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Industrial 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 Industrial Data Analyst im Bereich Digitale Transformation und Data Security analysiert industrielle Datenströme und entwickelt Sicherheitskonzepte für die digitale Infrastruktur. Er implementiert Maßnahmen zur Datenschutzsicherung während der digitalen Transformation von Unternehmensprozessen. Seine Aufgaben umfassen die Erstellung von Datenmodellen, die Identifikation von Sicherheitsrisiken sowie die Entwicklung von Lösungsstrategien. Er arbeitet mit Stakeholdern zusammen, um Datenschutzrichtlinien zu etablieren, und überwacht kontinuierlich die Einhaltung von Compliance-Vorgaben. Zudem evaluiert er neue Technologien für die sichere Datenintegration in digitalisierte Produktionsumgebungen.
  • Smart Manufacturing & Industrie 5.0 - Digitale Technologien für die intelligente Produktion von morgen
  • Digitale Transformation in der Produktion - Chancen der Industrie 5.0 für Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit
  • Intelligente Systeme vernetzen: IoT, KI, CPS & Big Data -Datenbasierte Steuerung & Automatisierung in Echtzeit
  • Smarte Tools & Technologien in der Produktion nutzen -Additive Fertigung, Digital Twins und Augmented Reality im Einsatz
  • Selbststeuernde Produktionssysteme live erleben - Integration von Logistik, IT und Fertigung
  • Umweltgerechte Produktionsplanung - Kreislaufwirtschaft und Ressourcenschonung in der Praxis
  • Digitalisierung erfolgreich meistern - Mitarbeitende befähigen und Systeme sicher machen
  • Smart-Manufacturing-Roadmap im Unternehmen planen - Change-Prozesse und Pilotierung konkret umsetzen
  • Technologien von morgen: Hyperpersonalisierung, 5G, HMC - Visionäre Entwicklungen auf Praxistauglichkeit prüfen
  • Digitale Produktionsprozesse - Effizienzsteigerung durch innovative Technologien
  • Strategische Ausrichtung & digitale Reife - Transformation messbar machen: KPIs & Praxisbeispiele
  • Prozessanalyse & MES-Integration im Shopfloor - Von der Prozesskarte zur KPI-Optimierung
  • IoT-Integration & Datenanbindung in Echtzeit - Sensorik, OPC UA & Cloud-Plattformen
  • KI-Anwendungen für Wartung & Qualität - AIoT & Datenintelligenz im Produktionsumfeld
  • Planung & Steuerung mit digitalen Zwillingen - Echtzeitplanung, APS & KI-gestützte Simulation
  • Flexibilisierte Produktion & Assistenzsysteme - Menschzentrierte und smarte Arbeitsplatzsysteme
  • IT-Risiken im Shopfloor erkennen & minimieren - Datenschutz bei produktionsnahen Daten
  • CO₂-Daten nutzen & Prozesse ökologisch stabilisieren - Nachhaltigkeit durch KI & Closed-Loop-Optimierung
  • Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen
  • Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
  • Datenkompetenz
  • KI-Kompetenz
  • Big Data Technologien und Architektur
  • Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
  • Governance - Datenschutz und Cybersecurity
  • Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
  • Big Data Projektplanung und Dokumentation
  • 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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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir