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Junior Data Analyst - Vorbereitung für Daten Analyse

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Stuttgart
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
  2. 2
    Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
  3. 3
    Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

  • Kursname: Junior Data Analyst - Vorbereitung für Data Analyst und Data Scientists
  • Kursbeschreibung
  • Der Kurs,,Junior Data Analyst - Vorbereitung für Data Analyst und Data Scientists" vermittelt ein praxisnahes Fundament für Einsteiger:innen, die sich auf eine Karriere im Bereich Datenanalyse oder Data Science vorbereiten möchten. Teilnehmende lernen klassische Tools wie Excel und Power BI sowie grundlegende Methoden der Datenwissenschaft kennen. Ergänzt wird das Programm durch Python-Programmierung und Business-Skills, um ein breites Kompetenzprofil für den Übergang vom Junior Analyst zum Data Scientist aufzubauen.
  • Zielgruppe
  • Der Kurs richtet sich an Berufseinsteiger:innen und Quereinsteiger:innen, die in den Bereichen Datenanalyse oder Data Science arbeiten möchten. Er ist auch für Fachkräfte geeignet, die ihre Kompetenzen im Umgang mit Daten erweitern wollen.
  • Kursniveau
  • Von Anfänger bis Fortgeschrittene.
  • Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse (optional)
  • Grundlegende Kenntnisse in Microsoft Office sind hilfreich, aber nicht notwendig. Empfehlenswert ist als Einstieg,,Fit fürs Büro mit Microsoft Office".
  • Modul 1: Datenfundamente mit Microsoft DP-900
  • Kurzbeschreibung: Grundlagen von Datenbanken und Cloud Data Services.
  • Ausführliche Beschreibung: DP-900 vermittelt ein solides Verständnis zu relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie Azure Data Services. Praxisbeispiel: Aufbau einer relationalen Datenbank in Azure.
  • DP-900 Azure Data Fundamentals
  • Relationale und nicht-relationale Daten
  • Azure Data Services
  • Praxisbeispiel SQL-Datenbank
  • Modul 2: Datenvisualisierung und Reporting mit Microsoft PL-300
  • Kurzbeschreibung: Power BI für Business-Analysen.
  • Ausführliche Beschreibung: PL-300 vermittelt die Erstellung von Datenmodellen, DAX-Abfragen und interaktiven Dashboards. Im Praxisbeispiel entwickeln Teilnehmende ein KPI-Dashboard zur Unternehmenssteuerung.
  • PL-300 Power BI Data Analyst
  • Datenmodellierung und DAX
  • Power Query
  • Praxisbeispiel KPI-Dashboard
  • Modul 3: Excel für Datenanalyse
  • Kurzbeschreibung: Excel als wichtiges Tool für Einsteiger:innen.
  • Ausführliche Beschreibung: Mit dem Kurs,,Microsoft Specialist Excel Level 1-3" erwerben Teilnehmende fundierte Fähigkeiten in Formeln, Pivot-Tabellen und Visualisierungen. Praxisbeispiel: Monatsberichte mit Excel.
  • Microsoft Specialist Excel Level 1-3
  • Formeln und Pivot-Tabellen
  • Datenvisualisierung
  • Praxisbeispiel Monatsbericht
  • Modul 4: Python für Data Science
  • Kurzbeschreibung: Einstieg in Python-Programmierung.
  • Ausführliche Beschreibung:,,Python for Data Science" vermittelt Syntax, Datenstrukturen und Bibliotheken wie Pandas. Praxisbeispiel: Transformation und Bereinigung von Kundendaten.
  • Python for Data Science
  • Datenstrukturen und Pandas
  • Explorative Analysen
  • Praxisbeispiel Datenbereinigung
  • Modul 5: Business Skills mit CertNexus DSBIZ
  • Kurzbeschreibung: Daten im Business-Kontext anwenden.
  • Ausführliche Beschreibung: CertNexus DSBIZ vermittelt, wie Datenprojekte Mehrwert für Unternehmen schaffen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Business Cases für ein datengetriebenes Projekt.
  • Business Use Cases
  • Kommunikation von Daten
  • Governance und Compliance
  • Praxisbeispiel Business Case
  • Modul 6: Data Science Practitioner mit CertNexus CDSP
  • Kurzbeschreibung: Praxiserprobter Einstieg in den Data Science Lifecycle.
  • Ausführliche Beschreibung: CDSP vermittelt Kenntnisse zu Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modelltraining. Im Praxisbeispiel entwickeln Teilnehmende ein Prognosemodell.
  • Data Science Lifecycle
  • Feature Engineering
  • Modelltraining und Evaluation
  • Praxisbeispiel Prognosemodell
  • Modul 7: Künstliche Intelligenz Grundlagen mit Microsoft AI-900
  • Kurzbeschreibung: Einstieg in Künstliche Intelligenz.
  • Ausführliche Beschreibung: AI-900 gibt einen Überblick über Machine Learning, Cognitive Services und Responsible AI. Praxisbeispiel: Entwicklung eines KI-gestützten Chatbots.
  • Azure AI Fundamentals
  • Machine Learning und Cognitive Services
  • Responsible AI
  • Praxisbeispiel Chatbot
  • Zusatzinformationen
  • Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG). Durchführung durch New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
  • Die Weiterbildung,,Junior Data Analyst - Vorbereitung" bietet einen praxisnahen Einstieg in Datenanalyse und Data Science. Absolvent:innen verfügen nach dem Kurs über fundierte Kenntnisse in Excel, Power BI, Python und Business-Skills und sind in der Lage, datenbasierte Projekte professionell umzusetzen.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Stuttgart

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

  2. 2

    Stuttgart

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

  3. 3

    Nürnberg

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

  4. 4

    München

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

  5. 5

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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 Data Science→

03 · Gehalt

Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    Vorhersagen aus Daten bauen

    Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

  2. 2

    Datenpipelines und Cloud

    Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

  3. 3

    Modelle erklären und verantworten

    Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

04 · Anbieter

810 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

810Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.

Themen

Data ScienceMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)Cloud ComputingKI & Machine LearningScrum & agiles Projektmanagement

05 · Jobs

Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung

Nutze 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