Welche Pluspunkte hat die geförderte Data Analyst Weiterbildung?

Der Online-Campus bietet dir Unterricht in Echtzeit und die Möglichkeit zu direkten, persönlichen Gesprächen. Die Data Analyst Weiterbildung online mit Zertifikat umfasst zahlreiche Praxisübungen und Projektarbeiten, um das Gelernte zu festigen. Alle Kurse vermitteln essentielle KI- und digitale Fähigkeiten. Nach der Data Analyst Weiterbildung erhältst du ein Jobcoaching, inklusive der Überarbeitung von Anschreiben und Lebenslauf, sowie Jobvorschläge und die Chance zur Teilnahme an Firmenpräsentationen. Eine kostenlose Wiederholungsprüfung ist ebenfalls enthalten. Falls du nicht über die notwendige Ausrüstung verfügst, wird dir für die gesamte Dauer der Schulung ein Laptop und weiteres technisches Equipment kostenfrei zur Verfügung gestellt.

Wie bekomme ich für einen Bildungsgutschein ein Angebot für die Revit Weiterbildung für meine Arbeitsagentur?

Dein Einstieg in die Data Analyst Schulung beginnt, indem du das Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllst. Anschließend erhältst du eine kurze Beratung¹ oder eine E-Mail, wie deine Weiterbildung finanziell gefördert werden kann. Diese Beratung ist besonders wichtig, wenn du einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder das Qualifizierungschancengesetz (QCG) in Anspruch nehmen möchtest. Weiterhin wird geklärt, wann dein Data Analyst Kurs starten kann. Im Anschluss bekommst du von der jeweiligen Akademie ein Angebot, welches du bei deiner Agentur für Arbeit zur Genehmigung des Bildungsgutscheins vorlegst. Sobald du den Gutschein erhalten hast, kann dein Kurs zum jeweiligen Starttermin beginnen.

Data Analyst Weiterbildung, kostenlos mit Bildungsgutschein 2026

Infos zur Data Analyst Schulung

Data Analysts überprüfen und verarbeiten Datensätze anhand relationaler Datenbanken und der Programmiersprache Python, werten diese mithilfe statistischer Methoden aus und visualisieren die Ergebnisse anschaulich. Der Lehrgang erläutert daher in einem ersten Schritt Instrumente der Statistik zur Analyse verschiedener Datengruppen, bevor im Anschluss Fachwissen in der Programmierung mit Python sowie der Entwicklung und Abfrage relationaler Datenbanken mit SQL vermittelt wird. Kenntnisse in der Data Warehouse-Modellierung und dem ETL-Prozess sowie in der Datenanalyse, -visualisierung und dem Datenmanagement runden den Kurs ab. Ergänzend erfährst du, wie Künstliche Intelligenz in diesem Bereich eingesetzt wird.

In diesem Lehrgang sind KI-Lerninhalte inklusive, um dich auf wichtige Themen in der Digitalisierung für deinen beruflichen Werdegang vorzubereiten. Die KI-Themen sind fachbezogen und orientieren sich somit an der Data Analyst Weiterbildung.

Du lernst virtuell online oder alternativ an einem dieser:

Standorte*

Aachen, Aachen-Laurensberg, Albstadt, Alzenau, Aschaffenburg-Innenstadt, Augsburg, Augsburg-Hochfeld, Bad Hersfeld, Bad Homburg, Bad Kreuznach, Baden-Baden, Bergisch Gladbach, Berlin Adlershof, Berlin Alexanderplatz, Berlin Charlottenburg, Berlin-Mitte, Berlin Tegel, Bernburg, Biberach-Ummendorf, Bielefeld, Bielefeld Am Zwinger, Böblingen, Bochum, Bochum-Hofstede, Bonn, Bonn Noeggerathstraße, Bottrop, Braunschweig, Braunschweig Kohlmarkt, Bremen, Bremen-Ost, Bremerhaven, Bruchsal, Calw, Chemnitz-Sonnenberg, Coburg, Coesfeld, Cottbus, Crailsheim, Darmstadt, Darmstadt-Mitte, Dessau-Roßlau, Detmold, Dortmund, Dortmund-Innenstadt-West, Dresden, Dresden-Striesen, Duisburg, Düsseldorf, Düsseldorf-Derendorf, Ehingen, Elmshorn, Emmendingen, Erfurt, Erlangen, Essen, Esslingen, Flensburg, Flensburg Rote Straße, Frankfurt (Oder), Markendorf, Frankfurt a. M., Frankfurt a. M. Omniturm, Freiburg, Freiburg Martinstor, Freudenstadt, Fulda, Füssen, Gau-Algesheim, Gelsenkirchen Rheinelbe, Gera, Gießen, Göttingen-Innenstadt, Gütersloh, Hachenburg, Hagen, Halle, Halle-Giebichensteinviertel, Hamburg, Hamburg Berliner Tor, Hanau, Hannover, Hannover-Mitte, Heidelberg, Heidelberg-Altstadt, Heilbronn, Heilbronn Bismarckstraße, Hildesheim, Ingelheim, Ingolstadt, Iserlohn, Jena, Jena-Zwätzen, Kaiserslautern, Kaiserslautern-Süd, Karlsruhe, Karlsruhe-Daxlanden, Kassel, Kassel Fünffensterstraße, Kaufbeuren Gutenbergstraße, Kehl, Kempten-Zentrum, Kiel, Koblenz, Koblenz-Süd, Köln, Konstanz, Konstanz St. Johann, Korbach, Krefeld Westwall, Landau-Zentrum, Leipzig, Leipzig-Anger-Crottendorf, Limburg, Lörrach, Lörrach-Brombach, Lübeck, Lübeck-Altstadt, Ludwigshafen-Mitte, Lüneburg, Magdeburg, Magdeburg-Salbke, Mainz, Mainz-Altstadt, Mannheim, Mannheim Hafenstraße, Marburg, Marktoberdorf, Marl, Merzig, Minden, Mönchengladbach, Mönchengladbach-Abteiberg, Montabaur, Mülheim, München, München Infanteriestraße, Münster, Münster-Handorf, Nagold, Naumburg, Neufahrn, Neumünster, Nördlingen, Nürnberg, Nürnberg-Maxfeld, Oberhausen, Offenbach am Main, Offenburg, Offenburg Luisenstraße, Öhringen, Oldenburg, Osnabrück-Hasehaus, Paderborn, Passau-Haidenhof, Pforzheim, Plauen, Potsdam Neuer Markt, Rastatt, Ravensburg, Recklinghausen, Rees, Regensburg, Reutlingen, Rheine Hafenbahn, Rosenheim-Süd, Rostock, Rostock-Südstadt, Rottweil, Rüsselsheim, Saarbrücken, Saarbrücken Peter-Zimmer-Straße, Saarlouis Goethestraße, Schongau, Schwäbisch Gmünd Güglingstraße, Schwabmünchen, Schwerin-Paulsstadt, Siegen, Sigmaringen, Sindelfingen, Sinsheim Industriepark, Stuttgart, Stuttgart Mozartstraße, Suhl, Tauberbischofsheim, Trier-Kürenz, Tübingen, Tuttlingen, Ulm, Ulm-Einsingen, Villingen-Schwenningen Eisweiher, Waiblingen, Weilheim, Wesel, Westerburg, Wiesbaden-Rheingauviertel, Wolfsburg, Worms, Wuppertal, Wuppertal Luisenviertel, Würzburg, Zwickau Lessingstraße
*vorbehaltlich Änderungen

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Diese geförderte Data Analyst Weiterbildung kann sowohl für Arbeitssuchende bzw. arbeitslos gemeldete Personen zu 100% kostenlos über einen Bildungsgutschein der Arbeitsagentur als auch auf Berufstätige bzw. Arbeitgeber/Unternehmen (Qualifizierungschancengesetz, QCG) mit bis zu 100% Kostenübernahme (inkl. Lohnkosten) über einen Bildungsgutschein der Arbeitsagentur absolviert werden.

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Beschreibung

In der Data Analyst Weiterbildung erwirbst Du umfassende Kenntnisse in Statistik, Datenanalyse, Datenvisualisierung und der Interpretation datenbasierter Ergebnisse. Du lernst, Daten aus unterschiedlichen Quellen aufzubereiten, mit Python und SQL auszuwerten und mithilfe von Power BI aussagekräftige Reports und interaktive Dashboards zu erstellen. Darüber hinaus beschäftigst Du Dich mit künstlicher Intelligenz, Business Analytics und modernen Data-Engineering-Prozessen. Praxisorientierte Übungen und Projektarbeiten helfen Dir, Deine Fähigkeiten zu vertiefen und Analyseergebnisse verständlich zu präsentieren.

Weitere Kursinfos ein/ausblenden

Zu Beginn beschäftigst Du Dich mit den Grundlagen der Statistik und Datenanalyse. Du lernst wichtige messtheoretische Begriffe wie Grundgesamtheit, Stichprobe und Skalenniveaus kennen und vertiefst die deskriptive Statistik. Dazu gehören Häufigkeitsverteilungen, Mittelwerte, Streuungsmaße und die Standardisierung von Daten. Du erfährst, wie Du Ergebnisse mithilfe von Histogrammen, Balken-, Kreis- und Liniendiagrammen sowie Boxplots übersichtlich darstellst. Darüber hinaus lernst Du, Zusammenhänge zwischen zwei Variablen mithilfe von Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen und Streudiagrammen zu untersuchen. Die Grundlagen der induktiven Statistik ergänzen Dein Wissen um Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Signifikanztests, Konfidenzintervalle, Effektgrößen und Poweranalysen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf statistischen Verfahren zur Untersuchung und zum Vergleich von Gruppen. Du beschäftigst Dich mit z-Tests, t-Tests für unterschiedliche Stichprobenkonstellationen und Pretest-Posttest-Designs. Ergänzend lernst Du unterstützende Signifikanztests, nichtparametrische Verfahren wie den Wilcoxon-Test und den Mann-Whitney-Test sowie Kontingenzanalysen mit Chi-Quadrat- und Fisher-Tests kennen. Du übst, Testergebnisse sachgerecht zu interpretieren und ihre Aussagekraft einzuschätzen. Die Regressionsanalyse vermittelt Dir grundlegende Kenntnisse zur Untersuchung von Zusammenhängen und zur Interpretation linearer Modelle. Darüber hinaus lernst Du ein- und zweifaktorielle Varianzanalysen, Post-hoc-Tests, Interaktionsanalysen und Grundlagen der Versuchsplanung mit vollfaktoriellen und teilfaktoriellen Versuchsplänen kennen.

