Datenanalyse

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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   Datenanalyse ist die Kernkompetenz für datenbasierte Entscheidungen in modernen Unternehmen - diese Weiterbildung vermittelt Ihnen alle Methoden, Tools und Kompetenzen für professionelle Datenanalyse im Berufsalltag.
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   Grundlagen der Datenanalyse

   Datenanalyse umfasst den gesamten Prozess von der Datenerhebung über die Bereinigung bis zur Interpretation und Kommunikation von Erkenntnissen. Sie lernen die statistischen Grundlagen der Datenanalyse: deskriptive Statistik (Mittelwert, Median, Streuung), Korrelationsanalyse, Regressionsmodelle und Hypothesentests. Planung und Steuerung von Datenanalyseprojekten, Datenqualitätsmanagement sowie die Definition von KPIs und Controlling-Metriken bilden das methodische Fundament dieser Datenanalyse-Weiterbildung.

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   Datenanalyse mit Excel, Power BI und SQL

   Im Mittelpunkt dieser Datenanalyse-Schulung stehen die meistgenutzten Werkzeuge: Microsoft Excel für Pivot-Tabellen, SVERWEIS und Datenmodelle, Power BI für interaktive Dashboards und DAX-Berechnungen sowie SQL für strukturierte Datenbankabfragen. Sie lernen Python mit Pandas, NumPy und Matplotlib für automatisierte Datenanalyse sowie R für statistische Berechnungen. Ressourcen-Management in Datenanalyseprojekten und die Visualisierung von Ergebnissen für verschiedene Stakeholder sind praxisrelevante Schwerpunkte.

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   Datenanalyse - Fortgeschrittene Methoden und KI-Integration

   Fortgeschrittene Datenanalyse umfasst Predictive Analytics, Machine Learning-Grundlagen mit scikit-learn sowie Natural Language Processing für Textanalysen. Risikomanagement durch statistische Qualitätssicherung, A/B-Testing und datengetriebene Entscheidungsprozesse sichern verlässliche Ergebnisse. Agile Methoden wie Scrum und Lean Data Analytics sowie DevOps-Praktiken für automatisierte Datenpipelines runden die Weiterbildung ab.

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   Zertifizierung und Abschluss

   Diese Datenanalyse-Weiterbildung bereitet Sie auf anerkannte Zertifizierungen wie z.B. Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) vor. Kommunikation von Datenanalyse-Ergebnissen -- Storytelling mit Daten, Präsentation für Management und Fachbereiche -- ist ein abschließender Praxisschwerpunkt.

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   Essen

   16.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Kassel

   16.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Koblenz am Rhein

   16.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Frankfurt am Main

   16.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Wiesbaden

   16.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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