Datenanalyse: Statistik, Mustererkennung und Analyse­automatisierung

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 mit Copilot: Statistik, Mustererkennung und Analyseautomatisierung" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Statistik", "Mustererkennung" und "Analyseautomatisierung". Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Microsoft Copilot einzuordnen ist und welche Rolle Datenanalyse dabei übernimmt. Der Aufbau folgt dem Weg von der Fragestellung über die Aufbereitung bis zur Interpretation und adressatengerechten Darstellung von Ergebnissen. Die Übungen vertiefen Microsoft Copilot anhand eines nachvollziehbaren Praxisfalls. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenanalyse mit Copilot"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Microsoft Copilot und Datenanalyse im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. 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 Microsoft Copilot werden Auswahlkriterien, Arbeitsschritte und Ergebnismerkmale festgehalten.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "Datenanalyse mit Copilot" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen sowie durch geeignete Assistenzpunkte, menschliche Prüfschritte und eine nachvollziehbare Übernahme von Ergebnissen. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Microsoft Copilot als auch Datenanalyse anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Statistik: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet.
   Mustererkennung: Fragestellungen werden in geeignete Kriterien und Kennzahlen übersetzt; Ergebnisse werden geprüft, interpretiert und verständlich dargestellt. Der Transferteil vertieft Microsoft Copilot und überführt die Erkenntnisse zu Datenanalyse in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Analyseautomatisierung: Ein manueller Prozess wird aufgenommen, in Regeln und Schritte überführt und mit geeigneter Fehlerbehandlung ergänzt. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Microsoft Copilot aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Datenanalyse verknüpft.
   Analyseweg und Ergebnissicherung: Von der Fragestellung bis zur Aussage werden Auswahl, Verarbeitung, Prüfung und Interpretation der Ergebnisse nachvollziehbar verbunden.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar. Ein eigener Lernschritt ordnet Microsoft Copilot in den beruflichen Aufgabenrahmen ein.
   Dokumentiertes Abschlussbeispiel: Die erworbenen Kenntnisse werden in einer vollständigen Aufgabe zusammengeführt und mit Arbeitsschritten, Entscheidungen und Ergebnissen festgehalten.
   Die Übungen behandeln Microsoft Copilot in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Datenanalyse an passenden Entscheidungspunkten ein. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Microsoft Copilot und Datenanalyse unterschiedliche Anforderungen abdecken. 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 · 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 €

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