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Qualitäts­datenanalyst (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.

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 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?

  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

  • Der Qualitätsdatenanalyst nutzt Predictive Analytics zur Optimierung von Qualitätsprozessen. Er konzipiert Analysemethoden zur Identifikation von Qualitätsrisiken und entwickelt proaktive Maßnahmen zur Fehlervermeidung. Seine Kernaufgaben umfassen die Erhebung, Bereinigung und Auswertung komplexer Qualitätsdaten mittels statistischer Verfahren sowie die Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen zur Mustererkennung. Er gestaltet Datenbank-Strukturen zur effizienten Datenverarbeitung und erstellt automatisierte Berichte für das Qualitätsmanagement. Der Qualitätsdatenanalyst arbeitet an der Schnittstelle zwischen Informatik und Qualitätssicherung, um datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.
  • Predictive Analytics & Algorithmen - Prognosemodelle und datenbasierte Entscheidungen mit Big Data
  • Datengetriebene Vorhersagen für Unternehmen - Prognosemodelle verstehen und einsetzen
  • Datenmanagement für Predictive Analytics - Datenquellen vorbereiten und nutzbar machen
  • Algorithmen gezielt für Prognosen auswählen - Statistik & Machine Learning praktisch einsetzen
  • Praxisnahe Vorhersagemodelle entwickeln - Use Cases für Produktion, Marketing, Finanzen
  • Toolset für datenbasierte Vorhersagen beherrschen - Analyseplattformen & Automatisierung nutzen
  • Modelle erfolgreich trainieren & testen - Performance und Generalisierbarkeit absichern
  • Prognosen in Handlung überführen - Realtime-Insights & Entscheidungsdashboard
  • Risiken datenbasierter Modelle minimieren - Bias, Erklärbarkeit & DSGVO in der Praxis
  • Vorhersagen effizient und nachhaltig betreiben - Modellpflege & ROI bewerten
  • Qualitätsmanagement - DIN EN ISO 9001 - Prozesse und Praxis für Qualitätsbeauftragte
  • Qualitätsmanagement verstehen: Zielsetzung, Nutzen und Verantwortlichkeiten
  • Rechtliche Rahmenbedingungen und Compliance-Pflichten im Qualitätsmanagement
  • Struktur, Inhalte und Kernanforderungen der DIN EN ISO 9001:2015
  • Prozesse verstehen, gestalten und steuern - Prozessmanagement im Qualitätsumfeld
  • Dokumentationsmanagement und digitale Nachweisführung im ISO 9001 Umfeld
  • Qualitätsziele, KPIs und Managementbewertung - Zielorientierung und Erfolgskontrolle im QM
  • Digitale Audits und fortlaufende Verbesserung - Effektive Prozesse, moderne Tools, KI-gestützte Analyse
  • Nachhaltigkeit im Qualitätsmanagement - ESG-Kriterien und Green QM in der Praxis
  • Problemerkennung, Ursachenanalyse und Lösungsfindung - Klassische QM-Tools, KI und ESG-Checklisten
  • Fit für die QM-B-Prüfung - Inhalte, Prüfungsaufbau und Erfolgstipps
  • Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte
  • Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
  • Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
  • Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
  • Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
  • Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
  • Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
  • Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
  • Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
  • Praxisübung
  • Datenbanken und SQL - Effiziente Datenverwaltung und Analyse
  • Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
  • Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
  • SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
  • Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
  • SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
  • Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
  • BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
  • Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 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.

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

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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.

Themen

Data AnalystKI & Machine LearningNachhaltigkeitsmanagement & CSRProjektmanagementSupply Chain Management

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