler Projekte
- Grundlagen der wirtschaftlichen Bewertung digitaler Vorhaben
- Analyse von Aufwand, Nutzen und Umsetzbarkeit
- Bewertung von Nutzeranforderungen
- Prototypenentwicklung zur Überprüfung digitaler Lösungen
- Auswertung von Nutzerfeedback
- Entscheidungsgrundlagen für digitale Projekte
- KI-Integration in IT-Systeme
- Grundlagen der Integration von KI in bestehende IT-Landschaften
- Analyse vorhandener Datenquellen
- Identifikation von Automatisierungspotenzialen
- Bewertung technischer Schnittstellen
- Einordnung von KI-Anwendungen in betriebliche Prozesse
- Datenanalyse als Grundlage für Automatisierungslösungen
- Automatisierung und KI-Tools
- Digitale Werkzeuge zur Aufgabenautomatisierung
- Einsatz von KI-Tools in Arbeitsprozessen
- Automatisierung wiederkehrender Tätigkeiten
- Unterstützung von Analyse- und Kommunikationsaufgaben durch KI
- Bewertung geeigneter Tools für unterschiedliche Einsatzbereiche
- Kompetenzziel
- Nach Abschluss der Weiterbildung können die Teilnehmenden Daten mit Business-Intelligence-Werkzeugen, SQL und statistischen Methoden auswerten und visualisieren. Sie können Grundlagen aus Controlling, Finanzbuchhaltung und Prozessmanagement in datenbezogene Fragestellungen einordnen. Darüber hinaus können sie digitale Geschäftsmodelle, KI-Anwendungen, Automatisierungspotenziale und Digitalisierungsprojekte fachlich bewerten und bei der Umsetzung daten- und KI-gestützter Prozesse mitwirken.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Hamburg
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Hamburg
28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Online
28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Online
28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Berlin
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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
Greenbootcamps GmbH: 237 Kurse mit aktuellem Termin an 3 Orten
237Kurse mit aktuellem Termin
3Angebotsorte
237 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 3 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Greenbootcamps 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
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 1.207 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
1.207 Kurse zum Vergleich.
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3 Fragen, kurz beantwortet
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