Datenanalyse und Data Science: umfassende Portfolioprojekte

Passt der Kurs zu dir?

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   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
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   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
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   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

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   Die Durchführung eines umfangreichen, praxisnahen Projekts zur Anwendung von Data Analytics und Data Science löst reale Datenanalyse- oder Datenwissenschaftsprobleme.
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   Projekt fürs eigene Daten Portfolio: Die Teilnehmer wenden ihre erworbenen Fähigkeiten in einem eigenständigen Projekt an, das von der Datenbeschaffung und -aufbereitung über die Analyse bis zur Präsentation der Ergebnisse reicht.
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   Dieses Projekt bietet die Möglichkeit, ein wertvolles Portfolio-Stück zu erstellen, das als Referenz für zukünftige berufliche Anwendungen dient und die eigenen Kompetenzen in der Datenanalyse und -interpretation demonstriert.
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   Ferien und Feiertage werden berücksichtig und können den Weiterbildungsablauf verändern. Für mehr Informationen darüber, wie die Weiterbildung abläuft, besuche bitte unsere Übersichtsseite (siehe unten)

   Bei Fragen dazu sowie zu weiteren Kombinationsmöglichkeiten wende Dich gern an unsere kostenlose, persönliche Beratung.
   Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung
   Der Einstieg in die Datenanalyse erfordert fundierte Kenntnisse in SQL und Microsoft SQL sowie die Fähigkeit, mit Datenbanken und Tools wie Microsoft Power BI zu arbeiten. Ein SQL Developer erlernt in einer Weiterbildung SQL-Basics und vertieft sein Wissen in Data Modelling, ETL-Prozessen und Datenmodellierung. Dabei sind Data Literacy und die Durchführung von Varianzanalysen und Predictive Analytics zentrale Bestandteile.
   Eine Power BI-Schulung und IT-Weiterbildungen bereiten angehende Datenanalysten optimal auf die professionelle Auswertung von Daten vor. Das Zertifikat als Certified Analyst und zusätzliche Fähigkeiten in Python SQL fördern zudem das logische Denken und sind besonders wertvoll in Positionen wie Consultant Engineer oder Consultant Manager.

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   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   München

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Frankfurt am Main

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Stuttgart

   05.10.2026 · 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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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen