- TRAININGSPROGRAMM
Data Analyse
Werde Expert:in für Data Analyse und lerne in dieser Weiterbildung von Datenqualität und SQL bis zu Python-Analytics, Power BI und KI-Automatisierung alles, um auf dem Jobmarkt zu überzeugen. Du verbindest Datenanalyse mit Prozessanalyse und baust Dir mit einem Portfolio-Projekt eine überzeugende Arbeitsprobe auf.
- Vollzeit: ca. 40 Std./Woche · Teilzeit: ca. 20 Std./Woche
- Vollzeit: 8–9 Monate · Teilzeit: 16–17 MonateVollzeit: 7–8 Monate · Teilzeit: 14–15 MonateVollzeit: 7–8 Monate · Teilzeit: 15–16 Monate
- Uniabschluss mit Mathe- und Statistikanteilen oder Programmiersprachen oder Berufserfahrungen mit Statistik, Datenbanken, Programmiersprachen (z.B. mit R).
- Unterricht und Lernmaterial auf Deutsch.
Wähle deine Variante
Alle Varianten enthalten Data Quality in Practice, Business Analyse, KI-Automatisierung, SQL, Power BI, Data Analytics und Portfolio-Projekt.
Wähle deine Variante
Was ist Data Analyse?
Data Analysts bereiten Unternehmensdaten auf, werten sie selbstständig aus und stellen die Ergebnisse zielgruppengerecht dar, damit Fachbereiche fundierte Entscheidungen treffen. Mit dieser Weiterbildung belegst Du, dass Du Daten mit SQL, Excel und Python prüfst, analysierst und visualisierst. Deine StackFuel Zertifikate und Dein Portfolio machen diese Fähigkeiten für Arbeitgeber nachvollziehbar.
Warum hilft Dir dieses Data-Analyst-Training und was bringen Dir die Zertifikate?
Du lernst, Daten mit SQL abzufragen, in Excel zu prüfen und aufzubereiten und in Power BI als Dashboards darzustellen. Mit Python und pandas analysierst Du Daten bis hin zu ersten Vorhersagemodellen. Mit Business-Analyse und Change Management modellierst Du Prozesse und begleitest Veränderungen, mit n8n baust Du KI-Agenten, und in einem Portfolio-Projekt wendest Du Dein Wissen praxisnah an. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.
Du lernst, Daten mit SQL abzufragen, in Excel zu prüfen und aufzubereiten und in Power BI als Dashboards darzustellen. Mit Python und pandas analysierst Du Daten bis hin zu ersten Vorhersagemodellen, und mit Microsoft Copilot arbeitest Du im Büroalltag produktiver. Mit Business-Analyse und Change Management modellierst Du Prozesse und begleitest Veränderungen, mit n8n baust Du KI-Agenten, und in einem Portfolio-Projekt wendest Du Dein Wissen praxisnah an. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.
Du lernst, Daten mit SQL abzufragen, in Excel zu prüfen und aufzubereiten und in Power BI als Dashboards darzustellen. Mit Python und pandas analysierst Du Daten bis hin zu ersten Vorhersagemodellen, und mit Microsoft Copilot arbeitest Du im Büroalltag produktiver. Im strategischen KI-Management bewertest Du KI-Use-Cases, mit Business-Analyse modellierst Du Prozesse, mit n8n baust Du KI-Agenten, und in einem Portfolio-Projekt wendest Du Dein Wissen praxisnah an. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.
Diese Trainings sind im Trainingsprogramm enthalten:
-
Data Quality in Practice – Focus Excel
-
KI-Fachkraft Variante
-
Microsoft Copilot - Vertiefung Variante
-
Business Analyse und Prozessmodellierung
-
Changemanagement und Digitale Transformation Variante
-
Strategisches KI-Management Variante
-
KI - Workflow & Automatisierung
-
SQL & Relational Databases
-
Analytics & Reporting - Focus Power BI
-
Data Analytics
-
Portfolio-Projekt
-
Data Quality in Practice – Focus Excel
-
KI-Fachkraft oder Microsoft Copilot - Vertiefung
-
Business Analyse und Prozessmodellierung
-
Changemanagement und Digitale Transformation oder Strategisches KI-Management
-
KI - Workflow & Automatisierung
-
SQL & Relational Databases
-
Analytics & Reporting - Focus Power BI
-
Data Analytics
-
Portfolio-Projekt
- Was? Du legst Daten in strukturierten Tabellen an, wertest sie mit Funktionen wie XVERWEIS, Pivot-Tabellen und Diagrammen aus, lernst die Dimensionen der Datenqualität kennen und bereinigst Daten mit dem PowerQuery-Editor.
- Wozu? Damit Analysen und Entscheidungen auf sauberen, geprüften Daten beruhen und Du einschätzt, wo Excel an seine Grenzen kommt.
- Praxis: Im Abschlussprojekt bereinigst, prüfst und wertest Du einen unbereinigten Unternehmensdatensatz aus.
1 von 2 · Abhängig von Deiner Variante
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und generativen Modellen verstehen
- Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und deren Grenzen kennen
- Effektives Prompting erlernen, um präzise und wiederholbare Ergebnisse zu erzielen
- KI für Recherche, Textgenerierung, Zusammenfassungen und Ideation nutzen
- Workflows mit KI-Unterstützung entwerfen, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren
- Risiken, Bias und Datenschutzaspekte bei der KI-Nutzung einschätzen
- Best Practices für die Einführung von KI im Team und im Unternehmen anwenden
- Was? Du ordnest die Copilot-Varianten in Microsoft 365 ein, klärst Datenzugriff und Datenschutz, formulierst Prompts nach einer festen Vier-Elemente-Struktur und prüfst KI-Ausgaben systematisch auf Fehler und Halluzinationen.
- Wozu? Damit Du Texte, E-Mails, Präsentationen, Meetings und Excel-Auswertungen schneller und zuverlässiger bearbeitest.
- Praxis: Im Abschlussprojekt setzt Du ein eigenes Copilot-Projekt über mehrere Apps hinweg um und baust Dir eine persönliche Prompt-Bibliothek auf.
- Was? Du analysierst Business-Kontexte mit Methoden wie SWOT und PESTLE, modellierst Prozesse mit Flowcharts, Swimlanes, UML und BPMN, erhebst und priorisierst Anforderungen, führst Gap-Analysen durch und bewertest den Business Impact.
- Wozu? Damit Du Veränderungsvorhaben strukturiert vorbereitest, Stakeholder gezielt einbindest und Entscheidungen auf einer belastbaren Grundlage ermöglichst.
- Praxis: Im Abschlussprojekt arbeitest Du ein eigenes Project Proposal aus und präsentierst es Stakeholdern.
1 von 2 · Abhängig von Deiner Variante
- Was? Du ordnest Veränderungstreiber und Reifegrade ein, wendest Frameworks wie Lewin, Kotter, ADKAR und Cynefin an, definierst KPIs für Akzeptanz und Wirkung und steuerst Kultur, Widerstand und Kommunikation.
- Wozu? Damit Du Veränderungen in Unternehmen planbar steuerst, Erfolge messbar machst und Betroffene gezielt einbindest.
- Praxis: Du arbeitest mit szenariobasierten Übungen und verknüpfst im Abschlussprojekt Stakeholder-Analyse, Frameworks, KPI-Set und Kommunikations-Roadmap zu einem integrierten Change-Projekt.
- Was? Du identifizierst und bewertest KI-Use-Cases, ordnest Datenqualität und Governance ein, berücksichtigst DSGVO und EU AI Act und lernst, KI-Strategien mit Change Management, KPIs und ROI-Betrachtung umzusetzen.
- Wozu? Damit Du KI-Entscheidungen fundiert vorbereitest, Risiken im Blick behältst und den Geschäftswert von KI messbar machst.
- Praxis: Im Abschlussprojekt erarbeitest Du eine eigene KI-Roadmap mit Business Case und Governance und präsentierst sie im Plenum.
- Was? Du lernst n8n von den Grundlagen bis zu robusten Workflows, bindest APIs und Datenpipelines an, setzt LLM-Nodes mit fortgeschrittenem Prompt Engineering ein und baust KI-Agenten mit Gedächtnis, Wissensanbindung (RAG) und Werkzeugen.
- Wozu? Damit Du wiederkehrende Aufgaben ohne Programmierung automatisierst und KI-Lösungen zuverlässig, datenschutzkonform und qualitätsgesichert betreibst.
- Praxis: Im Praxisprojekt konzipierst, implementierst und präsentierst Du in vier Sprints eine eigene Automatisierungslösung und erwirbst die Zertifizierung für KI – Workflow & Automatisierung.
- Was? Du schreibst Abfragen mit Filtern, Gruppierungen, Joins und Subqueries, lernst Normalisierung und Datenbankdesign und setzt CTEs und analytische Funktionen für Kennzahlen und Ranglisten ein.
- Wozu? Damit Du Daten selbstständig aus Datenbanken holst, aggregierst und im Unternehmen verfügbar machst.
- Praxis: Du arbeitest in vier Praxisprojekten und analysierst im Abschlussprojekt eigenständig eine unbekannte Datenbank.
- Was? Du lernst die Oberfläche und Grundfunktionen von Power BI kennen, bereitest Daten mit dem Power Query Editor auf, gestaltest Visualisierungen und Dashboards und berechnest Kennzahlen mit DAX und statistischen Methoden.
- Wozu? Damit Du datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen mit verständlichen Berichten und interaktiven Analysen unterstützt.
- Praxis: Du vertiefst jedes Kapitel in Praxisprojekten, insgesamt vier.
- Was? Du lernst Python-Grundlagen und arbeitest mit pandas und matplotlib, nutzt SQL und APIs in Python und wendest statistische Methoden sowie lineare und logistische Regression an.
- Wozu? Damit Du Unternehmensdaten selbstständig auswertest und die Ergebnisse zielgruppengerecht visualisierst.
- Praxis: Du analysierst New Yorker Taxidaten und bearbeitest als Abschlussprüfung einen Fall zur Kundenabwanderung eines Telekommunikationsunternehmens, den Du mit unserem Coaching-Team besprichst.
- Was? Du wählst ein Data-Analytics- oder Data-Science-Projekt aus, richtest Deine Arbeitsumgebung mit Git und GitHub ein, organisierst Dein Projekt mit Notion, arbeitest nach agilen Methoden und führst ein vollständiges Datenprojekt von der Analyse bis zur Präsentation durch.
- Wozu? Damit Du potenziellen Arbeitgebern eine echte Arbeitsprobe statt nur einen Lebenslauf zeigst.
- Praxis: Du bearbeitest das Projekt allein oder in einer Kleingruppe mit Feedback unserer Coaches und präsentierst es online vor Teilnehmenden und StackFuel-Mitarbeitenden.
Dein Programm Data Analyst – Change ManagementData Analyst – Change Management mit CopilotData Analyst – Strategisches KI-Management
Beratung vereinbaren- 9 Trainings
- 8–9 Monate7–8 Monate in Vollzeit
- Auch in Teilzeit möglich
Du bist zertifiziert.
Nach jedem abgeschlossenen Modul erhältst Du ein eigenes Zertifikat.
Jedes dieser StackFuel Zertifikate ist industrieweit anerkannt und zeigt Arbeitgebern Deine erworbene Expertise.
KI-Fachkraft Trainingsprogramm
Werde Expert:in für die Nutzung von KI-Tools und lerne KI-Grundlagen und einfache Automatisierungen –
bei Interesse auch mit weiteren Trainingsprogrammen kombinierbar!
- Grundlegende KI-Konzepte und Prompting-Techniken im Unternehmenskontext sicher anwenden
- Daten- und KI-Ergebnisse fundiert auswerten
- Einfache KI-Lösungen verantwortungsvoll im Arbeitsalltag der Fachabteilungen einsetzen
- KI-Sicherheit und -Ethik
Data Analyst Training: KI-Update
Lerne im neu erweiterten Data Analytics Training jetzt auch Data Analysis mit LLM Assistance, und bereite Dich so erfolgreich auf die Jobs von Morgen vor.
Data Analytics
Meistere Datenauswertung, Python-Grundlagen, statistische Analysen, Regressionen & effektive Visualisierung, um Ergebnisse nutzbar zu machen.
LLM Assistance
Lerne Datenanalyse mit GenAI Tools
Die komplementären GenAI Trainings stehen Dir ergänzend zu Deinem Trainingsprogramm zur Verfügung und helfen Dir, LLMs für Deine Arbeit als Datenprofi einzusetzen.
Generative AI
LLM Assistance
Analysis with LLMs
Zurzeit sind in Deutschland über 100.000 Stellen mit KI- und Tech-Bezug unbesetzt.
StackFuel Career Service für Deinen Jobeinstieg.
Damit Du in diesem Markt sichtbar wirst, begleiten wir Dich über das Training hinaus. In unserem individuellen Karriere-Coaching optimieren wir Deinen Lebenslauf, entwickeln passgenaue Anschreiben und schärfen Deine Bewerbungsstrategie. Mit Interview- und Soft-Skills-Training gehst Du sicher in Gespräche und Assessments. Regelmäßige Feedback-Runden, Workshops und Networking-Events stärken Dein Profil. Zusätzlich unterstützen wir Dich bei Gehaltsverhandlungen und Deiner beruflichen Zielfindung.
Daten- und KI-Kompetenz ist gefragter denn je.
Unsere praxisnahen Trainingsprogramme kombinieren interaktive Live-Sessions mit realen Projektarbeiten, in denen Du genau die Daten- und KI-Skills erwirbst, nach denen Headhunter und Recruiter suchen. Datenexpert:innen sind branchenübergreifend gefragt: Mit einem StackFuel Trainingsprogramm qualifizierst Du Dich für den Einstieg in Daten- und Tech-Berufe mit KI-Kompetenz – etwa als Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer oder Projekt Manager – und sicherst Dir den Zugang zu über 109.000 offenen Jobs mit Tech- und KI-Bezug (Quelle: Bitkom Research 2025, Quelle: PwC 2026).
Das sagen unsere Absolvent:innen.
Bereits über 6.000 Absolvent:innen haben Data Analytics und Data Science Weiterbildungen bei StackFuel absolviert. Hier berichten einige von ihnen über ihre Erfahrung:
Die Starttermine gelten für alle Varianten. Programmname und Dauer folgen Deiner Variante.
| TrainingsprogrammTraining | Datum | Datum/Dauer | Modell | |
|---|---|---|---|---|
| 02.11.2026 |
02.11.2026
8–9 Monate7–8 Monate
Vollzeit
|
Vollzeit | Bewerben | |
| 02.11.2026 |
02.11.2026
16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
Teilzeit
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Teilzeit | Bewerben | |
| 16.11.2026 |
16.11.2026
8–9 Monate7–8 Monate
Vollzeit
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Vollzeit | Bewerben | |
| 16.11.2026 |
16.11.2026
16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
Teilzeit
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Teilzeit | Bewerben | |
| 30.11.2026 |
30.11.2026
8–9 Monate7–8 Monate
Vollzeit
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Vollzeit | Bewerben | |
| 30.11.2026 |
30.11.2026
16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
Teilzeit
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Teilzeit | Bewerben | |
| 14.12.2026 |
14.12.2026
8–9 Monate7–8 Monate
Vollzeit
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Vollzeit | Bewerben | |
| 14.12.2026 |
14.12.2026
16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
Teilzeit
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Teilzeit | Bewerben | |
| 11.01.2027 |
11.01.2027
8–9 Monate7–8 Monate
Vollzeit
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Vollzeit | Bewerben | |
| 11.01.2027 |
11.01.2027
16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
Teilzeit
|
Teilzeit | Bewerben |
Die Starttermine gelten für alle Varianten. Programmname und Dauer folgen Deiner Variante.
Data Analyst – Change ManagementData Analyst – Change Management mit CopilotData Analyst – Strategisches KI-Management
02.11.26
+4 weiterer
-
02.11.2026
- Vollzeit - 8–9 Monate7–8 Monate
- Teilzeit - 16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
-
16.11.2026
- Vollzeit - 8–9 Monate7–8 Monate
- Teilzeit - 16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
-
30.11.2026
- Vollzeit - 8–9 Monate7–8 Monate
- Teilzeit - 16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
-
14.12.2026
- Vollzeit - 8–9 Monate7–8 Monate
- Teilzeit - 16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
-
11.01.2027
- Vollzeit - 8–9 Monate7–8 Monate
- Teilzeit - 16–17 Monate14–15 Monate15–16 Monate
Lass Dich jetzt persönlich beraten.
