HR Datenanalyse

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   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).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   HR Datenanalyse: Grundlagen der datengetriebenen Personalarbeit
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   Die Schulung HR Datenanalyse vermittelt die Grundlagen der datengetriebenen Personalarbeit. Teilnehmende lernen, HR-Metriken zu erheben, Dashboards zu erstellen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Moderne KI-Tools unterstützen die digitale Transformation im Personalwesen.
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   HR Datenanalyse - Personalkennzahlen, HR-Reporting und datengestützte Entscheidungen im Personalwesen
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   Kursinhalte
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   Im Kurs wird erklärt, wie valide Datengrundlagen geschaffen werden, um personalwirtschaftliche Zusammenhänge zu erkennen und Entscheidungen vorzubereiten. Teilnehmende arbeiten mit Branchensoftware und Auswertungsmethoden, um HR-Prozesse zu analysieren.
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   Die Schulung vermittelt Schritt für Schritt

   Worum geht es
   Die Schulung ist aufgebaut, um datenbezogene und analytische Fähigkeiten im Personalmanagement aufzubauen. Teilnehmende lernen Personalcontrolling, Definition von KPIs und HR-Reporting. Es werden Auswertungsmethoden der Workforce Planning sowie Konzepte zur Steigerung der Mitarbeiterbindung behandelt. Praktische Übungen ermöglichen die Strukturierung, Bereinigung und Interpretation großer Datenmengen.
   Lernziele
   Teilnehmende erlangen Kenntnisse im Umgang mit komplexen Datenstrukturen und der Lösung personalrelevanter Fragestellungen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Einhaltung der DSGVO und Mitbestimmungsrechten.
   Inhaltliche Schwerpunkte
   Teilnehmende erwerben Fachwissen im Bereich HR-Datenmanagement. Sie lernen Datenaufbereitung und Datenmodellierung in Microsoft Excel und nutzen Business-Intelligence-Systeme wie Power BI und Tableau. Datenanalyse in ERP- und HR-Systemen wie Personio, Workday und SuccessFactors wird behandelt. Grundlagen von SQL und statistische Auswertung mittels SPSS und R werden vermittelt. Moderne KI-Tools wie ChatGPT unterstützen automatisierte Analysen. Teilnehmende lernen HR-Metriken zu berechnen und predictive analytics zur Fluktuationsprognose einzusetzen. Aspekte wie Unconscious Bias, Diversity Metrics und rechtliche Rahmenbedingungen wie das AGG und BetrVG werden behandelt.
   HR-Datenanalyse anwenden und nutzen
   HR-Metriken und Dashboards entwickeln und integrieren
   Reporting-Prozesse in digitalen und hybriden Prozessen umsetzen
   KPIs und Ergebnisse bewerten
   Datenschutz und DSGVO-konforme Datenanalysen anwenden

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   Online

   05.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   05.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   19.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   19.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · 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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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen