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Weiterbildung - KI und Business Analytics

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst in Präsenz. Anbieter ist Skilldrops GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Dresden
NÄCHSTER START
12.10.2026
LERNFORM
Präsenz­unterricht

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

Lehrgangsziel

In dieser Weiterbildung lernst du, Business-Entscheidungen mit Daten und Analytics vorzubereiten und zu unterstützen. Du lernst, aus allgemeinen Aussagen (z. B. "mehr Leads" oder "Prozess dauert zu lange") konkrete, messbare Fragestellungen zu machen. Du lernst, welche Daten dafür typischerweise nötig sind, wo sie im Unternehmen liegen und wie du sie so zusammenführst, dass Auswertungen nachvollziehbar und belastbar sind.
Du lernst, Reporting und Dashboards so aufzubauen, dass sie eine Entscheidung unterstützen (statt nur Kennzahlen zu sammeln). Du lernst, Ursachenanalysen durchzuführen (z. B. bei Funnel-Abbrüchen, Support-Tickets, Durchlaufzeiten oder Vertriebs-Pipeline) und Ergebnisse verständlich zu kommunizieren, damit daraus konkrete nächste Schritte entstehen. KI nutzt du dabei als Hilfsmittel, zum Beispiel um Textfeedback zu strukturieren oder Analysen vorzubereiten - inklusive Prüfschritten, damit Ergebnisse nicht ungeprüft übernommen werden.
Problem klar machen
Du lernst, aus "Mehr Leads" eine klare Frage zu machen, um das Problem zu lösen, dass am Ende die lauteste Meinung gewinnt.
Du lernst, eine Entscheidung zu formulieren, um das Problem zu lösen, dass Du Zahlen siehst, aber nicht weißt, was Du jetzt tun sollst.
Du lernst, exakt zu definieren, wann ein Lead zählt, um das Problem zu lösen, dass Marketing und Vertrieb mit verschiedenen Zahlen arbeiten.
Du lernst, ein Hauptziel und zwei Warnlampen zu setzen, um das Problem zu lösen, dass Ihr optimiert und dabei Qualität oder Marge kaputt macht.
Du lernst, Hypothesen aufzuschreiben, um das Problem zu lösen, dass Ihr Maßnahmen startet und später nicht wisst, was geholfen hat.
Du lernst, den Weg vom Kundenklick bis zum Abschluss zu skizzieren, um das Problem zu lösen, dass Ihr an der falschen Stelle verbessert.
Du lernst, einen Messplan zu bauen, um das Problem zu lösen, dass entscheidende Daten später fehlen.
Daten im Griff
Du lernst, Datenquellen wie Webtracking, CRM und Shop zu finden, um das Problem zu lösen, dass jede Abteilung eine andere Wahrheit zeigt.
Du lernst, Kunden und Bestellungen eindeutig zu verbinden, um das Problem zu lösen, dass Du Umsätze falsch zuordnest oder doppelt zählst.
Du lernst, Daten aus zwei Tabellen zusammenzubringen, um das Problem zu lösen, dass Du jeden Monat Dateien kopierst und trotzdem Lücken hast.
Du lernst, einfache Datenabfragen (SQL) zu schreiben, um das Problem zu lösen, dass Du für jede Frage auf die IT warten musst.
Du lernst, Daten zu säubern, um das Problem zu lösen, dass Tippfehler, Duplikate und fehlende Werte Deine Analyse kippen.
Du lernst, Datenqualität zu testen, um das Problem zu lösen, dass ein Dashboard sauber aussieht, aber falsche Entscheidungen auslöst.
Du lernst, Begriffe wie "Kunde" und "aktiv" festzulegen, um das Problem zu lösen, dass Reports nach einem Systemwechsel brechen.
Du lernst, Zugriffe und Datenschutz praktisch zu klären, um das Problem zu lösen, dass Analytics blockiert wird oder Regeln verletzt.
Du lernst, Datenupdates zu automatisieren, um das Problem zu lösen, dass Reporting an einer Person und einem Excel hängt
Reporting das wirkt
Du lernst, ein Dashboard für eine Entscheidung zu bauen, um das Problem zu lösen, dass Ihr 50 KPIs habt und trotzdem nicht handelt.
Du lernst, Charts richtig zu wählen, um das Problem zu lösen, dass Zahlen falsch gelesen werden und Stress erzeugen.
Du lernst, einen Funnel von Besuch bis Anfrage zu messen, um das Problem zu lösen, dass Du nicht weißt, wo Nutzer abspringen.
Du lernst, Trends und Saisons zu erkennen, um das Problem zu lösen, dass Du normale Schwankungen für Krisen hältst.
Du lernst, Kundengruppen zu vergleichen, um das Problem zu lösen, dass der Durchschnitt gut aussieht, obwohl wichtige Gruppen scheitern.
Du lernst, vom Gesamtwert bis zur Ursache runterzugehen, um das Problem zu lösen, dass Du im Meeting keine konkreten Antworten hast.
Du lernst, Warnmeldungen zu definieren, um das Problem zu lösen, dass Du Probleme erst merkst, wenn Kunden schreien.
Du lernst, Ergebnisse als kurze Story zu erklären, um das Problem zu lösen, dass Reporting nur hübsch ist, aber niemand etwas ändert.
Du lernst, Self-Service-Reports aufzusetzen, um das Problem zu lösen, dass jede kleine Frage als Ticket bei Dir landet.
Ursachen finden in Business Analytics
Du lernst, Ursachen für sinkende Conversion zu suchen, um das Problem zu lösen, dass Ihr am Button schraubt, obwohl das Formular kaputt ist.
Du lernst, Zusammenhang nicht mit Ursache zu verwechseln, um das Problem zu lösen, dass Ihr falsche Schlüsse aus zwei Kurven zieht.
Du lernst, Zufall von echten Effekten zu trennen, um das Problem zu lösen, dass Ihr wegen einer Woche Daten zu früh jubelt oder panisch werdet.
Du lernst, einfache A/B-Tests zu planen, um das Problem zu lösen, dass Ihr Änderungen ausrollt und nicht wisst, ob sie helfen.
Du lernst, Kundengruppen sinnvoll zu schneiden, um das Problem zu lösen, dass Ihr falsche Zielgruppen optimiert.
Du lernst, Support-Tickets und Feedback auszuwerten, um das Problem zu lösen, dass Ihr nur Einzelmeinungen hört statt wiederkehrende Muster.
Du lernst, Prozessdaten zu lesen, um das Problem zu lösen, dass Durchlaufzeiten lang sind und keiner weiß, wo es hängt.
Du lernst, Erkenntnisse ohne Schuldzuweisung zu formulieren, um das Problem zu lösen, dass Teams Analytics als Angriff verstehen.
Du lernst, Maßnahmen als kleine Experimente zu schneiden, um das Problem zu lösen, dass große Projekte starten und dann versanden.
Prognosen bauen in Business Analytics
Du lernst, Nachfrage und Ticketvolumen vorherzusagen, um das Problem zu lösen, dass Teams ständig überlastet sind oder Leerlauf haben.
Du lernst, Einflussfaktoren zu messen, um das Problem zu lösen, dass Du nicht weißt, ob Preis, Werbung oder Produktänderung wirkt.
Du lernst, Kunden nach Kündigungsrisiko zu sortieren, um das Problem zu lösen, dass Du erst reagierst, wenn der Kunde weg ist.
Du lernst, Leads zu bewerten, um das Problem zu lösen, dass Vertrieb Zeit auf Anfragen verschwendet, die nie kaufen.
Du lernst, Modellqualität zu prüfen, um das Problem zu lösen, dass ein Modell im Training gut aussieht, aber im Alltag versagt.
Du lernst, Fehlerkosten zu berücksichtigen, um das Problem zu lösen, dass "genau" nicht automatisch "nützlich" heißt.
Du lernst, nicht aus Versehen Zukunftsdaten zu nutzen, um das Problem zu lösen, dass ein Modell schönrechnet und später abstürzt.
Du lernst, Vorhersagen in Prozesse einzubauen, um das Problem zu lösen, dass ein Score im Report steht, aber niemand danach handelt.
Du lernst, Modelle zu überwachen, um das Problem zu lösen, dass Ergebnisse nach einigen Monaten schlechter werden und keiner es merkt.
Du lernst, einfache Regeln gegen KI zu testen, um das Problem zu lösen, dass Ihr Komplexität baut, obwohl ein Cutoff gereicht hätte.
Optionen rechnen in Business Analytics
Du lernst, Was-wäre-wenn-Szenarien zu rechnen, um das Problem zu lösen, dass Ihr über Varianten streitet, ohne Zahlen zu sehen.
Du lernst, einen einfachen Business Case aufzubauen, um das Problem zu lösen, dass Ihr Nutzen versprecht, aber Annahmen nicht sichtbar sind.
Du lernst, Dienstpläne oder Budgets zu optimieren, um das Problem zu lösen, dass Ressourcen nie dort sind, wo sie gebraucht werden.
Du lernst, Nebenbedingungen zu formulieren, um das Problem zu lösen, dass ein Plan auf Papier gut ist, aber an Regeln und Kapazitäten scheitert.
Du lernst, Risiken zu simulieren, um das Problem zu lösen, dass ein Plan nur eine Zahl hat und Überraschungen ignoriert.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Dresden

    12.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Dresden

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Leipzig

    12.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Berlin

    12.10.2026 · Präsenzunterricht · 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.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Skilldrops GmbH: 74 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

74Kurse mit aktuellem Termin
5Angebotsorte

74 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Präsenzunterricht, Blended Learning.

Angebote an 5 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Skilldrops GmbH.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)Bewerbung & Coaching

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

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

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir