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Marketingstrategie und Datenanalyse mit KI
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Bielefeld
- NÄCHSTER START
- 12.10.2026
- 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
- Aufbau der Weiterbildung
- Diese Weiterbildung kombiniert zwei Kurse, um umfassende Kenntnisse im Bereich KI-gestütztes Marketing und Datenanalyse zu vermitteln. Die Module sind so konzipiert, dass sie aufeinander aufbauen und die Teilnehmenden befähigen, KI-Technologien strategisch im Marketing einzusetzen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Kurs 1: Marketing: Marketingstrategie mit KI
- Zielsetzung des Kurses
- Der Kurs vermittelt die Grundlagen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing. Er fokussiert auf die datengestützte Navigation von Marketingaktivitäten und die Entwicklung intelligenter Marketingstrategien.
- Inhalte
- Einführung in KI im Marketing
- Grundlagen der datenbasierten Entscheidungsfindung
- Zielgruppensegmentierung mit KI
- Customer Journey und KI-gestützte Ansätze
- Überblick über KI-Tools und Technologien im Marketing
- Content-Planung und -Personalisierung durch KI
- Social Media Marketing und KI
- Kampagnenplanung mit KI-Unterstützung
- Performance-Marketing und KI-Analyse
- Conversion-Optimierung durch künstliche Intelligenz
- Ethik, Datenschutz und rechtliche Aspekte im KI-Marketing
- Entwicklung einer KI-basierten Marketingstrategie
- Erfolgsmessung und KPIs im KI-Marketing
- Zukunftstrends und Innovationen im KI-Marketing
- Lernziele
- Verständnis der Rolle von KI im modernen Marketing
- Anwendung von KI-basierten Methoden zur Zielgruppenanalyse und -ansprache
- Implementierung von KI-Tools zur Optimierung von Marketingkampagnen
- Entwicklung und Bewertung von KI-gestützten Marketingstrategien
- Kurs 2: KI-gestützte Datenanalyse
- Der Kurs vermittelt die Fähigkeit, mit KI-gestützten Analysen verborgene Muster in Daten zu erkennen und handlungsrelevante Erkenntnisse für Geschäftsstrategien zu gewinnen.
- Mein KI-Analyse-Cockpit mit Co-Pilot
- Datenaufbereitung und -visualisierung
- Der KI-Code-Beschleuniger: Automatisieren mit GitHub Copilot
- Die KI-Analyse-Pipeline: Vom Rohdatum zur Business-Strategie
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Überwachtes Lernen - Konzepte und Anwendungen
- Der eigene KI-Motor: Lokale KI mit Knime & Abschlussprojekt
- Unüberwachtes Lernen und Clustering
- Datenbereinigung
- Deep Learning in der Datenanalyse
- Feature Engineering und Dimensionality Reduction
- Modellbewertung und Performance-Metriken
- Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen
- Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse
- Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen
- Praxisprojekt: Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse
- Anwendung von KI-Tools zur Datenaufbereitung und -visualisierung
- Verstehen und Anwenden von Konzepten des maschinellen Lernens
- Aufbau und Bewertung von KI-Modellen für die Datenanalyse
- Implementierung von KI-gestützten Analysen in praktischen Projekten
- Berücksichtigung ethischer und datenschutzrechtlicher Aspekte bei der KI-Analyse
- Berufsperspektiven
- Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Marketing, der Datenanalyse und im strategischen Management. Absolventinnen und Absolventen sind qualifiziert für Aufgaben, die die Analyse von Marktdaten, die Konzeption und Umsetzung von KI-gestützten Marketingkampagnen sowie die strategische Nutzung von Daten zur Geschäftsoptimierung umfassen. Mögliche Einsatzfelder liegen in Marketingabteilungen, Agenturen und Unternehmen, die KI zur Effizienzsteigerung und zur Gewinnung von Wettbewerbsvorteilen einsetzen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Bielefeld
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Berlin
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
Berlin
12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Dortmund
12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €
- 5
Dortmund
12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.732 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.924 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.357 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 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
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.
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
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