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KI-gestützte Datenanalyse und PRINCE2® 7 - Practitioner

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Analyst bundesweit
4.732 €
5.924 €
7.357 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
Läuft bereits · Einstieg klären
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

  • KI-gestützte Datenanalyse und PRINCE2® 7 Practitioner
  • Zielsetzung des Kurses
  • Die Weiterbildungsmaßnahme kombiniert fortgeschrittene Methoden der KI-gestützten Datenanalyse mit den Prinzipien des Projektmanagements nach PRINCE2® 7. Sie vermittelt Kenntnisse zur Extraktion von Mustern aus Daten mittels künstlicher Intelligenz, zur Automatisierung von Analyseprozessen und zur strukturierten Steuerung von Projekten. Ziel ist die Befähigung zur praktischen Anwendung dieser Kompetenzen in komplexen Projektumgebungen.
  • Der Kurs "KI-gestützte Datenanalyse" behandelt die Erstellung und Nutzung eines KI-Analyse-Cockpits mit Co-Pilot, Datenaufbereitung und -visualisierung sowie die Automatisierung mit GitHub Copilot. Ferner werden KI-Analyse-Pipelines von Rohdaten bis zur Business-Strategie, Grundlagen des maschinellen Lernens, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Modellbewertung und Metriken, Interpretierbarkeit von KI-Modellen sowie Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse vermittelt. Der Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen sowie die Umsetzung eines Praxisprojekts sind ebenfalls Teil des Moduls.
  • Das Modul "PRINCE2® 7 - Practitioner" konzentriert sich auf die praktische Anwendung des PRINCE2® 7 Rahmenwerks. Behandelt werden die PRINCE2®-Methode, das People Management, die Anpassung von Projekten an die Projektumgebung, die 7 Prinzipien in der Praxis, das Management des Business Case, der Organisation, der Qualität, der Planung, des Risikos und der Issues sowie die Steuerung des Fortschritts. Die Prozesse "Vorbereiten eines Projekts", "Initiieren eines Projekts", "Lenken eines Projekts", "Steuern einer Phase", "Managen der Produktlieferung", "Managen eines Phasenübergangs" und "Abschließen eines Projekts" werden im Detail erläutert. Fallstudien-Analysen, Prüfungs­vorbereitungstechniken und Übungen zur Practitioner-Prüfung runden das Modul ab.
  • Lernziele
  • Analyse von Datenmustern mittels KI-Tools und -Methoden.
  • Automatisierung von Datenanalyseprozessen.
  • Entwicklung von KI-Analyse-Pipelines zur Ableitung von Geschäftsstrategien.
  • Anwendung der Prinzipien und Prozesse des PRINCE2® 7 Rahmenwerks in der Projektpraxis.
  • Effektive Steuerung von Projektteams und -ressourcen gemäß PRINCE2® 7.
  • Proaktives Management von Risiken, Issues und Qualität in Projekten.
  • Vorbereitung auf die PRINCE2® 7 Practitioner Zertifizierungsprüfung.
  • Berufsperspektiven
  • Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Rollen im Projektmanagement, in der Datenanalyse und im IT-Management. Absolventen können Tätigkeiten in der Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Lösungen sowie in der Leitung und Steuerung von Projekten nach etablierten Methoden ausüben. Die Kombination aus KI-Kenntnissen und Projektmanagement-Expertise eröffnet Anwendungsfelder in verschiedenen Branchen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Bielefeld

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Bremen

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Bielefeld

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Bremen

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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 Analyst→

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

A-Leecon GmbH: 1.331 Kurse mit aktuellem Termin an 16 Orten

1.331Kurse mit aktuellem Termin
16Angebotsorte

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

Angebote an 16 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei A-Leecon GmbH.

Themen

Data AnalystKI & Machine LearningITIL Service ManagementScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagement

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