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Datengestützte Entscheidungen im Nachhaltigkeits­management (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Für Stellen als Nachhaltigkeitsmanager/in ein abgeschlossenes Studium, etwa in Nachhaltigkeitsmanagement oder einem wirtschafts- oder sozialwissenschaftlichen Fach.
  2. 2
    Sicherer Umgang mit Tabellen und Kennzahlen, weil du Daten aus Einkauf, Personal, Energie und Produktion für den Bericht zusammenführst.
  3. 3
    Zugang zu Unternehmensdaten oder einem Praxisbetrieb, wenn das Referenzprojekt eine eigene Wesentlichkeitsanalyse oder einen Berichtsentwurf verlangt.

Das lernst du

  • Datengestützte Entscheidungen im Nachhaltigkeitsmanagement nutzen Predictive Analytics und Data Science zur systematischen Verarbeitung von Nachhaltigkeitsdaten. Der Fachexperte analysiert komplexe Umwelt- und Sozialdaten mittels algorithmischer Modelle, identifiziert Trends und optimiert betriebliche Prozesse hinsichtlich ökologischer Kennzahlen. Er implementiert digitale Datenmanagementlösungen, erstellt Nachhaltigkeitsprognosen und integriert diese in unternehmerische Entscheidungsprozesse. Die Rolle umfasst die Entwicklung von Key Performance Indicators, die kontinuierliche Datenvalidierung sowie das Erstellen faktenbasierter Nachhaltigkeitsberichte für verschiedene Stakeholder gemäß internationaler Standards.
  • Predictive Analytics & Algorithmen - Prognosemodelle und datenbasierte Entscheidungen mit Big Data
  • Datengetriebene Vorhersagen für Unternehmen - Prognosemodelle verstehen und einsetzen
  • Datenmanagement für Predictive Analytics - Datenquellen vorbereiten und nutzbar machen
  • Algorithmen gezielt für Prognosen auswählen - Statistik & Machine Learning praktisch einsetzen
  • Praxisnahe Vorhersagemodelle entwickeln - Use Cases für Produktion, Marketing, Finanzen
  • Toolset für datenbasierte Vorhersagen beherrschen - Analyseplattformen & Automatisierung nutzen
  • Modelle erfolgreich trainieren & testen - Performance und Generalisierbarkeit absichern
  • Prognosen in Handlung überführen - Realtime-Insights & Entscheidungsdashboard
  • Risiken datenbasierter Modelle minimieren - Bias, Erklärbarkeit & DSGVO in der Praxis
  • Vorhersagen effizient und nachhaltig betreiben - Modellpflege & ROI bewerten
  • Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
  • Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
  • Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
  • Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
  • Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
  • KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
  • Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
  • Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
  • Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
  • Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
  • Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
  • Nachhaltigkeitsstandards in der Produktion - DIN ISO 26000 & Berichterstattung für technische Führungskräfte
  • Corporate Social Responsibility und European Green Deal
  • DIN ISO 26000 und werteorientierte Unternehmensführung
  • Nachhaltigkeits­berichterstattung GRI, DNK und ESRS
  • EU-Regulatorik CSRD, CSDDD und ergänzende ISO-Normen
  • Nachhaltigkeitskommunikation und Greenwashing-Vermeidung
  • Digitale Tools und KI-gestützte Nachhaltigkeits­berichterstattung
  • Gemeinwohl-Ökonomie und Change Management
  • Datengestützte Digitalisierung - Nachhaltiger und effizienter Umgang mit Informationen
  • Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
  • Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
  • Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
  • Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
  • Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
  • Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
  • KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
  • Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
  • Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bautzen

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ludwigsburg

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Dortmund

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 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 Nachhaltigkeitsmanagement & CSR→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Einen Nachhaltigkeitsbericht aufbauen

    Die CSRD ist die EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeits­berichterstattung, und die berichtspflichtigen Unternehmen folgen dabei den European Sustainability Reporting Standards (ESRS). Mit dem Omnibus-Paket hat die EU den Kreis der berichtspflichtigen Unternehmen auf sehr große Unternehmen begrenzt. Beispiel: Du ordnest die Kennzahlen eines Maschinenbauers den Themen Klima, eigene Belegschaft und Unternehmensführung zu und zeigst, wo Daten fehlen.

  2. 2

    Datenanfragen von Kunden beantworten

    Die EU-Kommission empfiehlt kleinen und mittleren Unternehmen den freiwilligen Berichtsstandard VSME, den die EFRAG entwickelt hat, und großen Unternehmen, ihre Datenanfragen an Zulieferer möglichst darauf zu stützen. Der Kurs VSME-Standard für KMU zeigt, wie ein Betrieb diese Angaben selbst zusammenstellt. Beispiel: Ein Zulieferer erhält einen Fragebogen seines Autokunden, und du beantwortest ihn mit den Angaben aus dem Basismodul des VSME.

  3. 3

    Ökobilanz und Produktfußabdruck messen

    Im Kurs zur Ökobilanzierung (Life-Cycle-Assessment) verfolgst du ein Produkt von der Rohstoffgewinnung bis zur Entsorgung und vergleichst die Umweltwirkungen von Varianten. Green-IT-Kurse übertragen diese Rechnung auf Rechenzentren, Endgeräte und Software. Beispiel: Du vergleichst den Fußabdruck einer Mehrwegverpackung mit dem einer Einwegverpackung über den ganzen Lebensweg.

04 · Anbieter

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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Themen

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05 · Jobs

Jobs bundesweit: 167 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Nachhaltigkeitsmanagement & CSR bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN167bundesweit, letzte 45 Tage

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  • 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