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Datenanalyse und Data Science im E-Commerce

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist OneCareer.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
  2. 2
    Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
  3. 3
    Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

  • Der Kurs "Datenanalyse und Data Science im E-Commerce" vermittelt fachliche Kompetenzen, um Datenbestände im digitalen Handel systematisch zu erschließen und für geschäftskritische Entscheidungen nutzbar zu machen. Teilnehmende lernen, wie Analysetools und datengetriebene Methoden eingesetzt werden, um Prozesse in Webshops, im Marketing und in der Kundenbindung zu analysieren und gezielt weiterzuentwickeln.
  • Das lernen Sie im Kurs
  • E-Commerce-Daten mit Excel und Python strukturiert aufbereiten und analysieren
  • ETL-Prozesse zur Zusammenführung von Shop-, CRM- und Marketingdaten anwenden
  • Web-Analytics und Tracking-Systeme zur Messung von Funnels und KPIs nutzen
  • Statistische Analysen und SQL zur Identifikation von Trends und Mustern einsetzen
  • A/B-Tests zur datenbasierten Conversion-Optimierung planen und auswerten
  • Marketing-Kampagnen und Customer-Lifecycle-Strategien auf Grundlage von Daten steuern
  • Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im operativen E-Commerce einordnen
  • Technische Grundlagen und Datenverarbeitung
  • Im ersten Teil des Kurses liegt der Fokus auf der technischen Basis. Dazu gehören der Einsatz von Excel für komplexe Datenmodelle sowie eine Einführung in die Programmierung mit Python. Teilnehmende erlernen die Durchführung von ETL-Prozessen, um heterogene Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen zu bereinigen und in einheitliche Analyse-Workflows zu überführen.
  • Analytische Methoden und Web-Tracking
  • Dieser Bereich umfasst die statistische Auswertung von Datensätzen und die Anwendung von SQL für fortgeschrittene Datenbankabfragen. Ein zentraler Bestandteil ist das Web-Tracking, bei dem die Messung des Nutzerverhaltens sowie die Analyse von Checkout-Prozessen im Vordergrund stehen. Diese Daten bilden die Grundlage für ein kontinuierliches Monitoring der Shop-Performance.
  • Datenbasierte Optimierung und Marketing-Steuerung
  • Teilnehmende erarbeiten sich Wissen zur Steuerung von Paid-Advertising-Kampagnen und zur Analyse des Customer Lifetime Value im CRM. Durch die Planung und Auswertung von A/B-Tests werden Hypothesen zur Nutzerführung überprüft. Zudem wird aufgezeigt, wie KI-Anwendungen Prozesse in Bereichen wie dem Kundenservice oder der Texterstellung unterstützen können.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Die theoretischen Inhalte werden durch praxisbezogene Analysen und Fallbeispiele ergänzt. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Qualifikationen im Bereich E-Commerce Data Science dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Praxisnahe Übungsprojekte mit E-Commerce-Datensätzen
  • Methodenkompetenz in agilen Analyseprozessen
  • Unterstützung bei der beruflichen Orientierung im Datenumfeld
  • Zielgruppe
  • Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen E-Commerce, Online-Marketing und Vertrieb sowie an Analystinnen, Analysten und Quereinsteigende, die ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen möchten. Er ist besonders geeignet für Personen, die eine datengestützte Steuerung von Onlineshops und digitalen Geschäftsmodellen anstreben.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Potsdam

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Regensburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Offenbach am Main

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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 Science→

03 · Gehalt

Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    Vorhersagen aus Daten bauen

    Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

  2. 2

    Datenpipelines und Cloud

    Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

  3. 3

    Modelle erklären und verantworten

    Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

04 · Anbieter

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

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Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

Data ScienceScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

05 · Jobs

Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung

Nutze 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