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Power BI-Visualisierungen: Boxplot und Analytics-Daten
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.
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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 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- 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
- Datenanalyse + Power BI + Boxplot + Visualisierung
- Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Datenanalyse und -visualisierung mittels Power BI. Teilnehmende lernen, Datenmodelle zu erstellen, Visualisierungen zu gestalten und analysieren dabei große Datenmengen mit verschiedenen Methoden und Werkzeugen.
- Modul 1: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
- Modul 2: Einführung in Power BI von Microsoft
- Modul 3: Boxplot-Visualisierung - Struktur, Streuung und Vergleich von Daten
- Modul 4: Power BI Visuals von Microsoft - Methoden der grafischen Datenanalyse
- Modul 5: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
- !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.
- !Einführung in Power BI von Microsoft
- *Grundlagen von Power BI: Einführung in Microsoft Power BI, Datenimport, Benutzeroberfläche und erste Schritte mit Berichten und Dashboards.
- *Datenmodellierung & DAX: Aufbau von Datenmodellen, Einsatz von DAX-Funktionen und Verknüpfung mehrerer Datenquellen im Power BI Service.
- *Visualisierung & Auswertung: Erstellung von Power BI Visuals wie Pivot-Tabellen, Scatterplots, Boxplots und individuelle Berichtselemente.
- *Analyse großer Datenmengen: Nutzung von Power Query, Filterlogik, SQL-Anbindungen und Big Data Analyse mit Power BI Tools in der Cloud.
- !Boxplot-Visualisierung - Struktur, Streuung und Vergleich von Daten
- *Einführung in Boxplot Methoden zur Analyse von Verteilungen und Ausreißern im Kontext datenbasierter Auswertungen.
- *Erstellung von Boxplot Visuals mit Power BI Visualisierungen, Python und datenmodellgestützter Darstellung.
- *Auswertung großer Datenmengen mit Fokus auf Statistik, Datenvisualisierung und analytischer Interpretation.
- *Darstellung von Kennwerten und Streuung in Datensätzen zur Unterstützung quantitativer Vergleichsanalysen.
- !Power BI Visuals von Microsoft - Methoden der grafischen Datenanalyse
- *Darstellung analytischer Ergebnisse mit Power BI Visuals von Microsoft für datenbasierte Entscheidungs- und Analyseprozesse.
- *Diagrammtypen wie Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur Erkennung von Trends, Mustern und Ausreißern in Daten.
- *Datenquellen einbinden, Modelle strukturieren und Datenaufbereitung mit Power BI Visualisierung verbinden.
- *Erstellung interaktiver Dashboards mit Microsoft Power BI Visuals zur Visualisierung und Analyse von Datenquellen.
- !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, Datenmodelle und Visualisierungen zu erstellen, große Datenmengen zu analysieren und daraus geschäftsrelevante Erkenntnisse abzuleiten.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Augsburg
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Bielefeld
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 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.
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
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.
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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