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Data Analytics und Intelligent Data Engineering

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Academy NH Süd.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
  2. 2
    Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
  3. 3
    Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

  • Data Analytics und Intelligent Data Engineering mit Microsoft Fabric
  • Kursbeschreibung
  • Die Weiterbildung Data Analytics und Intelligent Data Engineering mit Microsoft Fabric vermittelt umfassende Kompetenzen zur Entwicklung intelligenter Datenplattformen für moderne Unternehmen. Die Teilnehmenden lernen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und mit Microsoft Fabric in skalierbare Analytics-Lösungen zu überführen.
  • Der Lernpfad verbindet Data Analytics, Business Intelligence, Data Engineering und künstliche Intelligenz zu einer durchgängigen Datenstrategie. Neben der Entwicklung leistungsfähiger Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen stehen die intelligente Automatisierung von Datenprozessen sowie der Einsatz KI-gestützter Werkzeuge zur Analyse, Optimierung und Entscheidungsunterstützung im Mittelpunkt.
  • Nach erfolgreichem Abschluss können die Teilnehmenden moderne Datenplattformen entwickeln, Datenpipelines automatisieren, Analysemodelle bereitstellen und künstliche Intelligenz zur Optimierung datengetriebener Geschäftsprozesse einsetzen.
  • Zielgruppe
  • Die Weiterbildung richtet sich an Data Analysts, Analytics Engineers, Data Engineers, BI-Entwicklerinnen und BI-Entwickler, Data Architects sowie IT-Fachkräfte, die moderne Datenplattformen mit Microsoft Fabric entwickeln und intelligente Analyseverfahren einsetzen möchten.
  • Kursniveau
  • Fortgeschritten
  • Vorkenntnisse
  • Grundkenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken oder Business Intelligence sind empfehlenswert. Erste Erfahrungen mit Datenanalyse oder Cloud-Technologien erleichtern den Einstieg.
  • Modul 1 - Query and Modify Data with Microsoft Transact-SQL (DP-080)
  • Die Teilnehmenden erwerben fundierte Kenntnisse in Microsoft Transact-SQL und lernen relationale Daten professionell auszuwerten und zu bearbeiten. Sie schaffen die Grundlage für leistungsfähige Datenanalysen und moderne Data-Engineering-Lösungen.
  • Unterabfragen
  • Gruppierungen
  • Window Functions
  • Stored Procedures
  • Modul 2 - Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)
  • In diesem Modul entwickeln die Teilnehmenden interaktive Dashboards, aussagekräftige Berichte und moderne Datenmodelle mit Microsoft Power BI. Sie visualisieren komplexe Unternehmensdaten und unterstützen datenbasierte Entscheidungen.
  • Power BI Desktop
  • Power Query
  • Datenmodellierung
  • Visualisierungen
  • Dashboards
  • Power BI Service
  • Modul 3 - Microsoft Fabric Data Engineer (DP-700)
  • Die Teilnehmenden entwickeln moderne Data-Engineering-Lösungen mit Microsoft Fabric und implementieren skalierbare Datenplattformen für Analytics und Business Intelligence. Sie erstellen Datenpipelines, Lakehouses und Data Warehouses für eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.
  • Microsoft Fabric
  • Lakehouse
  • Data Warehouse
  • Apache Spark
  • Delta Lake
  • Dataflows Gen2
  • Data Pipelines
  • Real-Time Intelligence
  • Monitoring
  • Governance
  • Modul 4 - AI+ Data Scientist
  • Dieses Modul vermittelt den Einsatz moderner KI- und Machine-Learning-Verfahren für datengetriebene Analysen. Die Teilnehmenden lernen, Daten für KI-Anwendungen vorzubereiten, Modelle zu bewerten und intelligente Analyseverfahren zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen einzusetzen.
  • Machine Learning Grundlagen
  • Datenvorbereitung
  • Feature Engineering
  • Modellbewertung
  • Predictive Analytics
  • KI-gestützte Datenanalyse
  • Responsible AI
  • Praxisprojekte mit KI
  • Zusatzinformationen
  • Diese Modulzusammenstellung stellt ein Beispiel aus mehreren möglichen Varianten dar. New Horizons 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 Einzelpersonen sowie an B2B-Kund:innen. Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über einen Bildungsgutschein oder im Rahmen des Qualifizierungs­chancengesetzes (QCG) gefördert werden. Die Durchführung erfolgt über New Horizons München, Stuttgart und Nürnberg sowie learn2program.de. Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
  • Die Weiterbildung Data Analytics und Intelligent Data Engineering mit Microsoft Fabric vermittelt praxisnahe Kompetenzen für den gesamten Lebenszyklus moderner Datenlösungen - von der Datenintegration über Business Intelligence bis hin zu intelligenten Analyseverfahren. Die Teilnehmenden erwerben fundierte Kenntnisse in SQL, Microsoft Power BI und Microsoft Fabric und erweitern diese um Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings. Dadurch sind sie in der Lage, leistungsfähige Datenplattformen zu entwickeln, Analysen zu automatisieren und datengetriebene Entscheidungen mit intelligenten Technologien nachhaltig zu unterstützen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Karlsruhe

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Geislingen an der Steige

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Villingen-Schwenningen

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 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.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Data Science→

03 · Gehalt

Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    Vorhersagen aus Daten bauen

    Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

  2. 2

    Datenpipelines und Cloud

    Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

  3. 3

    Modelle erklären und verantworten

    Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

04 · Anbieter

Academy NH Süd: 1.235 Kurse mit aktuellem Termin an 36 Orten

1.235Kurse mit aktuellem Termin
36Angebotsorte

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Themen

Data ScienceMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)ProjektmanagementKI & Machine LearningCloud Computing

05 · Jobs

Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung

Nutze 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

531 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 531 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

531 Kurse zum Vergleich.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir