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Data Science und Analysetools mit KI

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

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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Herford
NÄCHSTER START
05.10.2026
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

  • Die "Masterclass: Data Science und Analysetools für Verwaltungsmitarbeiter im Datenmanagement mit KI" vermittelt praxisnah, wie Verwaltungsmitarbeiter*innen moderne Methoden der Datenanalyse (Data Science) und geeignete Analysetools nutzen, um Datenbestände strukturiert auszuwerten, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen im Verwaltungsalltag zu unterstützen. Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende in Verwaltung, Sachbearbeitung, Datenmanagement und Organisation, die regelmäßig mit Daten arbeiten und ihre Analysekompetenzen erweitern möchten - insbesondere mit Blick auf den Einsatz von KI zur effizienten Datenauswertung. Im Mittelpunkt steht die verständliche Anwendung von Data-Science-Grundlagen und Analysewerkzeugen, ohne dass Programmierkenntnisse zwingend erforderlich sind. Ziel ist es, Daten nicht nur zu verwalten, sondern aktiv zu nutzen, um Prozesse zu verbessern, Berichte zu professionalisieren und Auswertungen schneller und zuverlässiger zu erstellen.
  • Zu Beginn werden die Grundlagen von Data Science im Verwaltungskontext eingeordnet. Teilnehmende lernen, was Data Science von klassischem Reporting unterscheidet und welche Datenarten in Verwaltungsprozessen typischerweise entstehen, etwa Stammdaten, Fall- und Vorgangsdaten, Abrechnungsdaten, Kommunikationsdaten oder Dokumentdaten. Dabei wird vermittelt, wie Datenquellen bewertet werden, wie die Qualität und Aussagekraft von Daten beeinflusst wird und warum saubere Datenmodelle und klare Definitionen die Basis jeder Analyse sind. Ein Schwerpunkt liegt auf Datenqualität und Datenaufbereitung, da viele Analyseprobleme nicht aus fehlenden Tools entstehen, sondern aus unvollständigen, widersprüchlichen oder uneinheitlichen Daten. Teilnehmende lernen, wie sie Daten systematisch bereinigen, Dubletten erkennen, Kategorien vereinheitlichen und Datenformate standardisieren, um eine stabile Grundlage für Analyse und Auswertung zu schaffen.
  • Darauf aufbauend werden zentrale Analysewerkzeuge und typische Arbeitsmethoden vermittelt, die im Datenmanagement besonders relevant sind. Teilnehmende lernen, wie sich Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen lassen, wie man große Tabellen effizient strukturieren kann und welche Werkzeuge für Filterung, Segmentierung, Zeitreihenbetrachtung oder Kennzahlenbildung geeignet sind. Ein wichtiger Bestandteil sind praxisnahe Auswertungsmethoden, etwa das Erkennen von Trends, Abweichungen und Auffälligkeiten, die Analyse von Häufigkeiten und Verteilungen sowie die Darstellung von Ergebnissen in nachvollziehbaren Reports. Dabei wird auch vermittelt, wie man Analysen so dokumentiert, dass sie in Teams reproduzierbar bleiben und Ergebnisse transparent nachvollzogen werden können - ein wichtiger Faktor im Verwaltungskontext, in dem Nachweisbarkeit und Konsistenz eine zentrale Rolle spielen.
  • Ein besonderes Merkmal dieser Masterclass ist die Integration von KI in Data-Science- und Analyseprozesse. Teilnehmende lernen, wie KI-Tools dabei unterstützen können, Daten schneller zu sortieren, Inhalte zu kategorisieren, Muster zu erkennen und aus großen Datenbeständen entscheidungsrelevante Informationen abzuleiten. Dabei wird praxisnah vermittelt, wie KI sinnvoll in Analyseabläufe eingebunden wird, zum Beispiel zur automatisierten Zusammenfassung großer Tabelleninhalte, zur Vorstrukturierung von Datensätzen, zur Entwicklung von Auswertungslogiken oder zur Erstellung von Berichten und Handlungsempfehlungen. Ein Schwerpunkt liegt darauf, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen, Plausibilitäten zu kontrollieren und die Grenzen von KI-Auswertungen zu verstehen, damit Entscheidungen nicht auf ungesicherten Annahmen beruhen. Teilnehmende lernen außerdem, wie sie präzise Prompts formulieren, um Analysefragen klar zu definieren und KI-Ausgaben gezielt in verwertbare Arbeitsergebnisse umzuwandeln.
  • Ergänzend werden Grundlagen der statistischen Denkweise vermittelt, die für Data Science im Alltag entscheidend sind. Dazu gehören ein sicherer Umgang mit Kennzahlen, das richtige Interpretieren von Durchschnittswerten, Abweichungen und Zusammenhängen sowie das Vermeiden typischer Analysefehler. Teilnehmende lernen, wie man Daten sinnvoll segmentiert, Vergleichsgruppen bildet und Ergebnisse so aufbereitet, dass sie in der Verwaltungspraxis verständlich und nutzbar sind. Der Kurs legt dabei großen Wert auf Umsetzbarkeit: Die Inhalte werden nicht abstrakt vermittelt, sondern entlang typischer Verwaltungs- und Datenmanagementsituationen trainiert, etwa bei der Auswertung von Vorgangsbeständen, der Analyse von Bearbeitungszeiten, dem Erkennen von Auffälligkeiten in Datenläufen oder der Erstellung von Berichten für Führungskräfte und Projektverantwortliche.
  • Ein weiterer Kursabschnitt widmet sich der Ergebnisdarstellung und Kommunikation von Analysen. Teilnehmende lernen, wie Daten visualisiert werden können, wie man Dashboards und Berichte strukturiert und wie Ergebnisse so formuliert werden, dass sie als Entscheidungsgrundlage dienen. Dabei wird auch thematisiert, wie man mit Unsicherheiten in Daten umgeht, wie man Aussagegrenzen transparent macht und wie man Daten so präsentiert, dass sie korrekt interpretiert werden. Neben dem fachlichen Teil werden auch organisatorische Aspekte behandelt, etwa die Zusammenarbeit zwischen Verwaltung, Fachabteilungen und IT, die sinnvolle Definition von Datenstandards sowie der Aufbau einfacher Analyseprozesse, die langfristig im Arbeitsalltag bestehen können.
  • Die Masterclass ist stark praxisorientiert aufgebaut und arbeitet mit realitätsnahen Fallbeispielen und Übungsaufgaben aus dem Verwaltungs- und Datenmanagementumfeld. Teilnehmende bearbeiten typische Fragestellungen, bereiten Daten auf, erstellen Auswertungen, interpretieren Ergebnisse und nutzen KI gezielt zur Unterstützung ihrer Analysearbeit. Am Ende verfügen sie über ein solides Verständnis von Data Science im Verwaltungskontext, beherrschen zentrale Analysetools und Methoden und können KI-gestützte Analysen so einsetzen, dass Datenmanagement nicht nur verwaltend, sondern aktiv steuernd und optimierend wirkt.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Herford

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Düsseldorf

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Berlin

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Köln

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 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

GrandEdu GmbH: 565 Kurse mit aktuellem Termin an 31 Orten

565Kurse mit aktuellem Termin
31Angebotsorte

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Themen

Data ScienceBuchhalterKI & Machine LearningLohn- und GehaltsbuchhalterPersonalwesen (HR)

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir