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Maschinelles Lernen, Datenanalyse und KI-gestützte Contenterstellung

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 4 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
21.12.2026
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

  • Zielsetzung
  • Die Weiterbildung vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in den Bereichen KI-gestützte Datenanalyse und KI-gestützte Content-Erstellung für das Marketing. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten sowie zur Beschleunigung und Verbesserung von Marketinginhalten.
  • Inhalte
  • Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule.
  • Das Modul KI-gestützte Datenanalyse umfasst die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Deep Learning sowie Konzepte wie Feature Engineering und Dimensionality Reduction. Vertieft werden die Datenaufbereitung, Datenbereinigung und Datenvisualisierung. Die Teilnehmer lernen den Umgang mit KI-Analyse-Cockpits und Co-Piloten, die Automatisierung von Code mit GitHub Copilot sowie den Aufbau von KI-Analyse-Pipelines von Rohdaten bis zur Business-Strategie. Die Bewertung von Modellen, Performance-Metriken, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen sowie ethische Aspekte und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse werden thematisiert. Der Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen wird anhand eines Praxisprojekts zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse vertieft. Die lokale KI-Implementierung mit Knime und die Erstellung eines Abschlussprojekts sind ebenfalls Teil des Moduls.
  • Das Modul Marketing: Contenterstellung mit KI behandelt die Grundlagen und Chancen der KI im Content-Marketing. Die Teilnehmer lernen, Content-Ziele zu definieren, Themen und Ideen mithilfe von KI zu entwickeln und Content-Strategien zu erstellen. Die Erstellung von Texten, Bildern, Grafiken sowie Video- und Audiocontent mit KI wird ebenso vermittelt wie die Anpassung von Inhalten für spezifische Zielgruppen und die Personalisierung von Marketinginhalten. Die Erstellung und Optimierung von Redaktionsplänen, die Automatisierung von Prozessen zur Zeitersparnis, die SEO-Optimierung von Inhalten und die Distribution von Content werden behandelt. Die Messung und Optimierung des Content-Erfolgs mithilfe von KI sowie aktuelle Trends in der KI-gestützten Contenterstellung runden das Modul ab.
  • Lernziele
  • Anwenden von KI-Methoden zur Datenanalyse und Mustererkennung.
  • Erstellen und Bewerten von Modellen des maschinellen Lernens.
  • Implementieren von KI-gestützten Analyse-Pipelines.
  • Gestalten und Optimieren von Marketinginhalten mithilfe von KI.
  • Entwickeln von Content-Strategien und Redaktionsplänen.
  • Automatisieren von Content-Erstellungsprozessen.
  • Messen und Analysieren der Reichweite und Wirkung von Marketinginhalten.
  • Berufsperspektiven
  • Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, Marketing, Content-Management und Projektmanagement. Anwendungsfelder umfassen die strategische Weiterentwicklung von datengesteuerten Entscheidungsprozessen und die Steigerung der Effizienz und Kreativität in der Marketingkommunikation.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Berlin

    21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Bremen

    21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Freiburg im Breisgau

    21.12.2026 · 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