Im Bereich relationale Datenbanken und SQL lernst Du, strukturierte Daten effizient zu verwalten und gezielt auszuwerten. Du beschäftigst Dich mit Datenbanksystemen, Normalisierung, Datenintegrität und dem Entwurf relationaler Datenmodelle. Dabei erfährst Du, wie Entity-Relationship-Modelle, Primär- und Fremdschlüssel sowie Beziehungen zwischen Tabellen aufgebaut werden. Mit SQL erstellst Du Abfragen, manipulierst Daten und lernst wichtige Operatoren und integrierte Funktionen kennen. Ergänzend erhältst Du eine Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS), das physische Datenbankdesign, Indizes, Performanceüberwachung sowie Backup und Restore. Auch die Verwaltung von Benutzerrechten, Sicherheitsrollen, Auditing und Row Level Security gehören zu den behandelten Themen.

Die Programmierung mit Python bildet eine wichtige Grundlage für die praktische Datenanalyse. Du lernst die Sprache, ihre Syntax und grundlegenden Konzepte kennen und arbeitest mit Zahlen, Zeichenketten, Datumswerten und verschiedenen Datenstrukturen wie Listen, Tupeln, Dictionaries und Sets. Verzweigungen, Schleifen und eigene Funktionen helfen Dir, Datenverarbeitungsaufgaben systematisch umzusetzen. Darüber hinaus beschäftigst Du Dich mit Fehlerbehandlung, objektorientierter Programmierung, Klassen, Methoden und Vererbung. Im weiteren Verlauf nutzt Du Python für Data Analytics und lernst die Arbeit mit Jupyter Notebooks, NumPy und Pandas kennen. Du importierst Daten aus Quellen wie Excel und CSV, bereinigst fehlerhafte oder unvollständige Datensätze und führst Daten zusammen, gruppierst sie und aggregierst relevante Werte.

Ein zentraler Bestandteil der Weiterbildung ist die explorative Datenanalyse. Du lernst, Daten systematisch zu untersuchen, Auffälligkeiten zu erkennen und erste Erkenntnisse aus den Ergebnissen abzuleiten. Dabei verbindest Du statistische Methoden mit praktischen Analyseverfahren und nutzt SQL sowie Python, um unterschiedliche Datenquellen einzubinden und aufzubereiten. Die Grundlagen des Data Engineering erweitern Dein Verständnis für moderne Datenarchitekturen, Datenplattformen und Datenflüsse. Du beschäftigst Dich mit Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses sowie mit ETL- und ELT-Prozessen, Datenpipelines und der Sicherung der Datenqualität. Auch cloudbasierte Datenarchitekturen, Data Governance, Data Lineage und die automatisierte Verarbeitung von Daten werden behandelt.

Darüber hinaus lernst Du, Analyseergebnisse verständlich und zielgruppengerecht zu visualisieren. Mit Matplotlib, Seaborn und Plotly erstellst Du unterschiedliche Diagramme und beschäftigst Dich mit der Auswahl geeigneter Darstellungsformen. Data Storytelling unterstützt Dich dabei, Ergebnisse in einen nachvollziehbaren Zusammenhang zu bringen und verständlich zu kommunizieren. Im Bereich Power BI lernst Du, Daten mit Power Query zu importieren und aufzubereiten, Datenmodelle und Beziehungen zu erstellen sowie Kennzahlen mit den Grundlagen von DAX abzubilden. Du entwickelst interaktive Reports und Dashboards, visualisierst Business-KPIs und erfährst, wie die Ergebnisse als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen genutzt werden können. Auch alternative Business-Intelligence- und Visualisierungslösungen werden vorgestellt.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die KI-gestützte Datenanalyse. Du lernst, wie generative KI bei der Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung und Erstellung von Python- und SQL-Abfragen unterstützen kann. Du beschäftigst Dich mit Prompting für Datenanalysen und der Interpretation von Ergebnissen. Gleichzeitig erfährst Du, weshalb Datenquellen kritisch geprüft, synthetische oder unplausible Daten erkannt und Resultate sorgfältig validiert werden müssen. Datenschutz, Qualitätssicherung und ein verantwortungsvoller KI-Einsatz bilden dabei wichtige Grundlagen. Im Bereich Business Analytics vertiefst Du Dein Wissen über Unternehmenskennzahlen, KPIs, statistische Zusammenhänge, Korrelation und Kausalität sowie einfache Regressionsanalysen. Du lernst, Analyseergebnisse zu bewerten und daraus nachvollziehbare datenbasierte Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Die Projektarbeiten ermöglichen Dir, die erlernten Methoden in zusammenhängenden Aufgabenstellungen anzuwenden und Deine Ergebnisse zu präsentieren. Du verbindest statistische Auswertungen, Datenbankabfragen, Python-Programmierung, Datenvisualisierung und Business Analytics zu einem praxisorientierten Analyseprozess. Die Data-Analyst-Schulung vermittelt Dir wichtige Kompetenzen für die systematische Auswertung und Interpretation von Daten. Der Data-Analytics-Kurs vertieft Deine Kenntnisse in explorativer Analyse, Visualisierung, KI-gestützter Auswertung und datenbasierter Entscheidungsfindung. So entwickelst Du ein breites Verständnis für den Weg von Rohdaten über aussagekräftige Analysen bis hin zur verständlichen Präsentation und Nutzung der Ergebnisse.

Lehrinhalte Data Analyst

Statistik und Datenanalyse

Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)

Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit, Stichprobe, Stichprobenarten, Messung, Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardisierung, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme, Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme, gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Normalverteilung, Stichprobenverteilung des Mittelwerts, Signifikanztest, Nullhypothesentest, Signifikanzniveau, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalyse, Stichprobenumfang)
Datenaufbereitung und Datenbereinigung mit geeigneter Software
Deskriptive Analyse
Visualisierung statistischer Ergebnisse
KI-gestützte Analyse und Interpretation statistischer Ergebnisse

Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)

z-Test, t-Test für eine Stichprobe
t-Test für unabhängige und verbundene Stichproben
Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonett-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen, Assoziationsmaße)
Interpretation von Testergebnissen
KI-gestützte Ergebnisinterpretation

Grundlagen der Regressionsanalyse (ca. 2 Tage)

Lineare Regression
Modellinterpretation
KI-gestützte Modellinterpretation
Zusammenhangsanalyse

Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 3 Tage)

Einfaktorielle und zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
Post-hoc-Analysen
Interpretation von Gruppenunterschieden
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines Lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Interaktionsanalyse
Poweranalyse bei Varianzanalysen

Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)

Vollfaktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

Relationale Datenbanken mit SQL

Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)

Überblick über Datenbanksysteme und -modelle
Redundante Daten und Datenintegrität
Normalisierung
Datenbankentwurf und Entity-Relationship-Modell (ERM)
Primär- und Fremdschlüssel
Beziehungen zwischen Relationen
Datentypen in SQL
Indizes und Performance
Einschränkungen und Validierung
Abfragen in SQL
Strukturierte Daten als Grundlage für KI-gestützte Analyseverfahren

Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)

Überblick über SQL Server und SSMS
Physisches Datenbankdesign
Erstellen von Tabellen und Definieren von Datentypen
Einschränkungen, Standardwerte und Beziehungen
Datenbankdiagramme (ERM) und Beziehungen
Backup und Restore
Einführung in Performanceüberwachung
Überblick über KI-unterstützte Abfrageoptimierung und Queryanalyse

Einführung in DDL (Data Definition Language) und DML (Data Manipulation Language) (ca. 8 Tage)

SQL-Grundlagen und erweiterte Syntax
Operatoren und integrierte Funktionen
Abfragen und Manipulation von Daten
Fehlerbehandlung und Transaktionsmanagement
Erstellung und Verwaltung von Datenbankobjekten
Grundlagen der Performanceoptimierung
Arbeiten mit modernen Datentypen
Datenmodellierung und strukturierte Aufbereitung für KI- und Analyseanwendungen

DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)

Benutzerverwaltung und Berechtigungen
Rollen und Sicherheitskonzepte
Auditing
Einführung in Row Level Security
Datensicherheit im Kontext von KI-gestützten Auswertungen

Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)

Datenimport und -export
Moderne Datentypen
Import, Transformation und Bereitstellung von Daten für Analyseprozesse

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

Programmierung mit Python

Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax
Lexis, Semantik
PEP-8-Konventionen
Interpreter vs. Compiler
Numeral Systems: binär, oktal, hexadezimal
Scientific Notation

Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)

Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
Numerische Operatoren
Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren
Datentypumwandlung
list, tuple, dict, set
List-Funktionen und -Methoden
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)
Mitgliedsoperatoren
String-Basics: escaping, multiline strings
Operatoren priorisieren und binden

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Funktionen (ca. 5 Tage)

Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter und Argumente
Rückgabewerte
Rekursion
Namensräume
Funktionale Programmierung
Parameterarten: positional, keyword, mixed
Defaultwerte
Shadowing und global keyword
None und Rückgabe ohne Wert

Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)

Grundlagen der Fehlerbehandlung mit try und except
Typische Fehlertypen und Exception Hierarchie
Fehlerweitergabe und Programmunterbrechungen
Strukturierung der except Blöcke

Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)

Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)

Data Engineer

Grundlagen Data Engineering und Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)

Aufgaben und Anwendungsfelder im Data Engineering
Grundlagen moderner Datenarchitekturen und Datenplattformen
Grundlagen und Vergleich cloudbasierter Datenarchitekturen
OLTP und OLAP
Verarbeitung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten

Anforderungsmanagement und Datenmodellierung (ca. 1 Tag)

Anforderungen an Daten und Datenquellen
Konzeptionelle Datenmodellierung
Modellierung von Datenstrukturen und Datenflüssen
Data Contracts, Data Governance und Data Lineage

Datenbanken und Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)

Architektur von Datenbanksystemen
SQL vs. NoSQL vs. NewSQL im Vergleich
Relationale Datenmodellierung
SQL zur Abfrage und Verarbeitung von Daten

Data Warehousing und moderne Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)

Grundlagen und Architektur von Data-Warehouse-Systemen
Dimensionale Datenmodellierung und Schema-Design
Fakten, Dimensionen und historische Datenhaltung
Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse im Vergleich
Einführung in dbt
Praxisorientierte Umsetzung von Datenmodellen

Datenintegration und Data Pipelines (ca. 5 Tage)

Datenintegration und Datenbereitstellung
ETL- und ELT-Prozesse
Aufbau und Orchestrierung von Data Pipelines
Datenbereinigung, -validierung und Datenqualität
Batch- und Streaming-Verarbeitung
Praxisorientierter Einsatz von Airflow und Spark

Programmierung und automatisierte Datenverarbeitung (ca. 4 Tage)

Python-Umgebungen und Paketverwaltung
Verarbeitung und Transformation von Daten mit Python
Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen
Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und Schnittstellen
Entwicklung von Data-Engineering-Workflows
Containerisierung mit Docker
KI-gestützte Unterstützung im Entwicklungs- und Datenverarbeitungsprozess

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

Data Analytics

Einführung in Data Analytics (ca. 1 Tag)

Aufgaben, Anwendungsbereiche und typische Anwendungsfälle von Data Analytics
Data-Analytics-Prozesse und CRISP-DM
Rolle des Data Analysts und Abgrenzung zu Data Science, Data Engineering und Business Intelligence
Einordnung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Python für Data Analytics (ca. 1 Tag)

Arbeiten mit Jupyter Notebooks
NumPy und Pandas für die Datenanalyse
Import und Export verschiedener Datenquellen, z. B. Excel und CSV
Auswahl und Transformation von Daten

Datenaufbereitung und explorative Datenanalyse (ca. 3 Tage)

Datenbereinigung und -transformation mit Pandas
Umgang mit fehlenden, fehlerhaften und auffälligen Daten
Zusammenführen, Gruppieren und Aggregieren von Daten
Explorative Datenanalyse und Ableitung erster Erkenntnisse
Grundlagen statistischer Auswertungen

SQL und Datenmanagement (ca. 2 Tage)

Relationale Datenbanken und Datenmodelle
Datenabfragen und -aufbereitung mit SQL
Joins, Aggregationen und analytische Abfragen
Zusammenspiel von SQL und Python in der Datenanalyse
Datenqualität und Datenschutz
Anbindung und Nutzung unterschiedlicher Datenquellen und Datenbanksysteme

Datenvisualisierung und Data Storytelling (ca. 2 Tage)

Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
Auswahl geeigneter Diagramme und Visualisierungsformen
Aufbereitung und Interpretation von Analyseergebnissen
Data Storytelling und adressatengerechte Kommunikation

Power BI und interaktive Dashboards (ca. 2 Tage)

Datenimport und -aufbereitung mit Power Query
Datenmodellierung und Beziehungen
Grundlagen von DAX und Kennzahlen
Erstellung interaktiver Reports und Dashboards
Visualisierung und Kommunikation von Business-KPIs
Überblick über alternative Business-Intelligence- und Visualisierungslösungen

KI-gestützte Datenanalyse (ca. 2 Tage)

Einsatz generativer KI im Data-Analytics-Workflow
KI-gestützte Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
Unterstützung bei Python- und SQL-Abfragen
Prompting für Datenanalysen und Interpretation von Ergebnissen
Kritische Bewertung von Datenquellen sowie Erkennung synthetischer und unplausibler Daten
Qualitätssicherung, Datenschutz und verantwortungsvoller KI-Einsatz

Business Analytics und statistische Grundlagen (ca. 2 Tage)

Kennzahlen und KPIs im Unternehmenskontext
Deskriptive Statistik und statistische Zusammenhänge
Korrelation, Kausalität und einfache Regressionsanalysen
Grundlagen von Konfidenzintervallen und Hypothesentests
Interpretation von Analyseergebnissen und Ableitung datenbasierter Handlungsempfehlungen

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

Änderungen möglich.

Lernziele im Data Analyst Kurs

Nach diesem Lehrgang verfügst du über wesentliche Kenntnisse in der Statistik, kannst komplexe Abfragen über relationale Datenbanken mit SQL durchführen und beherrschst die Programmiersprache Python. Verbunden mit dem im Kurs vermittelten Fachwissen des Data Engineerings und der Datenanalyse, bist du in der Lage, umfangreiche Datensätze zu managen, statistisch effizient auszuwerten und die Ergebnisse anschaulich und leicht verständlich zusammenzufassen.

Abschlusszertifikat(e)

Nach erfolgreichem Abschluss im geförderten Data Analyst Kurs sicherst du dir bei Arbeitgebern anerkannte Zertifikate für deine Karriere.
Du erhältst:

Zertifikat „Data Analyst“
Zusatzqualifikationen:Zertifikat „Statistik und Datenanalyse“
Zertifikat „Relationale Datenbanke – SQL“
Zertifikat „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer”
Zertifikat „Data Engineer“
Zertifikat „Data Analytics“

Für wen sich die Weiterbildung eignet

Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der BWL, Mathematik oder (Wirtschafts-)Informatik und vergleichbarer Qualifikation.

Englischkenntnisse für die Zertifizierungsprüfung Python werden vorausgesetzt.

Deine Berufs- und Verdienstaussichten

Da Unternehmen für die Auswertung und Zielsetzung Ihrer Geschäftsprozesse immer größer werdende Datenmengen bewältigen und strukturieren müssen, sind Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse in allen Branchen nachgefragt.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

Die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften im Bereich der Datenanalyse wächst stetig, da Unternehmen zunehmend datenbasierte Entscheidungen treffen möchten. In nahezu allen Branchen werden Data Analysten eingesetzt, um große Datenmengen auszuwerten und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Entwicklung wird durch die fortschreitende Digitalisierung zusätzlich verstärkt.

Berufliche Perspektiven für Data Analysten gelten in Deutschland als überdurchschnittlich gut. Besonders in den Bereichen Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen und IT werden entsprechende Fachkräfte gesucht. Auch mittelständische Unternehmen setzen vermehrt auf die Expertise von Datenanalysten, um ihre Prozesse zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wer eine Data Analyst Weiterbildung in Betracht zieht, profitiert von vielfältigen Einsatzmöglichkeiten nach erfolgreichem Abschluss. Die erworbenen Kenntnisse in Statistik, Datenvisualisierung und Programmiersprachen wie Python oder SQL lassen sich branchenübergreifend anwenden. Dadurch eröffnen sich Berufstätigen zahlreiche Türen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen.

Die Verdienstmöglichkeiten als Data Analyst sind in Deutschland attraktiv und variieren je nach Erfahrung, Standort und Unternehmensgröße. Berufseinsteiger können mit einem Jahresgehalt zwischen 42.000 und 50.000 Euro brutto rechnen. Mit zunehmender Berufserfahrung steigt das Gehalt häufig auf 55.000 bis 65.000 Euro jährlich an.

Erfahrene Data Analysten mit mehrjähriger Praxis und spezialisierten Kenntnissen erzielen nicht selten Jahresgehälter von 70.000 Euro und mehr. In Großstädten wie München, Frankfurt oder Hamburg liegen die Gehälter aufgrund höherer Lebenshaltungskosten tendenziell über dem bundesweiten Durchschnitt. Zusätzlich können Boni, Weiterbildungsbudgets oder flexible Arbeitszeitmodelle das Gesamtpaket attraktiver gestalten.

Die Jobaussichten werden durch den anhaltenden Fachkräftemangel im MINT-Bereich zusätzlich begünstigt. Unternehmen sind bereit, in qualifizierte Mitarbeiter zu investieren, da datenbasierte Entscheidungsprozesse für den langfristigen Geschäftserfolg immer wichtiger werden. Dies führt dazu, dass Data Analysten auch zukünftig mit stabilen und wachsenden Karrierechancen rechnen können.

Ein Data Analyst Kurs kann dabei helfen, sich für den Berufseinstieg oder einen Quereinstieg optimal zu positionieren. Durch den Erwerb praxisnaher Fähigkeiten wird der Zugang zu einem zukunftssicheren Berufsfeld erleichtert. Besonders gefragt sind dabei Kenntnisse in der Interpretation komplexer Datensätze sowie in der verständlichen Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungsträger.

Langfristig bietet der Beruf des Data Analysten nicht nur finanzielle Sicherheit, sondern auch vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten. Der Wechsel in verwandte Positionen wie Data Scientist oder Business Intelligence Analyst ist mit entsprechender Erfahrung ebenfalls möglich. Damit zählt dieses Berufsfeld zu den zukunftsträchtigsten Bereichen des digitalen Arbeitsmarkts in Deutschland.

So lernst du im Kurs

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt – entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

Förderoptionen

Eine Finanzierung dieser Data Analyst Weiterbildung mit Zertifikat ist über folgende Maßnahmen möglich:

Bildungsgutschein für Arbeitssuchende der Bundesagentur für Arbeit – 100% kostenlos
Bildungsgutschein (QCG) Arbeitgeber / Arbeitnehmer – bis zu 100% kostenlos + Lohnkostenerstattung
Deutsche Rentenversicherung
Berufsförderungsdienst (BFD)
Europäischer Sozialfond (ESF)

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Fakten zum Kurs

Studiendauer: 20 Wochen
Unterrichtsmodell: Vollzeit
Lernmodell: Online oder vor Ort
Prüfung: Abschlussprojekte; PCEP-Prüfung
Zertifikat: siehe "Abschlusszertifikat(e)"
Kosten: bis zu 100% kostenlos
Anbieter: vollständig über Partnerakademie
Interne Kennung: AL; AZAV zertifiziert

Kursstarttermine*

26. Oktober 2026 → Freie Plätze!
16. November 2026
23. November 2026
14. Dezember 2026
21. Dezember 2026

*Standardtermine (können sich inzwischen geändert haben; Angaben ohne Gewähr)

Live-Unterricht

Geförderter AZAV Data Analyst Kurs mit Bildungsgutschein durch die Arbeitsagentur und nach dem Qualifizierungschancengesetz

(Speicherung nur solange das Tab bzw. der Browser geöffnet bleiben!)

Mein Merkzettel

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Java und Softwaretester:in (ISTQB® Foundation Level)

Softwaretester:in inklusive ISTQB® Foundation Level

BIM-Manager:in und -Koordinator:in

Agiles Projektmanagement mit Scrum: Master (PSM I)

Speditions- und Lagerlogistiker:in

Personal- und Lohnbuchhalter:in

Mediengestaltung, Premiere Pro und After Effects

Mediengestaltung und Motion Designer:in

3D Designer:in

Betrieblicher Gesundheitsmanager

Vorbereitung auf die Ausbildereignungsprüfung (AEVO)

Management und Unternehmensplanung mit Konfliktmanagement

Leadership

Compliance Officer mit Konfliktmanagement

Chief Digital Officer

Data Analyst

Big Data Engineer

Kurzarbeitergeld-Rechner

Bürgergeld Rechner

Arbeitslosengeld Rechner

Hotel, Gastronomie und Tourismus

Pädagogik und Persönlichkeitsentwicklung

KI-Weiterbildungen für maximalen Karriereerfolg

Bildungsgutschein: Tipps, um beim Berufsberater zu punkten

Bürgergeld Deutschland: Infos zu den besten Leistungen

IHK Vorbereitung

Umschulungen, gefördert mit Bildungsgutschein

Fachwirte und Meister IHK

Berufsabschlüsse IHK

Gesundheit, Medizin, Pflege und Soziales

Grafik und Design

AWS re/Start – Cloud Grundlagen

AWS Certified Solutions Architect – Professional (SAP-C02)

KI-Masterclass Prompt-Designing im Marketing

Lagerbuchhalter

Data-Science kompakt – Der Weg von Rohdaten zum Erkenntnisgewinn

Lagerverwalter

Einführung in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI)

Cloud Architect

Personalsachbearbeiter

Geprüfter Betriebswirt (IHK)

IT-Grundlagen mit CompTIA A+ Zertifizierung

SQL Basics für Softwareentwickler

SQL Grundlagen und Datenbankdesign

Python Programmierer Machine Learning & AI inkl. Amazon Web Services AWS und PCAP-Zertifizierung

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Einführung in die Künstliche Intelligenz – KI für Führungskräfte

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Cloud-KI lernen als AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01)

Machine Learning mit AWS DeepRacer

Qualitätsmanagementbeauftragte:r

Geprüfter Personalfachkaufmann/-frau (IHK)

Geprüfter Fachwirt im E-Commerce (IHK)

LCA – Lebenszyklusanalyse für Wohn- und Nichtwohngebäude

Qualitätsmanager

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

Umweltpädagogik

Microsoft Copilot: Effiziente KI-Nutzung

Java Erweiterte Techniken

Einstieg in die objektorientierte Programmierung mit Java SE

IT-Kundensupport: Soft Skills und Technik mit CompTIA A+- und Network+-Zertifizierungen

Office Manager für New Work

Einstieg in die Programmierung mit Python

Lean-Change-Management Spezialist

Junior Projektleiter Einkauf

Immobilienverwalter

Cloud-Computing – Administration Fundamentals

Quereinstieg: Java Web Developer / Starter – Intermediate

Quereinstieg: Java SE Developer / Starter – Intermediate

Wärmepumpensysteme

Einführung in die Künstliche Intelligenz – KI für den Büroalltag

Geprüfter Fachwirt im Gesundheits- und Sozialwesen (IHK)

Adobe Premiere und After Effects – Effiziente Workflows und Videoproduktion mit KI

Tourismusmanager

Einstieg in die objektorientierte Programmierung mit C#

Einstieg in die objektorientierte Programmierung mit Datenbanken, SQL und Python

Einstieg in die objektorientierte Programmierung mit Datenbanken, SQL und PHP (Backend)

Palliativpflege – Grundkurs

Masterclass: Programmierung – Gestaltung von Benutzeroberflächen und -erlebnissen (UI/UX)

Geprüfter Fachwirt für Einkauf (IHK)

Pädagogische Zusatzqualifikation: Depression

Geprüfter Fachwirt für Marketing (IHK)

Masterclass: Programmierung – Cloud Native, DevOps, Agile und NoSQL

Python Programmierer inkl. AWS-DevOps- und PCAP-Zertifizierung

Immobilienbewerter

Pädagogische Zusatzqualifikation: Traumapädagogik

Kaufmann / Kauffrau für Groß- und Außenhandelsmanagement – FR Außenhandel Umschulung IHK

Kaufmann/ -frau für Tourismus und Freizeit Umschulung IHK

Tourismuskaufmann/-kauffrau für Privat und Geschäftsreisen (IHK)

Python Grundlagen

Python Objektorientierung

Python Anwendungsentwicklung

Microsoft Certified: Information Security Administrator Associate (SC-401)

Python Erweiterte Techniken

Eventmanager

Spezialisierung: Python Developer / Intermediate – Advanced

Adobe Creative Suite – Gestaltung, Praxis und KI für vielseitige Anwendungen

Einstieg in die objektorientierte Programmierung mit Datenbanken, SQL, HTML, CSS, JavaScript (Frontend) und PHP (Backend)

Veranstaltungskaufmann / -kauffrau Umschulung IHK

Kaufmann / Kauffrau für Groß- und Außenhandelsmanagement – FR Großhandel Umschulung IHK

Kaufmann / Kauffrau im Einzelhandel Umschulung IHK

Sport- und Fitnesskaufmann / Kauffrau Umschulung IHK

Personaldienstleistungskaufmann / Kauffrau Umschulung (IHK)

Grafikdesigner

E-Commerce: Digitale Handelsstrategien

Palliativpflege und Trauerarbeit

E-Commerce: Aufbau und Optimierung eines Online-Shops

Grafikdesigner – Professioneller Workflow

Geprüfter Fachwirt für Energiewirtschaft (IHK)

Eventmanagement kompakt

Kaufmann / Kauffrau im E-Commerce – Vorbereitung auf Externenprüfung / Externenregelung – umfangreiche Vorkenntnisse (IHK)

Hygiene im Gesundheits- und Sozialwesen

Geprüfter Handelsfachwirt (IHK)

Abrechnung in der Zahnmedizin – GOZ, Implantate und Suprakonstruktion

Administering Windows Server Hybrid Core Infrastructure (AZ-800)

Arztpraxis-Management vertiefende Abrechnung nach EBM

Kommunikation Grundlagen, Assistenz & Sekretariat

Nachhaltigkeit und CSR in KMU – Fachwissen für die betriebswirtschaftliche Arbeit

Grundlagen Softwareentwicklung

Kaufmann / Kauffrau im E-Commerce – Vorbereitung auf Externenprüfung / Externenregelung – geringe Vorkenntnisse (IHK)

Design und Gestaltung für Einsteiger

3D / CGI Basics in der 3D-Software Blender

Mediation – Konflikte effektiv lösen als Mediator

Managing Microsoft Teams (MS-700)

Geprüfter Immobilienfachwirt (IHK)

Kaufmännischer Schriftverkehr

Kita-Assistenz

E-Commerce – Onlineshops mit WordPress und WooCommerce erstellen

Bedienung und Service in der Hotellerie und Gastronomie

Adobe Photoshop Basics

Adobe Photoshop Aufbaukurs

IT-Sicherheit – Digitale Kompetenzen für berufliche Anwender

Fachkraft Robotertechnik 4.0

Medizinische Fachkunde

Medizinische Terminologie

Kaufmännischer Schriftverkehr – Sprache und Form – DIN 5008

3D / CGI Character Animation in der 3D-Software Maxon Cinema 4D

Marketing

Geprüfter Fachwirt für Büro- und Projektorganisation (IHK)

Energieberatersoftware – Software für Energieeffizienz-Experten

E-Health – Digitale Technologien im Gesundheitswesen

AWS DevOps Associate – Developing on AWS

AWS SAA – Solution Architect Associate

AutoCAD Civil 3D

Java Anwendungsentwicklung

Finanzbuchhaltung mit DATEV Expertenkurs

Java Grundlagen

Karriere- und Business-Networking

Java Objektorientierung

Einstieg in die medizinische Terminologie

Gekonnt moderieren – kreativ präsentieren

JavaScript Aufbaukurs

Energieeffizient Bauen und Sanieren, Aufbaukurs

Geprüfter Berufspädagoge – Geprüfte Berufspädagogin (IHK)

Geprüfter Aus- und Weiterbildungspädagoge (IHK)

JavaScript Basics

Energieberater für Nichtwohngebäude

Geprüfter Bilanzbuchhalter (IHK)

Geprüfter Betriebswirt (IHK)

Energieberater Professional

Energieberater für Nichtwohngebäude, Anlagen und Systeme – DIN EN 16247

Geprüfter Industriemeister Elektrotechnik – Automatisierungs – und Informationstechnik (IHK)

Geprüfter Industriemeister Elektrotechnik – Infrastruktursysteme und Betriebstechnik (IHK)

Geprüfter Industriemeister Mechatronik (IHK)

Geprüfter Meister für Kraftverkehr (IHK)

Java Spring Boot Aufbaukurs

Energieeffizienz Experte für Wohngebäude

Java Webprogrammierung Aufbaukurs

Java Spring Boot Basics

Java Webprogrammierung Basics

Energiemanagement nach DIN EN ISO 50001

Weiterbildung zum/zur Pflegeberater nach § 7a SGB XI

Geprüfter Fachwirt für Vertrieb im Einzelhandel (IHK)

Verkauf – Basiswissen und Methodik für den Vertrieb

Personalverwaltung und -organisation – Einführung

Zahnarztpraxis – Management mit CGM Z1

Geprüfter Wirtschaftsfachwirt (IHK)

Personalwesen Basics

Pflegerische Grundlagen für Betreuungskräfte und Laienpflegende

PHP Basics

PHP Aufbaukurs

Berufspraktische Weiterbildung im sozialmedizinischen Bereich

Webseitengestaltung mit (X)HTML und CSS, Basics

Textverarbeitung mit MS Word – Aufbaukurs

Microsoft 365 Word – Grundlagen

Kaufmann / Kauffrau im Gesundheitswesen – Umschulung (IHK)

Kaufmann / Kauffrau für IT-Systemmanagement – Umschulung (IHK)

Kaufmann / Kauffrau im E-Commerce Umschulung (IHK)

Zahnmedizinische Fachkunde

Kaufmann / Kauffrau für Digitalisierungsmanagement – Umschulung (IHK)

Zahntechnische Abrechnung – Basics

3D / CGI Character-Animation in der 3D-Software Blender

3D / CGI Motion Graphics in der 3D-Software Blender

Fachinformatiker Systemintegration Umschulung IHK

Fachinformatiker Anwendungsentwicklung Umschulung (IHK)

Industriekaufmann / Industriekauffrau Umschulung IHK

Immobilienkaufmann / Immobilienkauffrau Umschulung (IHK)

Schulbegleitung / Integrationsassistenz (Schulassistenz)

Umweltmanagement Basics

Kaufmann / Kauffrau für Spedition und Logistikdienstleistungen – Umschulung (IHK)

SEM und SEO – Suchmaschinenmarketing und Suchmaschinenoptimierung

Revit Architecture Spezialist

Scrum Product Owner

Netzwerktechnologie, Basics

Umgang mit Menschen mit geistiger Beeinträchtigung

Qualitätsmanagement Grundlagen

Qualitätsmanagement für den medizinischen Bereich

Umweltmanagement Aufbaukurs

CNC Heidenhain Fräsen – Schwenkbearbeitung

3D / CGI Realtime-Anwendungsentwicklung in der Software Unreal Engine, Projektvisualisierung

