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Data Analyst: Großmengenanalyse und Auswertung

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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

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

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

  • Dataanalyse + Big Data + Statistik + Machine Learning
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Analyse großer Datenmengen, der Anwendung statistischer Methoden und der Nutzung von Machine-Learning-Techniken. Die Teilnehmenden erlernen den Umgang mit Tools zur Datenmodellierung und Visualisierung, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
  • Modul 1: Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
  • Modul 2: Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse
  • Modul 3: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • Modul 4: Einführung in die Statistik
  • Modul 5: Machine Learning in Datenanalyse und Automatisierung
  • !Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
  • *Statistische Grundlagen, Datenanalyse, Big Data Analytics und Methoden zur systematischen Informationsgewinnung.
  • *Power BI, Pivot Tabellen und SQL zur Datenmodellierung, Datenaggregation und digitalen Analyseprozessen.
  • *Arbeitsfelder in der digitalen Transformation: Aufgaben und Kompetenzen für Analysten und Datenexperten.
  • *Visualisierungstechniken mit Boxplot, Histogramm, MS Power BI und datenbasierten Reports zur Ergebnisinterpretation.
  • !Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse
  • *Big-Data-Konzepte: Einführung in big data sets, datenanalyse methoden und deren Einsatz in unternehmensbezogenen Analyseprozessen.
  • *Analyse digitaler Datenmengen: Anwendung von statistik big data und big data analyse im Rahmen betrieblicher Entscheidungsprozesse.
  • *Anbindung und Aufbereitung: Nutzung von datenquellen und datenaufbereitung für Analysen in Microsoft Power BI und Power BI Service.
  • *Visualisierung großer Datenmengen: Erstellung interaktiver Power BI Reports zur Auswertung und Präsentation komplexer Datensätze.
  • !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.
  • !Einführung in die Statistik
  • *Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.
  • *Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.
  • *Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.
  • *Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.
  • !Machine Learning in Datenanalyse und Automatisierung
  • *Einführung maschinellen Lernens: Einsatz von Machine Learning zur Mustererkennung, Prognose und Modellbildung auf Datenbasis.
  • *Anwendungen im Datenkontext: Nutzung von Machine Learning in Python, Datenanalyse und Verarbeitung großer Datenmengen.
  • *Modelle und Methoden: Einsatz neuronaler Netze, Supervised Learning, Big Data Analyse und ML-gestützter Datenauswertung.
  • *Verknüpfung mit Tools: Nutzung von Power BI Skripten, Automatisierung mit MS Power Automate und Anbindung an KI-Systeme.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Datenanalyse- und Visualisierungstechniken anzuwenden, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Sie nutzen Power BI und Machine Learning in verschiedenen Anwendungsbereichen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

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

  2. 2

    Augsburg

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

  3. 3

    Bielefeld

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

  4. 4

    Andechs

    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

Wer deinen Kurs zahlt

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

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.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir