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Weiterbildung zur Fachkraft für Datenanalyse

Data Analyst – Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger

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 der Data Analyst Weiterbildung lernst Du

  • 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.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    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.
    Online-Training oder Präsenztraining
    (Vollzeit) 5 Monate
    6 Module + 1 Zusatzmodul
    (Quer)Einsteigende
    Deutsch
    Abschlusszertifikat
    0 € 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

  • 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.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    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.
    Das erwartet dich

    Kursüberblick

    Python Skills

    Python ist die Nr. 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science und selbst für Neulinge relativ einfach zu erlernen.

    Interaktive Aufgaben und Projekte

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben und -projekten an, in dem Du ein eigenes Data-Analytics-Projekt mit realen Datensets umsetzt.

    Jobqualifizierung

    Mit diesem Training qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Analyst sowie anderen analytischen Rollen im BI, Marketing oder Finance.

    Jobqualifizierung

    Mit diesem Training qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Analyst sowie anderen analytischen Rollen im BI, Marketing oder Finance.

    Interaktive Aufgaben und Projekte

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben und -projekten an, in dem Du ein eigenes Data-Analytics-Projekt mit realen Datensets umsetzt.

    Python Skills

    Python ist die Nr. 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science und selbst für Neulinge relativ einfach zu erlernen.

    Module

    Im ersten Modul befasst Du Dich mit wichtigen Grundbegriffen der Digitalisierung wie Industrie 4.0
    und Arbeiten 4.0. Hierbei erfährst Du, wie die Industrie 4.0 die Arbeitswelt verändert und was diese
    Veränderungen für Dich bedeuten. Das zweite Kapitel dieses Moduls befasst sich mit dem Thema
    Arbeiten 4.0 und vermittelt Dir wertvolle Kompetenzen für die Digitalisierung im kaufmännischen
    Bereich. Im letzten Kapitel wird das Thema Arbeit 4.0 weiter konkretisiert und Du lernst
    wertvolle Soft Skills, um die immer digitaler werdende Arbeitswelt zu meistern.

    Kapitel 1: Industrie 4.0 – Wie verändert Industrie 4.0 das Arbeiten von morgen und was bedeutet es für mich?
    Kapitel 2: Arbeiten 4.0 – Kompetenzen für die Digitalisierung im kaufmännischen Bereich
    Kapitel 3: Arbeiten 4.0 – Arbeiten in neuen Arbeitsformen

    Im zweiten Modul frischst Du Deine mathematischen und statistischen Kenntnisse wieder auf. Das
    umfasst Grundlagen der Algebra, Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, allgemeine
    Normalverteilung und grundlegende statistische Methoden.

    Kapitel 1: Mathematisch-statistische Grundkenntnisse
    Im dritten Modul machst Du Dich mit ersten Projektmanagementgrundlagen vertraut. Die
    Schwerpunkte dieses Moduls sind Projektorganisation, Methoden, Abwicklung und Steuerung von
    Projekten, Ressourcenmanagement und Projektauswertung.

    Kapitel 1:Projektmanagement Basics
    Im vierten Modul eignest Du Dir grundlegende Daten- und KI-Kompetenzen an. Mit einem
    datengetriebenen Mindset verstehst Du, warum Entscheidungen auf Datenbasis essenziell sind und
    wie Du sie mit Data Thinking erfolgreich umsetzt. Du lernst, was künstliche Intelligenz leisten kann
    und was es für erfolgreiche KI-Projekte im Unternehmen braucht. Das Modul wird mit den Best
    Practices zu Data Storytelling abgerundet. So kannst Du Dein Datenwissen und die datengetriebenen
    Ergebnisse zielgruppengerecht kommunizieren.

    Kapitel 1: Data Literacy
  • Big Data

  • Datafizierung

  • Künstliche Intelligenz

  • Internet der Dinge


  • Kapitel 2: AI Literacy
  • Einführung in die KI

  • Typische Anwendungen von KI

  • Fortgeschrittene Anwendungen von KI


  • Kapitel 3: Data Driven Management
  • Data Strategy

  • Data Thinking

  • Data Management


  • Kapitel 4: Data Storytelling
  • Einführung

  • Bestimme den Kontext

  • Erzähle Deine Data Story

  • Wähle die richtige Abbildung

  • Abschlussprojekt
  • Du lernst in diesem Modul die Grundlagen von relationalen Datenbanken und Datenbankmodellen
    kennen, führst einfache Datenabfragen durch und vertiefst Deine SQL-Kenntnisse in einer
    Projektarbeit mit Abschlusspräsentation. Im weiteren Verlauf dieses Moduls werden erste
    Grundlagen der Datenvisualisierung mit Google Data Studio vermittelt. Dies umfasst die Theorie der
    Datenvisualisierung, die Theorie der Modelle, den Einstieg in Google Data Studio und die Umsetzung
    von komplexen Datenvisualisierungsprojekten.

    Kapitel 1: SQL Basics für Softwareentwickler
    Kapitel 2: Datenvisualisierung mit Google Data Studio
    Im sechsten Modul lernst Du, Daten selbständig zu reinigen, aufzubereiten, zu visualisieren und
    unternehmensrelevante Vorhersagen zu tätigen. Du erlangst stark nachgefragte Fähigkeiten in der
    Programmiersprache Python sowie im Bereich des Machine Learnings.

    Kapitel 1: Python Beginners Guide
  • Python Basics

  • Programming Basics

  • Loops and Functions


  • Kapitel 2: Data Analytics with Python
  • Data Pipelines (Pandas)

  • Data Exploration (Matplotlib)

  • Predictions (Statistics)

  • Internal Data (SQL)

  • External Data (API)

  • Advanced Jupyter

  • Exercise Project

  • Final Project


  • Kapitel 3: Machine Learning Basics
  • Supervised Learning (Regression)
  • Supervised Learning (Classification)

  • Unsupervised Learning (Clustering)

  • Unsupervised Learning (Dimensionality Reduction)

  • Outlier Detection
  • Im Zusatzmodul lernst Du viele hilfreiche Methoden und Tricks, um Inhalte zielgruppengerecht zu kommunizieren und zu präsentieren. Der Fokus liegt darauf, Dir neue Kenntnisse im Visualisieren, Präsentieren und Moderieren zu vermitteln. Zusätzlich zeigen wir Dir, wie Du Moderationen und Präsentationen bestmöglich nachbereiten kannst. Kapitel 1: Gekonnt moderieren – kreativ präsentieren
  • Visualisieren
  • Präsentieren
  • Moderieren
  • Nachbereitung von Moderationen und Präsentationen
  • Starttermine

    Lade Dir jetzt das Curriculum herunter.

    Lernumgebung

    Trainiere online im Browser in unserer interaktiven Lernplattform.

    StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings. 

    Warum StackFuel

    Wir sind Dein strategischer Lernpartner - inklusive Mentoring & Förderung.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.
    Unser FAQ

    Die wichtigsten Fragen auf einen Blick.

    Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Und allein 2021 wurden mehr als 80.000 Stellen für IT-Fachkräfte in Deutschland ausgeschrieben. 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.

    Nein, die Weiterbildung ist zeitlich flexibel und berufsbegleitend gestaltet. Du kannst uneingeschränkt Deinem Beruf nachgehen und kannst Dir Deine Lernzeiten so legen, wie sie für Dich zeitlich am besten passen. Solltest Du plötzlich doch mehr Zeit zur Verfügung haben, kannst Du Dich gerne bei uns per E-Mail melden und wir schalten in Deinem Konto die Lerninhalte für die Teilzeit-Variante frei. In dieser Variante kannst Du die Weiterbildung innerhalb von nur vier Wochen absolvieren. Solltest Du merken, dass Du doch mehr Zeit brauchst, kannst Du die Inhalte dennoch in der Regelzeit absolvieren.

    Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.

    (Ausgenommen sind Teilnehmende unserer geförderten Weiterbildungen. Diese müssen eine feste Stundenzahl pro Woche wahrnehmen und sind verpflichtet an den Live-Webinaren teilzunehmen.)

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    Schau Dir unsere weiteren Trainings an.

    Deine Weiterbildung zum Data Analyst - für 0 € mit Bildungsgutschein weiterbilden lassen.
    Zertifikatslehrgang Data Analyst – Fokus Python
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    TYP:
    Online-Training
    Dauer:
    Teilzeit (4 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
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    Zertifikatslehrgang Data Analyst – Fokus Python
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    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    Teilzeit (4 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    Intensivkus - Weiterbildung zum Data Scientist. Deine Data Scientist Zertifizierung kannst Du am Ende der Data Scientist Weiterbildung mit bestandener Prüfung erhalten.
    Zertifikatslehrgang Data Scientist – Fokus Python
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    TYP:
    Online-Training
    Dauer:
    Teilzeit (5 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    Intensivkus - Weiterbildung zum Data Scientist. Deine Data Scientist Zertifizierung kannst Du am Ende der Data Scientist Weiterbildung mit bestandener Prüfung erhalten.
    Zertifikatslehrgang Data Scientist – Fokus Python
    Qualifizierung für die Jobrolle als Data Scientist
    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    Teilzeit (5 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    Zertifikatslehrgang Data Analytics & Data Science
    Qualifizierung für die Jobrolle als Data Scientist
    TYP:
    Vollzeit (35 Std./Woche)
    Dauer:
    (Vollzeit) 4 Monate
    Zertifikatslehrgang Data Analytics & Data Science
    Qualifizierung für die Jobrolle als Data Scientist
    TYP:
    Vollzeit (35 Std./Woche)
    DAUER:
    (Vollzeit) 4 Monate

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