Prozessorientiertes Qualitätsmanagement

Geprüfter Fachwirt für Güterverkehr und Logistik (IHK)

Demenz verstehen – Krankheitslehre und Krankheitsbilder

Umweltmanagementbeauftragte:r

3D / CGI Basics in der 3D-Software MAXON ZBrush

Qualitätsmanagement – Schwerpunkt EFQM

Qualitätsmanagement – Interne:r Auditor

CNC Heidenhain Fräsen – Basic

Netzwerktechnologie

Präsentation mit MS PowerPoint – Aufbaukurs

Microsoft 365 PowerPoint – Grundlagen

Produktvisualisierung in der 3D-Software Blender

Umweltrecht Basics

Umweltrecht Aufbaukurs

Geprüfter Veranstaltungsfachwirt (IHK)

Projektmanagement inkl. Microsoft Project

Prozessmanagement für Fach- und Führungskräfte, Basics

Prozessmanagement Aufbau

SPS-Spezialkurs HMI

SPS-Spezialkurs Digital Twins

Strategisches Qualitätsmanagement

Systemisches Coaching

Sterbe- und Trauerbegleitung

Steuerrecht für Finanzbuchhalter

Microsoft Security Operations Analyst (SC-200)

Microsoft Security – Compliance and Identity Fundamentals (SC-900)

Microsoft Project

Naturschutzrecht

Spezialist für SolidWorks

Spezialist für Allplan

Spezialist für Inventor

Spezialist für ArchiCAD

Microsoft 365 Excel – Grundlagen

SPS-Spezialkurs GRAPH

Vorbereitungskurs für den Quereinstieg als Lehrer

Microsoft 365 Excel – Aufbaukurs

SPS-Spezialkurs BUS-Systeme

SPS-Spezialkurs Industrie 4.0

Online-Dozent

Pädagogische Zusatzqualifikation: Autismus

Einstieg in die Webprogrammierung für Webdesigner

Seniorenbetreuer – Aufbaukurs für Betreuungskraft nach §§ 43b, 53b SGB XI

Social Media Manager

Social Media Content Creator

Masterclass: Programmierung – Mobile-App-Development – Starter

Sonnenenergie Modul 3 – Photovoltaik-Anlagen

Sonnenenergie Modul 2 – Solarthermie

Sonnenenergie Modul 1 – Grundlagen der Solartechnik

Pädagogische Zusatzqualifikation: ADHS

Microsoft 365 – Outlook und Browser Online-Grundlagen

Pädagogische Zusatzqualifikation: Kinder mit Migrationshintergrund

Pädagogische Zusatzqualifikation: Lernstörungen

Pädagogische Zusatzqualifikation: Kindheits- und Jugendpädagogik, Entwicklungspsychologie

Netzwerktechnologie inklusive CompTIA Network+ Zertifizierung

Technische Grundlagen Elektrotechnik

Betreuungskraft gemäß §§ 43b, 53b SGB XI

C# Anwendungsentwicklung

Klimaschutzmanager/-in

Externer Auditor für Energiemanagement

3D / CGI Basics in der 3D-Software Autodesk 3Ds Max

Geprüfter Meister für Schutz und Sicherheit (IHK)

Geprüfter Technische:r Betriebswirt (IHK)

Geprüfte Schutz- und Sicherheitskraft (IHK)

Coach für die berufliche Weiterbildung-Grundkurs

Geprüfter Logistikmeister (IHK)

Data Analyst

Kultursensible Pflege und interkulturelle Kommunikation

CNC Sinumerik Aufbaukurs

CNC Sinumerik Operate – Programmierung in der Praxis

CNC Sinumerik Basics

C# Erweiterte Techniken

C++ Basics

C# Grundlagen

C++ Aufbaukurs

Beschwerdemanagement

Datenvisualisierung mit Google Data Studio

Datenschutz – Einführung in BDSG und DSGVO

Büroverwaltung und Kommunikation

Ethik im Gesundheitswesen

Bildbearbeitung mit GIMP – Computerkurs für berufliche Anwender

Adobe After Effects Basics

Lagerlogistik Kompakt

Betriebliches Gesundheitsmanagement

Datenbanken mit MS Access Grundlagen

Fachkunde für Datenschutzbeauftragte

Adobe Dreamweaver – Webdesign

Adobe Animate Aufbaukurs

Adobe After Effects Aufbaukurs

Adobe Charakter Animation

Geprüfter Industriefachwirt (IHK)

Microsoft Azure Administrator (AZ-104)

Arztpraxis-Management mit Branchensoftware – TURBOMED

ArchiCAD Basics

Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)

Auditor im Qualitätsmanagement

Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert (AZ-305)

Interne:r Auditor für Energiemanagement

Microsoft 365 Certified: Endpoint Administrator Associate (MD-102)

Auftragsbearbeitung / Bestellwesen mit ERP-Software

Aufbaukurs Pflegeberater nach § 45 SGB XI

Arbeiten 4.0 – Arbeiten in neuen Arbeitsformen

Geprüfter Industriemeister Metall (IHK)

Adobe Premiere

Kaufmann / Kauffrau im Einzelhandel – Vorbereitung auf Externenprüfung / Externenregelung – geringe Vorkenntnisse (IHK)

Adobe InDesign Aufbaukurs

Adobe InDesign Basics

Adobe Illustrator Aufbaukurs

KI-Manager

Adobe Animate Basics

Adobe Illustrator Charakterdesign

Adobe Illustrator Basics

IT und Informatik

Responsible AI – EU AI Act

Elektrische Antriebstechnik Basics

Prompt Engineering & Generative KI

Praxismanagement mit TURBOMED

Praxismanagement mit MEDISTAR

Projektorganisation und professionelle Büroarbeit mit Microsoft Office

Agiles Projektmanagement – Scrum Foundation

Agiles Projektmanagement – Scrum Master

Kanban für Projekte – Grundlagen und Praxis

SIMATIC S7 Service: Praxisorientierte Wartung in V5.x und TIA Portal

Baurecht und Kalkulation mit ORCA und Excel

Talent Management & Personalentwicklung

Energieeffizienz-Expert:innen

Energieberatung für Wohngebäude

Nachhaltige Quartiers- und Stadtplanung

Energieeffiziente Sanierung

Full-Stack Developer Masterclass

Programmiergrundlagen für Web- und App-Entwicklung

Bau- und Kostenmanagement nach HOAI, VOB und AVA

Projektmanagement mit Scrum

Heilpraktiker*in in der Psychotherapie

Lohn- und Gehaltsbuchhaltung mit DATEV

ADA Schein Vorbereitung nach AEVO

Systemisches Business-Coaching

Unternehmensgründung und Innovationsmanagement

Adobe Photoshop Kompakt

Digitales Marketingmanagement

Microsoft Power BI kompakt

KI Berater für Unternehmen

Modernes Personalmanagement

MS Office Grundlagen

IT-Software Testing

DATEV Grundkurs mit Lexware

DATEV Grundkurs

IT-Grundlagen der Programmierung

Programmierung für Quereinsteiger mit JavaScript

Coding für Anfänger Java und Testing

Programmierung Fundamentals mit Java

Full-Stack Web Development

UX Design

UI Design

Robotik Programmierung (SPS) mit Regelungstechnik

Wie überzeuge ich meinem Berater bei der Arbeitsagentur für einen Bildungsgutschein?

Ist es schwer, einen Bildungsgutschein zu bekommen?

Wie viel bekommt man bei einem Bildungsgutschein?

Was sind die Voraussetzungen für einen Bildungsgutschein vom Arbeitsamt?

Kann die Arbeitsagentur eine Weiterbildung ablehnen?

Was für Weiterbildungen zahlt das Arbeitsamt?

Kann ich eine Weiterbildung machen, wenn ich arbeitslos bin?

SkillSprinters im Porträt: KI-Weiterbildung im Live-Online-Unterricht, gefördert über den Bildungsgutschein

Fachkraft für KI-gestütztes Online Marketing bei SkillSprinters

Online Marketing und Social Media Manager mit KI bei SkillSprinters

Digitalisierungsmanager für KI bei SkillSprinters

Nachhaltiges Management und CSR Weiterbildung

Key Account Management Weiterbildung

Digitale Transformation Weiterbildung

Change Management Weiterbildung

Business Development Weiterbildung

Büromanagement Weiterbildung

Weiterbildungen für Selbstzahler mit steuerlicher Abzugsfähigkeit

Lagerlogistiker:in mit SAP EWM

Außenhandel und Zollabwicklung mit Einkaufsmanagement 4.0 und Excel

Ihre geförderten Weiterbildungen bei uns veröffentlichen

Anwender FEM mit Ansys und CAD-Basis

AutoCAD, Autodesk Inventor und Allplan

Anwender CAD mit SolidWorks und Allplan

Anwender CAD mit Siemens NX und Inventor

Anwender CAD mit SiemensNX und FEM

Anwender CAD mit Siemens NX und Allplan

Anwender CAD mit Allplan und FEM

Matlab

Professional Finite-Elemente-Methode (FEM)