Unser Expert:innen-Team findet gemeinsam mit Dir eine geeignete Weiterbildung und beantwortet alle offenen Fragen.
Wir freuen uns auf Dich!
FAQ
Was macht ein Data Analyst und wie bereitet die Data Analyse Weiterbildung darauf vor?
Ein Data Analyst bereitet Unternehmensdaten auf, wertet sie aus und stellt die Ergebnisse so dar, dass Fachbereiche daraus Entscheidungen ableiten. Die Data Analyse Weiterbildung führt Dich von der Datenqualität in Excel über SQL und Python-Analytics bis zu Dashboards in Power BI. Je nach Fokus ergänzt Du Change Management oder strategisches KI-Management, teils mit Microsoft Copilot.
Welche Tools und Methoden lerne ich in der Data Analyse Weiterbildung?
Du arbeitest Dich in Schritten durch den Analyseprozess: Daten strukturieren und auf Qualität prüfen, mit SQL abfragen, mit Python und statistischen Methoden auswerten und die Ergebnisse zielgruppengerecht in Dashboards darstellen. Business-Analyse und je nach Fokus Change Management oder strategisches KI-Management helfen Dir, Ergebnisse im Unternehmen zu verankern. Praxisprojekte, Live-Sessions und unsere Coaches begleiten jedes Modul.
Welche Praxisprojekte setze ich in der Data Analyse Weiterbildung um?
Du bereinigst und wertest einen unbereinigten Unternehmensdatensatz aus, analysierst eine unbekannte Datenbank mit SQL und vertiefst jedes Kapitel in Power BI in Praxisprojekten. In Python analysierst Du New Yorker Taxidaten und bearbeitest als Abschlussprüfung einen Fall zur Kundenabwanderung, den Du mit unserem Coaching-Team besprichst. Den Abschluss bildet ein Portfolio-Projekt mit Feedback von unseren Coaches.
Für wen eignet sich die Data Analyse Weiterbildung und worin unterscheidet sie sich von den Weiterbildungen Data Science und Business Intelligence?
Die Data Analyse Weiterbildung passt, wenn Du Daten selbstständig auswerten und für Entscheidungen aufbereiten willst. Level: Mittel. Du hast ein Studium mit Mathematik- und Statistikanteilen oder Programmierinhalten abgeschlossen oder verfügst über Berufserfahrung mit Statistik, Datenbanken oder Programmiersprachen (z. B. R). Gegenüber der Weiterbildung Data Science fehlen Machine Learning und objektorientierte Programmierung, gegenüber Business Intelligence kommt die Datenanalyse mit Python hinzu.
Wie lange dauert die Data Analyse Weiterbildung und wie läuft sie ab?
Die Data Analyse Weiterbildung findet in Vollzeit statt und dauert je nach Fokus 7,4 bis 8,1 Monate. Sie besteht aus 9 Modulen, zu denen ein Portfolio-Projekt gehört, in dem Du Dein Gelerntes anwendest. Du lernst zu festen Unterrichtszeiten mit Live-Sessions und unseren Coaches. Die aktuellen Starttermine stehen in der Tabelle auf dieser Seite. Du möchtest eine individuelle Beratung zu Deinen Weiterbildungsmöglichkeiten? Melde Dich gerne bei unserem Team: info@stackfuel.com
Wie kann ich die Data Analyse Weiterbildung finanzieren?
Mit einem Bildungsgutschein übernehmen Jobcenter oder Agentur für Arbeit die Kosten zu 100 %, wenn Du arbeitslos oder arbeitssuchend registriert bist. Als Arbeitnehmer:in kannst Du die Weiterbildung über das Qualifizierungschancengesetz (QCG) von Deinem Arbeitgeber finanzieren lassen. Selbstzahler:innen zahlen direkt oder in Raten. Unser Beratungsteam begleitet Dich bis zur Bewilligung.
Welche Voraussetzungen gibt es?
Du hast ein Studium mit Mathematik- und Statistikanteilen oder Programmierinhalten abgeschlossen oder verfügst über Berufserfahrung mit Statistik, Datenbanken oder Programmiersprachen (z. B. R).