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Data Analyst – Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger

Weiterbildung zur Fachkraft für Datenanalyse

Young professional man smiling at camera while working on laptop in minimalist office setting.
Abschlusszertifikat
(Quer-)Einsteigende
Vollzeit
Deutsch, Englisch
Kostenlos mit Bildungsgutschein
Kursbeschreibung

Der Zertifikatslehrgang Data Analyst – Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger befähigt Dich dazu, im Rahmen von Arbeiten 4.0 und Industrie 4.0 Datenanalysen eigenständig durchzuführen. Du erlangst stark nachgefragte Fähigkeiten in der Programmiersprache Python sowie Fachkenntnisse in SQL und Machine Learning.

Mit erfolgreichem Abschluss des Trainings qualifizierst Du Dich für die Jobrolle als (Junior) Data Analyst oder eine andere analytische Rolle wie dem (Junior) Business Intelligence Analyst oder (Junior) Financial Analyst. Die Data Analyst Zertifizierung belegt Deine neuen Kenntnisse und Fähigkeiten und ermöglicht Dir so einen erfolgreichen Quereinstieg.

In diesem Training lernst Du
Data Analytics Skills
Python Skills
AI Skills
  • Grundlagen zur Industrie 4.0 und Arbeiten 4.0
  • Auffrischung grundlegender Mathematik-und-Statistikkenntnisse
  • Erfolgreiches Projektmanagement
  • Grundlegende Daten- und KI-Kompetenzen
  • Tools zur Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Fokus auf SQL und Google Data Studio
  • Grundlagen für Datenanalysen mit Python
  • Grundlagen für Machine Learning
  • Best Practices für Kommunikation und Präsentation

Zielgruppe

Zielgruppe des Zertifikatlehrgangs Data Analyst – Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger sind Sachbearbeitende, Bürokaufleute und Verwaltungsfachangestellte in Arbeitslosigkeit, Kurzarbeit oder mit einem bevorstehenden Jobverlust, die sich die Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein über die Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter fördern lassen möchten. Die Weiterbildung ist für Quereinsteigende geeignet und der ideale Einstieg in eine datengetriebene Jobrolle als Data Analyst oder Business Analyst.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Diese Weiterbildung ist ausschließlich mit einem Bildungsgutschein von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter finanzierbar. Für die Weiterbildung zum Data Analyst werden keine Programmierkenntnisse oder ein abgeschlossenes Hochschulstudium vorausgesetzt. Du solltest eine Motivation für Zahlen, logisches Denken sowie eine Routine im täglichen Gebrauch mit Computern mitbringen. Du musst zudem Deutschkenntnisse auf B2-Niveau und Englischkenntnisse auf A2-Niveau vorweisen.

Module

1
Einführung in Relationale Datenbanken
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Im ersten Kapitel steigst Du in das Thema Datenbanken ein. Du lernst, was Datenbanken sind und wo sie aus welchem Grund eingesetzt werden. Du verstehst, wie relationale Datenbanken aufgebaut sind und kennst ihre Vor- und Nachteile. Du lernst selbstständig SQL-Queries zu schreiben, um relationale Datenbanken auszulesen und unternehmensrelevante Informationen zu extrahieren. Im ersten Praxisprojekt wendest Du die bisherigen Lerninhalte an und filterst mithilfe boolescher Logik die Daten. Kapitelübersicht.

2
Vertiefung SQL
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Im zweiten Kapitel verfeinerst Du sowohl deine theoretischen als auch praktischen Kenntnisse. Du lernst mit deinen Abfragen Daten zu gruppieren, zu sortieren und mit unterschiedlichen Joins zu verbinden. Außerdem lernst du Subqueries kennen, die Dir neue Filtermöglichkeiten eröffnen. Im zweiten Praxisprojekt kannst Du alles noch einmal festigen.

3
Vertiefung Datenbankdesign
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Im dritten Kapitel konzentrierst Du Dich auf die Struktur relationaler Datenbanken. Um ihren Aufbau besser zu verstehen, tauchst Du selbst ins Datenbankdesign ein und lernst die Normalisierungsregeln kennen. Damit Du Dein Wissen praktisch umsetzen kannst, erfährst Du, wie du Tabellen und Daten erstellst oder veränderst. Im dritten Zwischenprojekt designst Du selbst eine Datenbank und setzt Deinen Entwurf praktisch um.

4
SQL in der Praxis
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Option 1: Fokus auf Analytics
Im letzten Kapitel steht das Abschlussprojekt im Fokus. Dabei analysierst Du eine komplett neue Datenbank selbstständig – von der ersten Exploration bis zur letzten Query. Dafür vermitteln wir Dir zwei weitere wichtige Konzepte, die oft im Arbeitsalltag mit SQL auftauchen: Du lernst, wie Du mit Common Table Expressions (CTEs) auch bei komplexen Queries den Überblick behältst. Du baust zudem vertieftes Wissen zu analytischen Funktionen auf, um Ranglisten zu erstellen oder laufende Summen über längere Zeiträume zu bilden. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen. Kapitelübersicht.

Option 2: Fokus auf Backend
Du arbeitest mit einer komplett neuen Datenbank und wendest alle erlernten Inhalte selbstständig an. Außerdem vermittelt Dir das Kapitel, wo SQL im Arbeitsalltag auftaucht: Du lernst, wie Datenbanken mit Webanwendungen interagieren und welche Rolle SQL bei der Webentwicklung spielt. Du baust außerdem vertieftes Wissen über die Optimierung der Performance von SQLQueries auf. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen.

FAQ
Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu. Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!
Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.
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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!
Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.
Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.
Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH
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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
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