Creo und 3D Druck

Autodesk Inventor, SolidWorks und CATIA

Autodesk Inventor, SolidWorks und Allplan

Autodesk Inventor, Siemens NX und CATIA

Autodesk Inventor, Siemens NX und Allplan

Autodesk Inventor, CATIA und Allplan

Autodesk Inventor und FEM

Autodesk Inventor und Allplan

AutoCAD, SolidWorks und CATIA

AutoCAD, SolidWorks und Allplan

AutoCAD, Siemens NX und SolidWorks

AutoCAD, Siemens NX und CATIA

AutoCAD, Siemens NX und Allplan

AutoCAD, Revit und Allplan

AutoCAD, CATIA und Allplan

AutoCAD, Autodesk Inventor und SolidWorks

AutoCAD, Autodesk Inventor und Siemens NX

AutoCAD, Autodesk Inventor und CATIA

FEM, Siemens NX und SolidWorks

FEM, Siemens NX und CATIA

FEM, Siemens NX und AutoCAD

FEM, Siemens NX und Allplan

FEM, Inventor und Allplan

FEM, CATIA und AutoCAD

FEM, CATIA und Allplan

FEM, Autodesk Inventor und SolidWorks

FEM, Autodesk Inventor und Siemens NX

FEM, Autodesk Inventor und CATIA

FEM, Autodesk Inventor und AutoCAD

FEM, AutoCAD und Allplan

CATIA und Siemens NX

CATIA und FEM

CATIA und Allplan

Professional CAD 2D/3D mit AutoCAD Architecture

Anwender CAD mit Creo Parametric Basis

Geoinformationssysteme mit QGIS und ArcGIS Pro

Fachqualifizierung CAD: Fusion 360 & AutoCAD 2D/3D

Siemens NX, SolidWorks und CATIA

Siemens NX, CATIA und Allplan

FEM, SolidWorks und AutoCAD

FEM, SolidWorks und Allplan

Management-Assistent:in

Lohn und Gehalt mit DATEV

Finanzbuchhalter:in

Einkaufsmanagement 4.0

Microsoft Excel und Grundlagen Controlling

Grundlagen BWL, Rechnungswesen und Buchhaltung

Grundlagen in Betriebswirtschaftlehre, Buchhaltung und Personal

Finanzbuchhaltung und Bilanzbuchhaltung mit DATEV

Kaufmännische

Digitales Büro und Grundlagen Buchhaltung

Office Manager:in

Microsoft Word, Excel und Outlook

Microsoft Office Führerschein und SAP Foundation Level

Microsoft Office Führerschein und Office 365

Microsoft Office Führerschein

Microsoft Office 365

Excel-Spezialist:in

Computer-Grundlagen, Microsoft Word und Excel

Büroorganisation, Künstliche Intelligenz (KI) und Prompting

Büromanager:in mit MS Office

Büro mit Word und Excel

Office-Software & Büro

Vertriebsleitung

Sales- und Kundenmanager:in

Sales / Vertrieb

Social Media Manager:in

SEM Manager:in

PR und Communications Manager:in

Online Redakteur:in

Online Marketing Manager:in

Kommunikationsdesigner:in

Produktmanager:in und E-Commerce

E-Commerce

Digital Marketing

Digital Designer:in

Content Marketing Manager:in mit Projektmanagement

Content Marketing Manager:in mit Digital Marketing

Content Marketing Manager:in mit Design Thinking

Content Marketing Manager:in

(Online-)Marketing

Umweltschutzbeauftragte:r und Nachhaltigkeitsmanager:in

Umweltmanager:in

Nachhaltigkeitsmanager:in

Nachhaltigkeit, Energie und Umwelt

Qualitätsbeauftragte:r und -auditor:in mit Six Sigma Yellow/Green Belt

Six Sigma Yellow & Green Belt mit Statistik

Six Sigma Green Belt mit Lean, Kaizen und KVP

Qualitätsmanagement / Prozessmanagement

SAP-Berater – certified SAP Associate

Fachqualifizierung TwinCAT 2/3: SPS

SCL und GRAPH in der SIMATIC S7 Classic-Umgebung

SPS-Programmierung mit CODESYS – Grundlagen

TwinCAT – Antriebstechnik 3 und Motion Control

SPS Aufbaukurs – Speicherprogrammierbare Steuerung (IHK)

SPS Grundlagen – Speicherprogrammierbare Steuerung (IHK)

SAP-Berater:in Vertrieb (SD) mit PRINCE2® 7 Foundation in Project Management

SAP-Power-User:in Produktionsplanung (PP) und Extended Warehouse Management (EWM)

SPS-Spezialist (IHK)

Agiles Projektmanagement mit Scrum Master (PSM II)

Prozessmanager:in und Scrum Master (PSM I)

Change Manager:in (IHK) und Scrum Master (PSM I)

Scrum Master (PSM I) mit PRINCE2® 7 Foundation in Project Management

Design Thinking und Scrum Master (PSM I)

Agiles Projektmanagement mit Scrum: Master (PSM I)

Projektmanagement IPMA® Level D und Scrum Master (PSM I)

Projektmanagement IPMA® Level D

Prozess-, Projekt- und Change Management

Projektmanagement und Change Manager (IHK)

Projektmanagement mit Microsoft 365

Projektmanagement

Künstliche Intelligenz: KI-Manager

Transformation Manager mit Design Thinking

Transformation Manager

Digitalisierungs- und Prozessmanager

Digitalisierungsmanager

JavaScript Developer mit React

JavaScript und PHP Developer

PHP und MySQL

Mediengestaltung und UI/UX-Design

UI/UX-Design und E-Commerce

UI/UX-Design

Fullstack-Entwickler

PHP Developer: Objektorientierung und Laravel-Framework

Backend-Entwickler

Basiswissen Webdesign und CMS mit Grafikdesign

Basiswissen Webdesign und CMS

Web Engineer

Webdesign, PHP und MySQL

Webdesigner

Webdesign und PHP Developer

Java-Entwickler mit Webdesign

Frontend-Entwickler

Webdesign und UI/UX Design

Webdesign und CMS Systeme mit WordPress

Webdesign mit JavaScript und Ajax

Webdesign mit Grafikdesign

Webdesign (HTML/CSS/Dreamweaver)

Webdesign

Internet

Data und Analytics

KI-Beauftragter und BIM-Spezialist

Künstliche Intelligenz: KI-Experte

KI-Berater und Netzwerk-Experte (CompTIA Network+)

KI-Beauftragter und Transformation Expert Industrie 4.0/5.0

KI-Beauftragter und Projektmanagement IPMA® Level D

Künstliche Intelligenz: KI-Berater

KI-Beauftragter und Prozessmanager

KI-Beauftragter und Change Manager (IHK)

KI-Beauftragter

Künstliche Intelligenz (KI) und Prompting im Berufsumfeld

KI & Digitale Transformation

SAP-Power-User:in Materialwirtschaft (MM) und Extended Warehouse Management (EWM)

SAP Power User Kurse

Java-Entwickler:in und SAP-Anwendungsentwickler:in ABAP Cloud

SAP-Anwendungsentwickler:in ABAP Cloud

SAP Entwickler Kurse

SAP-Berater:in Materialwirtschaft (MM) mit Zusatzqualifikation Vertrieb (SD)

SAP-Berater:in SuccessFactors

SAP-Berater:in Finanzbuchhaltung (FI) mit Zusatzqualifikation Controlling (CO)

SAP Berater Kurse

Digitales Büro und SAP Foundation Level

Vertriebsassistent:in mit SAP

Key Account Manager:in mit SAP

CATIA, Flächen und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

Siemens NX und Flächen mit SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

SolidWorks und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

Six Sigma Yellow/Green Belt und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

Qualitätsbeauftragte:r und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

Produktmanager:in und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

AutoCAD 2D/3D und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

Inventor und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP) und Excel

SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

SAP-Anwender:in Materialwirtschaft (MM) mit Zusatzqualifikation Vertrieb (SD) und Excel

SAP-Anwender:in Materialwirtschaft (MM) und Zusatzqualifikation Vertrieb (SD)

Einkaufsmanagement 4.0 mit SAP-Anwender:in Extended Warehouse Management (EWM)

SAP-Anwender:in Extended Warehouse Management (EWM) mit Zusatzqualifikation Excel

SAP-Anwender:in Extended Warehouse Management (EWM)

SAP-Anwender:in Personalwirtschaft (HCM) und Steuerrecht

SAP-Anwender:in Personalwirtschaft (HCM) und Arbeitsrecht

SAP-Anwender:in Personalwirtschaft (HCM) sowie Lohn und Gehalt mit DATEV

SAP-Anwender:in Personalwirtschaft (HCM) mit Excel

SAP-Anwender:in Personalwirtschaft (HCM)

Controlling mit DATEV und SAP

Bilanzbuchhaltung mit DATEV und SAP FI und CO

SAP-Power-User:in Finanzbuchhaltung (FI) und Controlling (CO)

SAP-Anwender:in Finanzbuchhaltung (FI) mit Controlling (CO) und DATEV

SAP-Anwender:in Finanzbuchhaltung (FI) mit Controlling (CO) und Excel

SAP-Anwender:in Finanzbuchhaltung (FI) mit Controlling (CO)

SAP Foundation Level und Projektmanagement

SAP Foundation Level

SAP Anwender Kurse

SAP

Elektrokonstrukteur:in

EPLAN und Elektromobilität

EPLAN mit Projektmanagement

Elektroplanung mit EPLAN

EPLAN Kurse

SPS: Arbeiten mit Simatic S7 im TIA-Portal und Elektrokonstrukteur:in

SPS-Spezialist:in mit EPLAN

SPS: Arbeiten mit Simatic S7 im TIA-Portal und EPLAN

SPS-Spezialist:in im TIA-Portal

SPS: Arbeiten mit Simatic S7 im TIA-Portal

SPS Kurse

Technik

Inventor und Ausbildereignung

Inventor und Projektmanagement

Inventor

Inventor Kurse

Inventor, CATIA und Flächen

SolidWorks mit Design Thinking

SolidWorks mit Siemens NX und Flächen

SolidWorks, CATIA und Flächen

SolidWorks und Inventor

SolidWorks

SolidWorks Kurse

CATIA und Flächen

CATIA Kurse

AutoCAD 2D/3D, CATIA und Flächen

AutoCAD 2D/3D und SolidWorks

AutoCAD 2D/3D mit Siemens NX und Flächen

AutoCAD 2D/3D und SAP-Anwender:in Produktionsplanung (PP)

AutoCAD 2D/3D und Inventor

AutoCAD 2D und 3D

ALLPLAN mit Bauprojektmanagement

ALLPLAN

ALLPLAN Kurse

Revit mit BIM-Modeler

Civil 3D

AutoCAD 2D/3D, ArchiCAD und Revit

AutoCAD 2D/3D und ALLPLAN

AutoCAD 2D/3D und ArchiCAD

AutoCAD 2D/3D mit Kostenermittlung, AVA und HOAI

AutoCAD 2D/3D mit Bauprojektmanagement

AutoCAD 2D/3D mit Ausbildereignung

AutoCAD 2D/3D für Bauprojekte und Architektur

AutoCAD 2D für Bauprojekte und Architektur

AutoCAD Architecture

AutoCAD Kurse

AutoCAD 2D/3D und Revit

Revit Architecture und Bau- und Bauvertragsrecht

Revit mit Bauprojektmanagement

Revit Kurse

Förderung per Qualifizierungschancengesetz (QCG)

Förderung per Bildungsgutschein

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Du möchtest deine berufliche Karriere mit einer Data Analyst Schulung starten?
Lass dir hier direkt ein Angebot für eine vom Arbeitsamt geförderte Weiterbildung erstellen, das du werktags heute noch bekommst und deinem Berater vorlegen kannst.
Auf Wunsch erhältst du mehrere Angebote alternativer Bildungsinstitute zum direkten Vergleich.

Disclaimer ▸

Die Studienberatung sowie die Angebotserstellung und Rücksendung zu dir zum Data Analyst Kurs erfolgt ausschließlich über unser/e externes/n Kooperationsbildungsinstitut/e, das/die sowohl die organisatorische Betreuung als auch die vertragliche und fachliche Durchführung der Weiterbildung übernimmt/übernehmen.

Data Analyst Schulung, Weiterbildung und Kurs, förderfähig über Bildungsgutschein vom Arbeitsamt.

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Weitere alternative Angebote (optional)

*Ich möchte weitere ähnliche Angebote (max. 2) von alternativen Instituten zu diesem Kurs aus Ihrem Partner-Pool erhalten. Hierfür stimme ich der Weitergabe meiner hier getätigten Daten ausdrücklich zu. Von diesen erhalte ich Infomaterialien, Angebote und weitere Infos per Post, E-Mail und ggf. telefonisch. Meine Einwilligung kann ich jederzeit per E-Mail an info@gefoerderte-weiterbildung.de widerrufen. Mehr Infos zum Datenschutz und zur Weitergabe meiner Daten finde ich in der Datenschutzerklärung. Die Datenschutzerklärungen der potenziellen Partner habe ich zur Kenntnis genommen.

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Weitere Infos

FAQs zu Bildungsgutschein & Förderungen.

Welche Pluspunkte hat die geförderte Weiterbildung Data Analyst?

Online-Campus mit Unterricht, live in Echtzeit und face-to-face
zahlreiche fachliche Praxisübungen und Projektarbeiten während der Lernphasen
Fragen und Antworten
KI-Inhalte und digitale Skills in allen Kursen
kostenfreie Wiederholungsprüfung
Jobcoaching (Bearbeiten von Anschreiben und des Lebenslaufs, Jobvorschläge)
Teilnahme an Firmenpräsentationen
leihweise Laptop sowie weiteres technisches Equipment kostenfrei für die gesamte Dauer Deiner Data Analyst Weiterbildung, sofern du dieses nicht besitzt

Kosten und Förderungsmöglichkeiten

Für Inhaber eines Bildungsgutscheins der Arbeitsagentur bzw. Bundesagentur für Arbeit (Arbeitslose, Arbeitssuchende) ist die Data Analyst Weiterbildung für eine berufliche Qualifikation kostenlos.
Dieses Bildungsangebot bzw. der Bildungspartner verfügt über eine AZAV-Zertifizierung. Mehr Infos zum Bildungsgutschein für Arbeitssuchende.
Weiterhin können Unternehmen für ihre Mitarbeitenden, gemäß dem Qualifzierungschancengesetz (QCG), nicht nur die Kosten voll oder anteilsmäßig von der Bundesagentur für Arbeit erstattet bekommen, sondern i.d.R. auch die Lohnkosten für die Dauer der Schulung (Mehr Infos zum QCG).

Eine Kostenübernahme bzw. Förderung kann ebenfalls durch den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder regionale Förderprogramme erfolgen. Zeitsoldat:innen haben zudem die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) in Anspruch zu nehmen.

Mehr Infos dazu erhältst Du über das Kontaktformular.

Wie bekomme ich für einen Bildungsgutschein ein Angebot für den Data Analyst Kurs für meine Arbeitsagentur?

Dein Einstieg in die Data Analyst Schulung beginnt mit dem Ausfüllen des Kontaktformulars dieser Seite

Anschließend erhältst Du eine kurze Beratung¹ oder E-Mail¹, wie Deine Weiterbildung finanziell gefördert werden kann. Die Beratung ist insbesondere bei der Inanspruchnahme eines Bildungsgutscheins der Arbeitsagentur für Arbeit sowie für das Qualifizierungschancengesetz (QCG, Qualifizierungschancengesetz) wichtig.
Weiterhin wird geklärt, wann Dein Data Analyst Kurs starten kann.
Anschließend bekommst Du von der jeweiligen Akademie ein Angebot ausgestellt, welches Du bei Deiner Arbeitsagentur zur Genehmigung des Bildungsgutscheins vorlegst (mehr dazu im Tab “Bildungsgutschein beantragen”). Sobald Du den Gutschein erhalten hast, kann Dein Kurs zum jeweiligen Starttermin starten.

¹ diese Weiterbildung wird organisatorisch und fachlich vollständig über unsere Partnerakademie durchgeführt

Ist der Kursanbieter seriös und von der Arbeitsagentur zugelassen?

Ja, wir arbeiten ausschließlich mit zertifizierten und vertrauenswürdigen Anbietern zusammen, deren Kurse nach AZAV zugelassen sind und über eine Maßnahmennummer verfügen. Diese Zertifizierung ist eine Grundvoraussetzung, um einen Bildungsgutschein annehmen zu können.

Die Kurse sind i.d.R. auch auf der Plattform mein now der Bundesagentur für Arbeit gelistet.

Was sind die Schritte für die Beantragung eines Bildungsgutscheins?

So beantragst du den Bildungsgutschein beim Arbeitsamt:

Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllen
Beratung und Angebot vom Anbieter erhalten
Angebot bei der Arbeitsagentur oder dem Jobcenter vorlegen
Bildungsgutschein erhalten und beim Anbieter einreichen
In die Data Analyst Weiterbildung starten

» Detailinformationen zum Bildungsgutschein der Arbeitsagentur

So bekommt Ihr Unternehmen einen Bildungsgutschein nach dem QCG (Qualifizierungschancengesetz) für Ihre Mitarbeiter (oder wie du als Arbeitnehmer selbst davon Gebrauch machst):

Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllen
Beratung und ein Angebot vom Anbieter erhalten
Angebot beim Amt oder dem Jobcenter vorlegen
Bildungsgutschein(e) erhalten
In die Data Analyst Weiterbildung starten

» Detailinformationen zum Qualifizierungschancengesetz

Was erwartet mich?

In der Digitalisierungsmanager Weiterbildung erhältst du praxisnahes Wissen zu Design Thinking. Du lernst den gesamten Design Thinking Prozess kennen, von der Einführung bis zur Anwendung in realen Projekten. Dabei durchläufst du die fünf Phasen – Research, Synthese, Ideation, Prototyping und Testing – und wendest Methoden wie qualitative Interviews, Empathy Maps, Customer Journeys und Mockups an. KI-Technologien werden integriert, sodass du lernst, wie künstliche Intelligenz deinen Arbeitsprozess unterstützt.
Die Digital Leadership Schulung zeigt dir die Herausforderungen der digitalen Transformation und vermittelt, wie du als Führungskraft Mitarbeiter:innen motivierst, Teams entwickelst und virtuell führst. Du analysierst die Auswirkungen von VUCA- und BANI-Umfeldern, definierst den digitalen Reifegrad von dir selbst und deiner Organisation und setzt agile Methoden wie New Work, Scrum und Design Sprints gezielt ein. Außerdem lernst du, digitale Tools, Change-Management-Prozesse und Transformationsstrategien erfolgreich umzusetzen.

In der Change Manager Weiterbildung erhältst du fundierte Kenntnisse zu Industrie 4.0 und digitaler Transformation. Du erfährst, wie intelligente Systeme und digitale Prozesse Unternehmen verändern, und entwickelst deine persönliche Veränderungsfähigkeit in New Work und agilen Arbeitswelten. Themen wie Selbstorganisation, Wissensmanagement, Konfliktmanagement und Prozessoptimierung stehen ebenso im Fokus wie die strategische Gestaltung von Innovations- und Change-Prozessen. Du lernst, Veränderungsarchitekturen zu erstellen, Changekommunikation zu planen und Innovationsprojekte erfolgreich zu steuern.

Der Agiles Projektmanagement mit Scrum: Master (PSM I) Kurs vermittelt dir das agile Mindset, die Scrum-Philosophie und die Anwendung agiler Methoden auf IT- und Nicht-IT-Projekte. Du erarbeitest selbstorganisierte Teams, lernst die Scrum-Rollen, Meetings und Artefakte kennen und steuerst Projekte effektiv. KI-Unterstützung, Stakeholdermanagement und Team-Kommunikation runden diese praxisorientierte Schulung ab.

In allen Modulen arbeitest du praxisnah an Projektarbeiten, wendest die gelernten Methoden direkt an und präsentierst deine Ergebnisse. Diese Weiterbildung befähigt dich, digitale Transformationsprozesse, Change-Management und agiles Projektmanagement kompetent zu gestalten und als zertifizierter Digitalisierungsmanager oder Change Manager (IHK) erfolgreich in der modernen Arbeitswelt zu agieren.

Die Weiterbildung für Digitalisierungsmanager vermittelt praxisnahe Kompetenzen zur Steuerung digitaler Transformationsprozesse und agiler Projekte. In der Schulung werden Methoden des Design Thinking vermittelt, darunter die fünf Phasen Research, Synthese, Ideation, Prototyping und Testing. Teilnehmer:innen lernen, nutzerzentrierte Problemlösungen zu entwickeln, Mockups, Click Dummys oder 3D-Prototypen zu erstellen und iterative Testverfahren anzuwenden. Die Integration von KI-Technologien im Arbeitsprozess wird praxisnah behandelt, um digitale Lösungen effizient zu unterstützen.

Der Bereich Digital Leadership schult die Fähigkeit, Unternehmen in digitalen Zeiten erfolgreich zu führen. Themen sind digitale Reifegrade, emotionale Intelligenz, Mitarbeiter:innen-Motivation, agile Führung, virtuelle Zusammenarbeit und die Anwendung von Tools für Wissensmanagement. In der Weiterbildung werden Strategien für New Work vermittelt, inklusive Selbstorganisation, Teamführung, Netzwerkmanagement und Change-Management. Die Schulung thematisiert ebenfalls die Auswirkungen der Digitalisierung auf Markt, Wettbewerb und Kundenanforderungen.

Im Modul Change Management werden Grundlagen der Industrie 4.0, digitale Transformation, Prozessanalyse, Lean Management, Scrum und Innovationsmanagement vermittelt. Teilnehmer:innen lernen, Veränderungen systematisch zu planen, Kommunikationsstrategien zu entwickeln und Change Monitoring durchzuführen. Projektarbeit, die praxisnahe Umsetzung von Transformationsprojekten, sowie die Vorbereitung auf die IHK-Zertifizierung „Change Manager:in“ festigen die erworbenen Fähigkeiten.

Agiles Projektmanagement mit Scrum ist ein weiterer Schwerpunkt der Weiterbildung, in der die Rollen Scrum Master, Product Owner und Developer, Scrum-Meetings, Artefakte sowie Planung und Skalierung von Projekten vermittelt werden. Praktische Übungen fördern Teamverantwortung, Selbststeuerung, Kommunikation und effektives Stakeholder-Management.

