Junior Data Analyst - Grundlagen Anwendungs­gebiete für Daten Analyse

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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   Titel: Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete" bietet einen praxisnahen Einstieg in die Welt der Datenanalyse. Teilnehmende lernen, Daten zu verstehen, zu visualisieren und zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Im Mittelpunkt stehen die Grundlagen von Datenbanken, Cloud-Technologien und Business-Intelligence-Tools. Durch eine Kombination aus Theorie, Praxisbeispielen und modernen Anwendungen wie Power BI und Azure Data Services werden analytische Kompetenzen gezielt aufgebaut.
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   2. Zielgruppe
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   Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, angehende Data Analysts, Fachkräfte aus Wirtschaft und Verwaltung sowie Personen, die datenbasiert arbeiten und fundierte Analysefähigkeiten entwickeln möchten. Auch Quereinsteiger:innen profitieren von diesem strukturierten Einstieg.
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   3. Kursniveau
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   Einsteiger bis Fortgeschrittene - ideal für Berufseinsteiger:innen oder Quereinsteiger:innen im Datenumfeld.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Grundkenntnisse in Excel oder anderen Office-Tools sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig. Empfehlenswert ist der Kurs,,Fit fürs Büro mit Microsoft Office", um die Basis im Umgang mit Daten zu stärken.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Einführung in die Datenanalyse
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    Teilnehmende lernen die grundlegenden Konzepte der Datenanalyse kennen - von der Datenerhebung bis zur Auswertung. Der Fokus liegt auf den Unterschieden zwischen Data Analysts und Data Scientists sowie den typischen Einsatzfeldern.
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    Praxisbeispiel: Analyse einfacher Datensätze zur Umsatzentwicklung.
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    Kursinhalte

    Grundbegriffe der Datenanalyse
    Datenquellen und Datentypen verstehen
    Ziele und Aufgaben eines Data Analysts
    Typische Anwendungsgebiete in Unternehmen
    Modul 2: Microsoft DP-900 - Azure Data Fundamentals
    Dieses Modul vermittelt die Grundlagen der Microsoft-Azure-Datenplattform und der Cloud-Architektur. Teilnehmende erhalten ein Verständnis für relationale und nicht-relationale Daten, Speicherlösungen und Analyseprozesse.
    Praxisbeispiel: Einrichtung einer Azure-Datenbank und Analyse in der Cloud.
    Datenbanken in Azure
    Grundlagen der Datenmodellierung
    Cloud Data Services und Datenverarbeitung
    Einführung in Machine Learning in Azure
    Modul 3: Datenvisualisierung mit Power BI - PL-300
    Im Power-BI-Modul lernen Teilnehmende, Daten in aussagekräftige Visualisierungen zu verwandeln. Der Fokus liegt auf der Erstellung interaktiver Dashboards, Reports und Business-Analysen.
    Praxisbeispiel: Aufbau eines interaktiven Dashboards für Finanzkennzahlen.
    Datenmodellierung in Power BI
    Visualisierungstechniken und Storytelling
    KPI-Design und Berichterstattung
    Veröffentlichung und Zusammenarbeit in der Cloud
    Modul 4: Künstliche Intelligenz im Datenkontext - CertNexus AIBIZ(TM)
    Dieses Modul zeigt, wie KI die Arbeit von Data Analysts ergänzt. Teilnehmende lernen, KI-basierte Analysen zu verstehen und gezielt für datenbasierte Entscheidungen einzusetzen.
    Praxisbeispiel: Einsatz eines KI-Tools zur automatisierten Datenanalyse.
    Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
    Machine Learning für Business Professionals
    Verbindung von KI und Datenanalyse
    Ethische Aspekte und Zukunftstrends
    Modul 5: Praxisanwendungen und Karrierepfade im Data-Bereich
    Im Abschlussmodul wird gezeigt, wie die erlernten Fähigkeiten im Berufsalltag eingesetzt werden können. Es werden Zertifizierungspfade und Spezialisierungen im Bereich Data Analytics vorgestellt.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines individuellen Lernplans zum Data-Professional.
    Zertifizierungsmöglichkeiten (PL-300, CDSP, AI-900)
    Berufsrollen im Data-Umfeld
    Praxisnahe Projektarbeit
    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.
    ,,Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete" bietet den perfekten Einstieg in die datengetriebene Berufswelt. Teilnehmende lernen, Daten effektiv zu analysieren und moderne Tools sicher zu nutzen. Durch praxisorientierte Übungen und realistische Szenarien entsteht ein solides Fundament für weiterführende Data-Science-Karrieren.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Überlingen

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

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   Esslingen am Neckar

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

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   Geislingen an der Steige

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

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   Bondorf

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

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   Göppingen

   Blended Learning · Vollzeit · 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