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Datenanalyse-Skills: Analyseverfahren und Visualisierungs­tools

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

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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

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  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

  • Datenanalyse + Datenvisualisierung + Automatisierung + Datenstrukturierung
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Datenanalyse und -visualisierung, der systematischen Organisation von Daten sowie der Automatisierung von Prozessen. Sie umfasst Tools und Techniken, die in verschiedenen digitalen Kontexten Anwendung finden.
  • Modul 1: Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
  • Modul 2: Datenstrukturierung - Systematische Organisation von Datenbeständen
  • Modul 3: Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
  • Modul 4: Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
  • !Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
  • *Statistische Grundlagen, Datenanalyse, Big Data Analytics und Methoden zur systematischen Informationsgewinnung.
  • *Power BI, Pivot Tabellen und SQL zur Datenmodellierung, Datenaggregation und digitalen Analyseprozessen.
  • *Arbeitsfelder in der digitalen Transformation: Aufgaben und Kompetenzen für Analysten und Datenexperten.
  • *Visualisierungstechniken mit Boxplot, Histogramm, MS Power BI und datenbasierten Reports zur Ergebnisinterpretation.
  • !Datenstrukturierung - Systematische Organisation von Datenbeständen
  • *Einführung in Datenstrukturen, Datenquellen und digitale Konzepte zur strukturierten Datenmodellierung und Aufbereitung.
  • *Praktischer Einsatz von SQL, Pivot Tabellen und Power BI Datenaufbereitung zur Aggregation und Analyse großer Datensätze.
  • *Methoden zur Verwaltung, Dokumentation und Integration von Datenmodellen im Kontext von Datenmanagement und Datenanalyse.
  • *Erstellung analytischer Datenmodelle für Business Analytics, Power BI Berichte und strukturierte Datenauswertung.
  • !Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
  • *Automatisierung im Unternehmenskontext: Ablauflogik, Use Cases aus der Arbeitswelt und Einbindung des EU AI Act.
  • *Digitale Transformation von Prozessen: Büroorganisation, smarte Strukturen und veränderte Prozesslogik im Arbeitsalltag.
  • *Werkzeuge zur Prozesssteuerung: Nutzung von Power Automate, Power BI Skripten und Low-Code-Technologien im Unternehmen.
  • *Datenanalyse im Systemeinsatz: Einsatz von Pivot-Funktionen, Visualisierung in Power BI und Monitoring operativer Prozesse.
  • !Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
  • *Einsatz von Scatterplot zur Darstellung von Korrelation, Streuung und Struktur in Datenanalyse und Data Science Anwendungen.
  • *Analyse großer Datenmengen mit Scatterplot Analysis im Kontext von Big Data, Statistik und explorativen Visualisierungen.
  • *Techniken zur Erstellung mit Python, Power BI Visuals und Datenaufbereitung für interaktive Visualisierung von Beziehungen.
  • *Nutzung in Analyseprozessen: Scatterplot als Methode zur Interpretation und Strukturierung heterogener Datenquellen.
  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Daten effizient zu analysieren und visualisieren, große Datenmengen zu strukturieren und automatisierte Prozesse in Unternehmenskontexten zu integrieren und zu steuern.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

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

  2. 2

    Augsburg

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

  3. 3

    Bielefeld

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

  4. 4

    Andechs

    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

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

Data AnalystDatenbanken & SQLKI & Machine LearningLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir