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Datenanalyse Intensivkurs - Von Anfänger bis Profi

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 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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Tübingen
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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

  • Kurs: Datenanalyse Intensivkurs - Von Anfänger bis Profi
  • Dieser Intensivkurs führt Teilnehmende vom Einstieg bis zur professionellen Datenanalyse und zeigt, wie KI-gestützte Werkzeuge fundierte Entscheidungen beschleunigen. Praxisnah, interaktiv und zertifizierungsorientiert eröffnet er neue Karrierechancen im datengetriebenen Umfeld.
  • Kursbeschreibung
  • Sie lernen, Daten strukturiert zu erfassen, aufzubereiten, auszuwerten und anschaulich zu visualisieren. Von Python-Grundlagen über fortgeschrittene Data-Science-Workflows bis hin zu Business-Intelligence-Dashboards erfahren Sie, wie KI-Tools Analysen automatisieren und Prognosen verfeinern. Übungen und ein Abschlussprojekt stellen sofortigen Praxisbezug her. Dank des modularen Aufbaus lässt sich das Training flexibel an Ihr Vorwissen anpassen und begleitet Sie Schritt für Schritt bis zum Profi-Niveau.
  • Zielgruppe
  • Quereinsteiger:innen ohne Vorkenntnisse
  • Fach- und Führungskräfte, die datenbasierte Entscheidungen treffen wollen
  • Projektmanager:innen, die Analysen in Projekte integrieren möchten
  • Kursniveau
  • Von Anfänger bis Profi
  • Modul 1: KI-gestützte Analyse-Grundlagen (AI CERTs / AI+ Data Agent)
  • Dieses Grundlagenmodul vermittelt essenzielles Wissen über Datenquellen, Datenqualität und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Analyse-Prozessen. Praxisbeispiele zeigen, wie AI Agents Routineaufgaben automatisieren, während Sie ethische sowie rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigen.
  • Datenquellen identifizieren und bewerten
  • Überblick KI-Tools für Einsteiger
  • Governance, Datenschutz und Ethics by Design
  • Modul 2: Programmier-Basics mit Python (Python / Introduction to Python)
  • Sie erlernen die Syntax von Python, schreiben erste Skripte und nutzen Pandas, um Daten zuverlässig zu laden und zu transformieren. Praxisübungen legen das Fundament für weiterführende Data-Science-Techniken.
  • Python-Grundstruktur und Datentypen
  • Datenimport, Bereinigung und Transformation
  • Versionskontrolle und Best Practices
  • Modul 3: Data-Science-Workflow in Python (Python / Python for Data Science)
  • Auf Ihrem Python-Basiswissen aufbauend wenden Sie Statistik- und Visualisierungspakete an, entdecken Muster und erstellen erste Machine-Learning-Modelle. Ein Mini-Projekt demonstriert den Transfer in geschäftsrelevante Entscheidungen.
  • Explorative Datenanalyse und Visualisierung
  • Einführung in Machine Learning
  • Modellbewertung und Interpretation
  • Modul 4: Business Intelligence Fundamentals (Microsoft Office / Microsoft Power BI)
  • Sie verwandeln Rohdaten in interaktive Dashboards. Sie erstellen Datenmodelle, nutzen DAX-Formeln und bereiten Berichte für Stakeholder auf. Best-Practice-Guidelines helfen, KPIs klar zu kommunizieren und Insights handlungsfähig zu machen.
  • Datenmodellierung und Beziehungen
  • Grundlegende DAX-Berechnungen
  • Dashboard-Design und Publishing
  • Modul 5: Fortgeschrittene Python-Programmierung (Python / Advanced Programming Techniques with Python)
  • Dieses Modul vertieft Ihre Python-Kenntnisse mit objektorientierten Konzepten, Performance-Optimierung und Big-Data-Handling. Hands-on-Labs machen Sie fit für produktionsreife Skripte und effiziente Data-Pipelines.
  • Design Patterns und Code-Optimierung
  • Parallelisierung und Big-Data-Handling
  • Testing und Deployment-Best-Practices
  • Modul 6: Data Science Practitioner Projekt (CertNexus / CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP))
  • Im Abschlussmodul setzen Sie ein realitätsnahes End-to-End-Projekt um: Feature Engineering, Modell-Tuning und Präsentation vor Stakeholdern. Damit bereiten Sie sich optimal auf die CDSP-Zertifizierung vor.
  • Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning
  • ML-Pipelines und Deployment
  • Storytelling und Stakeholder-Präsentation
  • ähnliche Kurse
  • Microsoft Office / Power BI: Data Analysis Professional
  • CompTIA / Data+
  • CertNexus / CertNexus AIBIZ(TM)
  • 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 Einzelpersonen sowie an B2B-Kund:innen. Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über einen Bildungsgutschein oder im Rahmen des Qualifizierungs­chancengesetzes (QCG) gefördert werden.
  • Fazit
  • Nach Abschluss des Intensivkurses beherrschen Sie fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse - von Python-Automatisierungen über Machine Learning bis zu interaktiven Dashboards. Sie steigern die Datentransparenz im Unternehmen, treffen fundierte Entscheidungen und qualifizieren sich für Rollen wie Data Scientist oder BI-Engineer.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Tübingen

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

  2. 2

    Sigmaringen

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

  3. 3

    Reutlingen

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

  4. 4

    Villingen-Schwenningen

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

  5. 5

    Ludwigsburg

    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 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

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

1.235Kurse mit aktuellem Termin
36Angebotsorte

1.235 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 36 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Academy NH Süd.

Themen

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

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