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KI-gestützte Kundendatenanalyse und -segmentierung (m/w/d)
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- 19.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
- 2Für 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).
- 3Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.
Das lernst du
- Die KI-gestützte Kundendatenanalyse und -segmentierung verarbeitet umfangreiche Kundendaten mittels maschineller Lernalgorithmen. Ein Data Scientist entwickelt Prognosemodelle zur Identifikation von Kaufmustern und psychologischen Präferenzen. Er analysiert demografische, transaktionale und verhaltensbasierte Daten, um differenzierte Kundensegmente zu erstellen. Der Analyst implementiert Segmentierungsstrategien unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher Vorgaben und sorgt für die sichere Verarbeitung sensibler Informationen. Er interpretiert komplexe Zusammenhänge zwischen Daten und Kaufverhalten und transformiert diese Erkenntnisse in maßgeschneiderte Marketingansätze für verschiedene Zielgruppen.
- Data-Driven Sales & KI-gestützter IT-Vertrieb - Der Vertrieb der Zukunft
- KI verändert den Vertrieb - Technologien & Visionen - Zukunftsorientierter Verkauf mit Daten & Automatisierung
- Verkaufsdaten strategisch analysieren - CRM & Machine Learning für vertriebliche Wirkung
- Intelligente Kundengewinnung durch KI - Automatisierung & Personalisierung im Verkaufsprozess
- Echtzeitdaten als Entscheidungsgrundlage - KI für Verkaufsprognosen & Sprachsteuerung nutzen
- CRM-Systeme smart verknüpfen mit KI - Dynamische Preisgestaltung & automatisierte Vertriebswege
- KI-Projekte im Sales erfolgreich umsetzen - Change & Datenschutz als Erfolgsfaktoren
- Vertriebsleistung mit Daten messbar machen - Optimierung durch KI-gestütztes Monitoring
- Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
- Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
- Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
- Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
- Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
- KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
- Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
- Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
- Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
- Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
- Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
- Verhaltensorientierter IT-Vertrieb & Kundenbindung im Technologieumfeld
- Kundenbindung verstehen & Verhalten gezielt nutzen
- Psychologische Hebel für Kundenloyalität & Markenerfolg
- Segmentieren, personalisieren, begeistern - So entsteht echte Kundenbindung
- Daten smart nutzen: Wie KI und Analytics echte Kundenbindung schaffen
- Kundenbindung in Echtzeit: KI, Social Media & Omnichannel-Dialoge erfolgreich einsetzen
- Emotional verkaufen mit Storytelling, Psychologie & Best Practices
- Kunden binden mit Memberships, Empfehlungen & spielerischer Motivation
- Kundenverluste vermeiden & abgewanderte Kunden erfolgreich zurückholen
- Kundenbindung messbar machen & mit Daten gezielt verbessern
- 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
München
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Bautzen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Ludwigsburg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Dortmund
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Heidelberg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr über 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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
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
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.
06 · Kurse
1.207 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 1.207 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
1.207 Kurse zum Vergleich.
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