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KI in kaufmännischen Berufen: Datenanalyse und Automations­prozesse

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus 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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
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LERNFORM
Blended Learning

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  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 + Datenanalyse + Automatisierung + Unternehmensprozesse
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zur Anwendung von KI in kaufmännischen Berufen, mit Fokus auf Datenanalyse und Automatisierung. Die Teilnehmenden erfahren, wie KI-Tools zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Unterstützung der digitalen Transformation eingesetzt werden können.
  • Modul 1: Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
  • Modul 2: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Modul 3: Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • Modul 4: Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
  • Modul 5: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • !Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
  • *Automatisierung und Digitalisierung: Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen, Smart Work und Digitalisierung im Büro 4.0.
  • *Arbeiten mit Daten: Einführung in Machine Learning mit Python, Big-Data-Konzepte, Datenanalyse-Methoden und neuronale Netze.
  • *KI-Anwendungen im Unternehmen: Überblick über Tools, Anbieter, Einsatz von Microsoft Copilot und Herausforderungen im Alltag.
  • *Prompting mit Sprachmodellen: Techniken des GPT Prompting, KI Prompting lernen, Anwendung in der Arbeitsorganisation und Büroprozessen.
  • !Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • *Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • *SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
  • *Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
  • *Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.
  • !Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • *Funktionsweise von KI-Tools: Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.
  • *Smart Work Strukturen: Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.
  • *KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
  • *Projektumsetzung mit Tools: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.
  • !Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
  • *Automatisierung im Unternehmenskontext: Ablauflogik, Use Cases aus der Arbeitswelt und Einbindung des EU AI Act.
  • *Digitale Transformation von Prozessen: Büroorganisation, smarte Strukturen und veränderte Prozesslogik im Arbeitsalltag.
  • *Werkzeuge zur Prozesssteuerung: Nutzung von Power Automate, Power BI Skripten und Low-Code-Technologien im Unternehmen.
  • *Datenanalyse im Systemeinsatz: Einsatz von Pivot-Funktionen, Visualisierung in Power BI und Monitoring operativer Prozesse.
  • !Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • *Datenmodellierung mit Power BI: Erstellung strukturierter Datenmodelle zur Nutzung in Business Intelligence und Datenanalyse.
  • *Pivot-Auswertung und Analyse: Anwendung von Pivot-Analyse zur Aufbereitung komplexer Daten für Auswertung und Business Analytics.
  • *Zusammenführen von Datenquellen: Import und Verknüpfung heterogener Datenquellen für Microsoft Power BI Reports und Dashboards.
  • Aggregation und Bereinigung: Durchführung grundlegender Datenaufbereitung zur Analyse in Power BI und für Datenanalysten.
  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, KI-Tools für die Automatisierung von Geschäftsprozessen einzusetzen und Datenanalysen mit Power BI durchzuführen. Sie nutzen diese Techniken zur Unterstützung der digitalen Transformation im Unternehmenskontext.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Augsburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Bielefeld

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Andechs

    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.

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

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

Data AnalystDatenbanken & SQLKI & Machine LearningLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

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

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.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir