Datenanalyse in der Cloud: Methoden, Muster und Auswertung

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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   Die Weiterbildung "Datenanalyse in der Cloud: Methoden, Muster und Auswertung" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Methoden", "Muster" und "Auswertung". Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Datenanalyse und der Anwendungsschwerpunkt Cloud Computing. Der Aufbau folgt dem Weg von der Fragestellung über die Aufbereitung bis zur Interpretation und adressatengerechten Darstellung von Ergebnissen. Die Teilnehmenden setzen Cloud Computing in einem abgegrenzten Aufgabenabschnitt selbstständig ein. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenanalyse in der Cloud"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Datenanalyse aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Cloud Computing verknüpft. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Für Cloud Computing werden Grenzen, Abhängigkeiten und geeignete Kontrollschritte berücksichtigt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenkontext und Fragestellungen: Der Schwerpunkt "Datenanalyse in der Cloud" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch fachliche Fragestellungen, nachvollziehbare Auswertungswege und eine begründete Interpretation von Ergebnissen sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen.
   Methoden: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Datenanalyse einzuordnen ist und welche Rolle Cloud Computing dabei übernimmt.
   Muster: Die Teilnehmenden wählen passende Auswertungswege, vergleichen Ergebnisse und begründen die gewählte Darstellung.
   Auswertung: Aussagen werden aus strukturierten Ergebnissen abgeleitet, auf Plausibilität geprüft und adressatengerecht dokumentiert. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Datenanalyse und Cloud Computing im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Analyseweg und Ergebnissicherung: Von der Fragestellung bis zur Aussage werden Auswahl, Verarbeitung, Prüfung und Interpretation der Ergebnisse nachvollziehbar verbunden.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Datenanalyse und Cloud Computing unterschiedliche Anforderungen abdecken.
   Praxisübung mit Ergebnisbesprechung: Eine strukturierte Aufgabe verbindet die Lernabschnitte; Ergebnisse, offene Fragen und mögliche Verbesserungen werden gemeinsam ausgewertet. Arbeitsergebnisse zu Cloud Computing werden anhand klarer Kriterien besprochen und verbessert.
   Die Lernaufgaben verbinden Datenanalyse mit Cloud Computing und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Übungen behandeln Datenanalyse in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Cloud Computing an passenden Entscheidungspunkten ein. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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

Data Analyst bundesweit in Zahlen