Die gesamte Schulung befähigt dazu, Digitalisierungsprojekte zu planen, zu steuern und erfolgreich umzusetzen, digitale Tools und Methoden wie Design Thinking, Scrum, KI-gestützte Technologien oder agile Reporting-Tools anzuwenden sowie Transformationsprozesse in Organisationen zu begleiten und messbar zu gestalten.

Wie unterstützt der Data Analyst Kurs meine Karriere?

Ein Digitalisierungsmanager Kurs mit Change Manager (IHK-Abschluss), Agiles Projektmanagement mit Scrum (PSM I), Digital Leadership und Design Thinking vermittelt praxisnahes Wissen in den Bereichen digitale Transformation, Change Management und agile Projektsteuerung. Wer diese Kompetenzen im Rahmen einer Weiterbildung vertieft, lernt, wie Transformationsprozesse geplant, Teams effizient geführt und innovative Lösungen in Unternehmen umgesetzt werden.

Nach Abschluss eröffnen sich vielfältige berufliche Perspektiven: Absolvent:innen können als Digitalisierungsmanager:in, Change Manager:in, Agile Coach, Projektleiter:in oder Führungskraft im digitalen Umfeld arbeiten. Besonders gefragt sind Fachkräfte, die Change-Prozesse begleiten, agile Methoden einführen und digitale Strategien entwickeln können.

Die Verdienstaussichten nach einem Digitalisierungsmanager Kurs sind sehr attraktiv. Berufseinsteiger:innen verdienen typischerweise zwischen 3.800 € und 4.800 € brutto monatlich. Mit wachsender Erfahrung in Digital Leadership, Scrum-Methoden, Change Management und Design Thinking-Projekten steigen die Gehälter auf 5.000 € bis 7.000 € oder mehr – insbesondere in großen Unternehmen, Beratungen und technologiegetriebenen Organisationen.

Die Inhalte der Digitalisierungsmanager Schulung umfassen Change Management (IHK), agiles Projektmanagement mit Scrum, digitale Führungskompetenzen, Innovationsmethoden, Design Thinking sowie Strategie- und Transformationsplanung, sodass Teilnehmende direkt auf leitende Funktionen in der digitalen Transformation vorbereitet werden.

Die Karrierechancen sind exzellent. Besonders gefragt sind Fachkräfte, die digitale Transformationsprozesse steuern, Teams agil führen, Change-Prozesse begleiten und innovative Lösungen implementieren – ideal für mittelständische Unternehmen, Großkonzerne, Beratungen und technologieorientierte Organisationen.

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FAQs zur Weiterbildung

Welche konkreten Aufgaben übernehmen Digitalisierungsmanager in mittelständischen Unternehmen?

Digitalisierungsmanager sind typischerweise für die Analyse bestehender Geschäftsprozesse, die Identifikation von Optimierungspotenzialen durch digitale Technologien sowie die Planung und Steuerung von Digitalisierungsprojekten verantwortlich. Sie fungieren als Schnittstelle zwischen technischen Teams und Geschäftsführung, dokumentieren Anforderungen, moderieren Change-Management-Prozesse und überwachen die Einhaltung von Meilensteinen und Budgets. Darüber hinaus sind sie häufig mit der Evaluierung von Softwarelösungen, der Implementierung neuer Systeme und der Schulung von Mitarbeitern während der Umstellungsphasen betraut. In dieser Rolle werden sie auch zur Sicherung von Wettbewerbsfähigkeit herangezogen, insbesondere wenn etablierte Unternehmen ihre Abläufe modernisieren müssen.

In welchen Branchen und Funktionsbereichen werden Digitalisierungsmanager besonders nachgefragt?

Der Bedarf an Digitalisierungsmanagern ist branchenübergreifend, konzentriert sich jedoch verstärkt auf Industrie und Handwerk, wo Produktionsprozesse digitalisiert werden, sowie auf Handel und Logistik mit Anforderungen an Supply-Chain-Optimierung und E-Commerce-Integration. Auch im Finanzsektor, Gesundheitswesen und in der öffentlichen Verwaltung besteht erheblicher Bedarf, da diese Sektoren verstärkt in digitale Infrastrukturen investieren. Innerhalb von Organisationen arbeiten Digitalisierungsmanager häufig in den Funktionsbereichen Betriebsrat, Projektmanagement, IT-Governance oder als operative Leiter von Digitalisierungsinitiativen. Die Rolle wird zunehmend auch als strategische Position auf mittlerer Managementebene etabliert, insbesondere in größeren Unternehmen mit mehreren parallelen Transformationsprojekten.

Welche typischen Hürden müssen Digitalisierungsmanager bei der Umsetzung von Transformationsprojekten überwinden?

Eine der größten Herausforderungen ist der Widerstand von Mitarbeitern, die etablierte Arbeitsweisen verlassen sollen – dies erfordert fundierte Change-Management-Kompetenzen und Kommunikationsfähigkeiten. Technisch relevante Probleme entstehen häufig durch Legacy-Systeme, die schwer mit modernen Lösungen integrierbar sind, sowie durch unklare oder widersprüchliche Anforderungen aus verschiedenen Fachbereichen. Finanzielle Einschränkungen und lange Amortisationszeiträume führen zu Druck hinsichtlich der Projektkalkulation und des Return on Investment. Zusätzlich müssen Digitalisierungsmanager mit mangelnder digitaler Kompetenz in Führungsetagen umgehen, was zu schwachen Entscheidungsprozessen und unzureichender Priorisierung von Maßnahmen führen kann.

Wie unterscheidet sich das Aufgabenprofil eines Digitalisierungsmanagers von einem klassischen Projektmanager?

Während klassische Projektmanager primär auf Terminplanung, Ressourcenallokation und Leistungskontrolle fokussieren, befassen sich Digitalisierungsmanager stärker mit der strategischen Ausrichtung, der Geschäftsmodelltransformation und der Sicherung von Zukunftsfähigkeit. Sie benötigen ein tieferes Verständnis für Technologietrends, Cloud-Architekturen, Datensicherheit und Automatisierungspotenziale, um fundierte Technologieentscheidungen zu unterstützen. Digitalisierungsmanager sind häufig weniger an einzelnen Projekten gebunden, sondern koordinieren ein Portfolio von Maßnahmen, die in verschiedenen Phasen und mit unterschiedlichen Stakeholdergruppen operieren. Die Rolle erfordert zusätzlich ein hohes Maß an Veränderungskompetenz und Befähigungsorientierung, da es weniger um Projektabschluss als um nachhaltige Kulturveränderung geht.

Welche Verdienstperspektiven haben Fachkräfte mit Digitalisierungsmanagement-Qualifikation?

Das Gehaltsniveau für Digitalisierungsmanager variiert je nach Unternehmensgröße, Branche und Region erheblich, liegt aber typischerweise im Bereich von 45.000 bis 70.000 Euro brutto jährlich für Positionen auf operativer Ebene. In größeren Unternehmen oder bei strategischen Rollen auf Mittleres-Management-Level können Gehälter von 60.000 bis über 85.000 Euro erreicht werden, teilweise zusätzlich mit Bonusregelungen. Der Marktwert wird durch nachgewiesene Projekterfolge, zusätzliche technische Zertifikationen und Branchenspezialwissen deutlich erhöht. Die Nachfrage übersteigt derzeit das Angebot qualifizierter Fachkräfte, was tendenziell zu steigenden Gehältern und besseren Verhandlungsposition führt.

Welche realen Anwendungsszenarien zeigen den praktischen Wert der Digitalisierungsmanagement-Kompetenz?

Ein typisches Szenario ist die Digitalisierung von Bestellprozessen im Handwerk, wo manuelle Abläufe durch E-Procurement-Systeme ersetzt werden – dies erfordert Prozessanalyse, Systemauswahl, Schulung und Erfolgsmessung durch den Digitalisierungsmanager. Ein weiteres Beispiel ist die Einführung von Produktionsdatenerfassung in Fertigungsbetrieben, wo IoT-Sensoren an Maschinen angebracht und mit ERP-Systemen verbunden werden, um Echtzeit-Transparenz zu schaffen. Im Einzelhandel kann die Verlagerung auf omnichannel-Strategien mit Integration von Onlineshop, POS-System und Lagerverwaltung eine koordinierte Digitalisierungsleistung erfordern. Auch die Migration von lokalen Servern in Cloud-Infrastrukturen mit Datenschutz-Compliance stellt ein komplexes Projekt dar, das Digitalisierungsmanagement-Kompetenzen erfordert.

Wie tragen Digitalisierungsmanager zur Sicherung von Datenschutz und Cybersecurity bei Transformationsprojekten bei?

Digitalisierungsmanager müssen bei der Evaluierung neuer Systeme und Prozesse DSGVO-Anforderungen berücksichtigen und sicherstellen, dass Datenflüsse dokumentiert und Datenschutzfolgeabschätzungen durchgeführt werden. Sie koordinieren die Zusammenarbeit mit IT-Sicherheitsteams, um Sicherheitsanforderungen in Systemplanning und Implementierung zu integrieren, anstatt diese als nachträgliche Compliance-Aufgabe zu behandeln. In Projekten zur Cloud-Migration oder API-Integration müssen sie Risiken hinsichtlich Datenabfluss und Zugriffsrechte bewerten und technische Architekturentscheidungen mitgestalten. Ferner sind sie verantwortlich für die Schulung von Mitarbeitern bezüglich sicherer Nutzung neuer Systeme und für die Etablierung von Governance-Strukturen, die langfristig Sicherheitsstandards gewährleisten.

Welche Kompetenzen in Datenanalyse und KI-Anwendung werden von Digitalisierungsmanagern erwartet?

Digitalisierungsmanager müssen grundlegend verstehen, wie Datenquellen identifiziert, konsolidiert und für Geschätsentscheidungen nutzbar gemacht werden – dies ist zentral für die Bewertung von Business-Intelligence- und Analytics-Projekten. Bezüglich künstlicher Intelligenz wird ein konzeptionelles Verständnis erwartet, um zu beurteilen, welche Prozesse durch maschinelles Lernen automatisierbar sind (etwa Rechnungsfreigabe, Qualitätskontrolle oder Kundenprognosen) und welche Datenqualität dafür erforderlich ist. Sie müssen in der Lage sein, mit Data-Science-Teams und Fachbereichen zu kommunizieren, um realistische Chancen und Limitationen von KI-Anwendungen einzuschätzen. Ein tiefgehendes mathematisches Verständnis ist nicht erforderlich, jedoch ein strategisches Urteilsvermögen darüber, wann und wie solche Technologien Mehrwert generieren und welche Investitionen wirtschaftlich sinnvoll sind.

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