Data Analytics Spezialist mit Big Data und Künstlicher Intelligenz

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Data Analyst mit Big Data, Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz
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   Kursbeschreibung
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   Die Weiterbildung Big-Data Analyst vermittelt praxisorientierte Kompetenzen für die Analyse, Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen. Die Teilnehmenden lernen, moderne Cloud-Datenplattformen zu verstehen, Daten mit Python aufzubereiten und auszuwerten sowie aussagekräftige Dashboards mit Microsoft Power BI zu entwickeln. Ergänzend erwerben sie Kenntnisse über den Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Unterstützung analytischer Prozesse.
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   Die modulare Weiterbildung verbindet DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals, Python Essentials, Python for Data Science, Microsoft Power BI, PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst sowie AI+ Data oder AI+ Business Intelligence zu einem durchgängigen Lernpfad. Dadurch entwickeln die Teilnehmenden Schritt für Schritt die Fähigkeiten, große Datenmengen professionell aufzubereiten, zu analysieren und verständlich zu visualisieren.
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   Nach erfolgreichem Abschluss sind die Teilnehmenden in der Lage, Datenquellen zu analysieren, Datenmodelle zu entwickeln, Berichte und Dashboards zu erstellen sowie moderne KI-Werkzeuge zur Unterstützung analytischer Prozesse einzusetzen. Die Weiterbildung bereitet gezielt auf Tätigkeiten im Bereich Data Analytics, Business Intelligence und Big Data vor.
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   Big Data gehört heute zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren moderner Unternehmen. Täglich entstehen enorme Datenmengen aus ERP-Systemen, Cloud-Anwendungen, Produktionsanlagen, Webseiten, Sensoren und mobilen Endgeräten. Diese Daten besitzen jedoch erst dann einen geschäftlichen Mehrwert, wenn sie systematisch ausgewertet und in aussagekräftige Informationen umgewandelt werden. Genau hier setzt die Arbeit eines Big-Data Analysts an.
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   Big-Data Analysts verbinden technisches Know-how mit analytischem Denken. Sie bereiten Daten auf, erkennen Zusammenhänge, entwickeln Dashboards und liefern fundierte Entscheidungsgrundlagen für Management, Fachabteilungen und Unternehmensführung. Moderne Werkzeuge wie Python, Microsoft Power BI, Cloud-Datenplattformen und Künstliche Intelligenz ermöglichen dabei eine effiziente Verarbeitung und Analyse selbst sehr großer Datenbestände.
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   Diese Weiterbildung orientiert sich an aktuellen Anforderungen der Wirtschaft und kombiniert etablierte Microsoft-Technologien mit modernen Methoden der Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz. Die Teilnehmenden erwerben dadurch ein breit aufgestelltes Kompetenzprofil, das sowohl im klassischen Business Intelligence Umfeld als auch im Bereich Big Data und Data Analytics eingesetzt werden kann.
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   Zielgruppe
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    Die Weiterbildung richtet sich an angehende Data Analysts, Business Analysts, BI-Spezialistinnen und BI-Spezialisten, Datenmanagerinnen und Datenmanager sowie IT-Fachkräfte, die große Datenmengen professionell analysieren, visualisieren und für datenbasierte Entscheidungen nutzen möchten. Die Weiterbildung eignet sich ebenso für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit technischem Interesse sowie für Fachkräfte, die ihre Kompetenzen im Bereich Big Data, Business Intelligence und Künstliche Intelligenz gezielt ausbauen möchten.
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    Kursniveau
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    Fortgeschritten
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    Vorkenntnisse
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    Grundlegende PC-Kenntnisse sowie erste Erfahrungen mit Office-Anwendungen oder Datenbanken sind von Vorteil. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
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    Modul 1 - Grundlagen moderner Datenplattformen
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    Der Einstieg erfolgt mit den Grundlagen moderner Datenplattformen. Die Teilnehmenden lernen verschiedene Datentypen, Datenquellen und Cloud-Dienste kennen und verstehen, wie Daten gespeichert, verwaltet und für spätere Analysen vorbereitet werden.
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    Zu den Inhalten gehören unter anderem

