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Statistik für Fortgeschrittene: Big Data Analytics und Quellenanalyse
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 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
verdienen bisDie Mitte
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
- über 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
- Big Data + Statistik + Datenanalyse + Power BI
- Diese Weiterbildung vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung großer Datenmengen. Teilnehmende lernen, wie sie Datenquellen erschließen und mithilfe von Tools wie Power BI datengetriebene Entscheidungsprozesse unterstützen können.
- Modul 1: Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
- Modul 2: Big Data im Business-Analytics-Umfeld
- Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
- Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
- Modul 5: REST-API im Kontext datengetriebener Anwendungen
- !Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
- *Statistische Auswertungen: Methodeneinsatz zur Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data Analytics und Data Science.
- *Visualisierung statistischer Muster: Anwendung von Histogramm Statistik, Scatterplot Analysis und Boxplot zur Datenauswertung.
- *Analysemethoden im Einsatz: Statistikgrundlagen für Datenanalyse, Datenauswertung und analytische Entscheidungsprozesse.
- *Toolgestützte Statistik: Nutzung von Power BI Dataflows, Pivot-Auswertung und Datenquellen zur Analyse komplexer Datenstrukturen.
- !Big Data im Business-Analytics-Umfeld
- *Big-Data-Strukturen: Analyse großer Datenbestände mit Fokus auf Big-Data-Statistiken, Datenanalyse und digitale Transformation.
- *Business-Analytics-Tools: Nutzung von Business-Analytics-Prozessen und Big-Data-Methoden zur Bewertung betrieblicher Fragestellungen.
- *Verarbeitung in Power BI: Einsatz von Power-BI-Grundlagen zur Aufbereitung von Daten und Visualisierung von Big Data für Data Analysts.
- *Analyseergebnisse berichten: Umsetzung von Big-Data-Präsentationen in Power-BI-Berichten und Nutzung im Business-Analyse-Kontext.
- !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.
- !Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
- *Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.
- *Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
- *Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.
- *Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.
- !REST-API im Kontext datengetriebener Anwendungen
- *Zugriff auf Webdaten: Techniken zur strukturierten Nutzung von REST APIs in datenintensiven Systemen und Plattformen.
- *API-Nutzung mit Python: REST API Python für Datenzugriffe, Integration und Weiterverarbeitung in Workflows.
- *Verknüpfung mit ML-Systemen: Übertragung großer Datenmengen an Machine Learning Modelle für Analysezwecke.
- *KI und API kombinieren: Einsatz von REST API mit Webscraping AI zur automatisierten Datennutzung aus externen Quellen.
- Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, große Datenmengen mit statistischen Methoden zu analysieren und zu visualisieren. Sie nutzen Werkzeuge wie Power BI zur Erstellung von Berichten und zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Augsburg
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Bielefeld
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Andechs
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.
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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1.207 Kurse zum Vergleich.
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