Datenanalyst: Vorbereitung für Data Analyst und Data Scientists

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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   Titel: Data Analyst Vorbereitung für Data Analyst und Data Scientists
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Data Analyst Vorbereitung für Data Analyst und Data Scientists" vermittelt die zentralen Grundlagen und Werkzeuge, um in die Welt der Datenanalyse und Datenwissenschaft einzusteigen. Teilnehmende lernen, wie Daten gesammelt, verarbeitet, analysiert und visualisiert werden. Der Fokus liegt auf praxisnahen Tools wie Microsoft Power BI und Azure Data Services sowie auf methodischen Grundlagen der Datenanalyse. Der Kurs schafft ein solides Fundament für zukünftige Data-Analyst- oder Data-Scientist-Rollen.
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   2. Zielgruppe
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   Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Analysts, Business Analysts, Data Scientists, IT-Fachkräfte sowie Quereinsteiger:innen mit Interesse an datengetriebenem Arbeiten und analytischem Denken.
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   3. Kursniveau
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   Von Einsteiger bis Fortgeschrittene - keine Programmierkenntnisse erforderlich.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Grundkenntnisse in Excel oder Office-Anwendungen sind hilfreich. Empfehlenswert ist der Kurs,,Fit fürs Büro mit Microsoft Office" zur Stärkung der Tabellen- und Datenkompetenz.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Grundlagen der Datenanalyse und Datenwissenschaft
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    Teilnehmende lernen, wie Daten gesammelt, bereinigt und für Analysen vorbereitet werden. Es werden grundlegende Begriffe wie Datenmodellierung, Statistik und Visualisierung eingeführt.
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    Praxisbeispiel: Analyse eines Unternehmensdatensatzes mit Power BI.
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    Kursinhalte

    Einführung in Data Analytics und Data Science
    Datentypen, Quellen und Bereinigung
    Grundlagen der explorativen Datenanalyse
    Praxisbeispiele aus Business und IT
    Modul 2: Microsoft DP-900 - Azure Data Fundamentals
    Dieses Modul führt in die Microsoft-Azure-Datenplattform ein. Es vermittelt ein Verständnis für Datenbankkonzepte, Datenanalyse in der Cloud und Machine Learning Grundlagen.
    Praxisbeispiel: Nutzung von Azure SQL und Azure Synapse zur Datenanalyse.
    Einführung in relationale und nicht-relationale Datenbanken
    Überblick über Azure Data Services
    Datenverarbeitung mit Azure Synapse Analytics
    Grundlagen der KI-Integration in Azure
    Modul 3: Power BI für Data Analysts - PL-300
    Dieses Modul vermittelt die praxisorientierte Arbeit mit Microsoft Power BI. Teilnehmende lernen, interaktive Dashboards zu entwickeln und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven Unternehmensreportings mit Power BI.
    Datenmodellierung und DAX-Grundlagen
    Visualisierung und Storytelling mit Power BI
    Dashboard-Design und Best Practices
    Veröffentlichung und Datenaktualisierung in der Cloud
    Modul 4: CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
    Im CDSP-Modul werden datenwissenschaftliche Methoden und Tools für fortgeschrittene Analysen behandelt. Das Modul bereitet auf eine international anerkannte Zertifizierung vor.
    Praxisbeispiel: Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Prognose von Kundendaten.
    Grundlagen des Machine Learning
    Modelltraining und -evaluierung
    Datenethik und Governance
    Projektarbeit: Data Science Lifecycle
    Modul 5: Berufsperspektiven und Praxisanwendung
    Zum Abschluss lernen Teilnehmende, wie sie ihr Wissen gezielt im Berufsalltag einsetzen und weiterführende Zertifizierungen (z. B. AI-900, CAIP) anstreben können.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines individuellen Lern- und Karriereplans.
    Zertifizierungspfade für Data und AI Professionals
    Karriereentwicklung im Datenumfeld
    Projektpraxis und Dokumentation
    Weiterführende Spezialisierungen
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,Data Analyst Vorbereitung für Data Analyst und Data Scientists" bietet eine umfassende Grundlage für alle, die in der Datenanalyse Fuß fassen wollen. Teilnehmende erwerben praxisrelevante Kenntnisse, um Daten strategisch zu nutzen, zu visualisieren und geschäftlich zu interpretieren. Der Kurs ebnet den Weg zu weiterführenden Zertifizierungen und Karrierechancen im Data-Umfeld.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Heilbronn

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

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   Friedrichshafen

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

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   Villingen-Schwenningen

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

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   Karlsruhe

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

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   Landau in der Pfalz

   Blended Learning · Teilzeit · 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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   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