    Grundlagen moderner Datenplattformen
    Relationale Daten
    Nicht relationale Daten
    Strukturierte und unstrukturierte Daten
    Analytische Workloads
    Cloudbasierte Datenlösungen
    Microsoft Azure Data Services
    Data Warehousing
    Grundlagen moderner Analyseplattformen
    Einführung in Datenanalysen
    Modul 2 - Python Essentials
    Python zählt zu den wichtigsten Programmiersprachen im Bereich Data Analytics. In diesem Modul entwickeln die Teilnehmenden ein solides Fundament für die spätere Datenanalyse und lernen die wichtigsten Sprachkonzepte anhand praxisnaher Übungen kennen.
    Grundlagen der Python-Programmierung
    Variablen und Datentypen
    Operatoren
    Kontrollstrukturen
    Schleifen
    Funktionen entwickeln
    Listen, Tupel und Dictionaries
    Module verwenden
    Dateien verarbeiten
    Fehlerbehandlung
    Modul 3 - Python for Data Science
    Aufbauend auf den Python-Grundlagen lernen die Teilnehmenden den professionellen Einsatz von Python für Data Science und Data Analytics. Moderne Bibliotheken ermöglichen die Verarbeitung und Analyse großer Datenbestände.
    Pandas einsetzen
    NumPy verwenden
    Daten importieren
    Daten bereinigen
    Daten transformieren
    Datensätze analysieren
    Statistische Auswertungen
    Zeitreihen analysieren
    Analysen automatisieren
    Ergebnisse aufbereiten
    Modul 4 - Business Intelligence mit Microsoft Power BI
    Microsoft Power BI gehört zu den führenden Business-Intelligence-Lösungen. Die Teilnehmenden lernen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und interaktive Berichte sowie Dashboards für Unternehmen zu entwickeln.
    Power BI Desktop einsetzen
    Datenquellen verbinden
    Power Query verwenden
    Daten modellieren
    Visualisierungen erstellen
    Interaktive Dashboards entwickeln
    Berichte veröffentlichen
    Power BI Service nutzen
    Kennzahlen visualisieren
    Berichte optimieren
    Modul 5 - Professionelle Datenanalyse mit Microsoft Power BI (PL-300)
    Dieses Modul orientiert sich an den offiziellen Inhalten der Microsoft-Zertifizierung PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst. Die Teilnehmenden vertiefen ihre Kenntnisse in der professionellen Datenmodellierung und Analyse komplexer Datensätze.
    Daten vorbereiten
    DAX verwenden
    Berechnungen entwickeln
    Analysemodelle erstellen
    Dashboards verwalten
    Analysen veröffentlichen
    Self-Service Business Intelligence
    Modul 6 - Künstliche Intelligenz für Big Data und Business Intelligence
    Künstliche Intelligenz unterstützt moderne Data Analysts bei der Auswertung großer Datenmengen. Die Teilnehmenden lernen, wie KI-Methoden analytische Prozesse beschleunigen und datenbasierte Entscheidungen unterstützen können.
    Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
    KI in Data Analytics
    KI in Business Intelligence
    Automatisierte Datenanalysen
    Prompt Engineering
    KI-gestützte Berichte
    Analyse großer Datenmengen
    Datenbasierte Entscheidungsunterstützung
    KI-Werkzeuge produktiv einsetzen
    Moderne Analyseprozesse optimieren
    Zusatzinformationen
    Diese Modulzusammenstellung stellt ein Beispiel aus mehreren möglichen Varianten dar. München, Stuttgart und Nürnberg hat ein zertifiziertes Modulbausteinsystem entwickelt, das individuelle Zusammenstellungen und Anpassungen der Maßnahme je nach Berufserfahrung und Bildungsziel ermöglicht. Daher können Dauer und Preise des Angebots variieren. Bitte wenden Sie sich hierzu an unsere Bildungsberaterinnen und Bildungsberater.
    Das Angebot richtet sich an Einzelper…

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   Stuttgart

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

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   Ulm

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

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   Ulm

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

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   Heilbronn

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

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