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Environmental Data Analyst (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Analyst bundesweit
4.732 €
5.924 €
7.357 €
Untere 25 %
verdienen bis
Die Mitte
Median
Obere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  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

  • Der Environmental Data Analyst sammelt, analysiert und interpretiert Umweltdaten mittels prädiktiver Analyseverfahren. Er entwickelt Modelle zur Vorhersage von Umwelttrends und erstellt Simulationen für verschiedene Szenarien. Seine Aufgaben umfassen die Konzeption von Datenerhebungsmethoden, die Implementierung digitaler Datenmanagementlösungen sowie die Aufbereitung komplexer Datenmengen für Entscheidungsträger. Er gestaltet Dashboards zur Visualisierung von Umweltkennzahlen und identifiziert Optimierungspotenziale im Umweltmanagement. Zusätzlich verfasst er Berichte über Umweltauswirkungen und unterstützt bei der Entwicklung nachhaltiger Strategien auf Basis datengetriebener Erkenntnisse.
  • 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
  • DIN ISO 14001 in der Produktion - Umweltmanagementprozesse und Praxiswissen für technische Führungskräfte und Umweltbeauftragte
  • Umweltmanagementsysteme nach ISO 14001 erfolgreich aufbauen und integrieren
  • Planung des Umweltmanagementsystems - Umweltaspekte und -auswirkungen systematisch analysieren
  • Rechtssicherheit und Compliance im Umweltmanagement sicherstellen
  • Umweltpolitik definieren und Umweltziele strategisch festlegen
  • Umweltprogramme, Maßnahmenmanagement und Prozessintegration gestalten
  • Dokumentation und Kommunikation im Umweltmanagement praxisorientiert umsetzen
  • Umweltkennzahlen, Datenanalyse und KI-gestützte Auswertung zur Leistungsverbesserung nutzen
  • Umwelt-Audits, Management-Review und digitale Auswertung effektiv durchführen
  • Rolle des Umweltbeauftragten im digitalen Wandel: KI und Digitalisierung wirkungsvoll nutzen
  • 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 · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Heidelberg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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.

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

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

954 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.

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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Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 1.207 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir