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Dashboard-Entwicklung für Datenanalysten mit KI

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Forward Education 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 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

Passt der Kurs zu dir?

  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

  • Datenanalysten benötigen interaktive Dashboards, wenn Kennzahlen aus unterschiedlichen Datenquellen verständlich ausgewertet und verteilt werden sollen. Die Dashboard-Entwicklung mit KI verbindet Datenmodellierung, KPI-Entwicklung, Kreuzfilterung und automatisierte Datenpipelines zu nachvollziehbaren Berichten.

Kursinhalt

  1. 1

    Persönliche Effizienz und Produktivität mit KI

    • Analyseaufgaben mit KI in klare Arbeitsschritte zerlegen
    • Tabelleninhalte mit KI zusammenfassen und Auffälligkeiten priorisieren
  2. 2

    Grundlagen des Prozessmanagements für die Automatisierung

    • Datenbereitstellung und Reporting als Geschäftsprozess erfassen
    • Medienbrüche und manuelle Schritte in Analyseabläufen identifizieren
    • Prozesse für automatisierte Datenaktualisierungen bewerten
Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Low-Code/No-Code Automatisierung in der Praxis

    • Datenaktualisierungen mit Triggern und Daten-Mapping automatisieren
    • Monitoring für automatisierte Datenpipelines einrichten
  2. 4

    Datenanalyse, BI und Dashboards: Von Daten zur Entscheidung

    • Datenquellen und Datentypen für ein Dashboard auswählen
    • Kennzahlen und Berechnungen für Analysefragen entwickeln
    • Datenaktualität, Caching und Verteilung eines Dashboards steuern
    • Quellsysteme und Datenflüsse für Reporting-Anforderungen dokumentieren
    • Grenzen von Tabellen als Datenablage für Dashboard-Projekte bewerten
  3. 5

    Schnittstellen-Management und API-Integration

    • Authentifizierung und Berechtigungen für Datenzugriffe prüfen
    • Fehlerhafte Datenübergaben anhand von Protokollen eingrenzen
    • Dashboard-Anforderungen in Liefergegenstände und Etappen strukturieren
    • Stakeholder für Datenfreigabe, Nutzung und Betrieb einbinden
    • Kennzahlen zur Akzeptanz und Nutzung von Berichten definieren
  • Wiederkehrende Auswertungsaufgaben als strukturierte Arbeitsabläufe vorbereiten
  • Daten aus Google Drive oder Google Sheets mit n8n in Analyseabläufe übernehmen
  • Google Sheets an Data Studio anbinden und anonymisierte Daten verwenden
  • Filter, Dropdowns und Kreuzfilterung für interaktive Berichte einsetzen
  • 5. Professionelles Prozessmanagement und Datenarchitektur für Automationsprojekte
  • Datenmodelle für Kennzahlen, Dimensionen und Aktualisierungslogik planen
  • Schnittstellen zwischen Analysequellen, BigQuery und Dashboard-Systemen beschreiben
  • 7. Projektmanagement, Roadmapping und Zukunftsstrategie für die Digitale Transformation

Lernziele

  • Datenquellen und Datentypen für Reporting-Anforderungen auswählen
  • KPI-Entwicklung für Analysefragen und Berichtsziele durchführen
  • Datenmodellierung für Kennzahlen, Dimensionen und Aktualisierungen planen
  • Kreuzfilterung, Filter und Dropdowns für interaktive Berichte konfigurieren
  • Caching und Datenaktualität für Dashboards bewerten
  • Automatisierte Datenpipelines mit Monitoring für Fehlerfälle vorbereiten
  • Einsatzfelder
  • Anwendung finden die Kenntnisse im Business Intelligence, Reporting und Datenmanagement. Datenanalysten, BI Analysten und Reporting Manager können Berichte für Fachbereiche, Stakeholder und Self-Service Business Intelligence strukturieren.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

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

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 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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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

Forward Education GmbH: 773 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

773Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Forward Education GmbH.

Themen

Data AnalystVertriebBusiness Development & VertriebsmanagementKI & Machine LearningScrum & agiles Projektmanagement

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