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 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

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.
  • Typ

    Online-Training oder Präsenztraining

  • Dauer

    5 Monate

  • Aufbau

    6 Module + 1 Zusatzmodul

  • Niveau

    (Quer)Einsteigende

  • Sprachen

    Deutsch

  • Abschluss

    Abschlusszertifikat

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.

Module

Modul 1: Einführung – Veränderte Arbeitswelt durch Industrie 4.0

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

Modul 2: Grundkenntnisauffrischung – Mathematisch-statistische Kenntnisse

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

Modul 3: Projektmanagement

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

Modul 4: Datenkompetenzen

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

Modul 5: Tools zur Datenanalyse und Datenvisualisierung

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

Modul 6: Data Analyst mit Kommunikations- und Präsentationstechniken

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

Modul 7: Kommunikation und Präsentation

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

 

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.

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.

100 % FÜR DICH

Personalisiere Dein Lernerlebnis.

Unverbindliche Probewoche
Mit unserer unverbindlichen Probewoche bekommst Du einen Einblick in Dein gewünschtes Training. Danach hast Du die Wahl: Entweder Du entscheidest Dich für das Training oder suchst Dir ein anderes heraus, das noch besser zu Dir passt.
Individuelle Kursmodule
Bei uns kannst Du Dir die Module Deiner Weiterbildung maßgeschneidert zusammenstellen. Ob Business Intelligence, Data Analytics, Data Science oder Programmieren: nutze Deine Zeit optimal, um Expertenwissen aufzubauen und Deine Fähigkeiten individuell weiterzuentwickeln.
Erfahrungsberichte
Das sagen unsere Absolvent:innen.
Zahlungsmöglichkeiten

Finde Deine passende Finanzierung.

Mit einem Bildungsgutschein kannst Du Dir Deine Weiterbildung zu 100 % durch das Jobcenter oder die Agentur für Arbeit finanzieren lassen, wenn Du aktuell arbeitslos oder arbeitssuchend registriert bist.

 

Wenn Du berufstätig bist, kannst Du Deine Weiterbildung vom Arbeitgeber teilweise oder ganz über das Qualifizierungschancengesetz finanzieren lassen – unabhängig von Qualifikation, Alter und Betriebsgröße.

 

Wenn Du aktuell an einer Universität oder Hochschule in Deutschland immatrikuliert bist, kannst Du unsere Kurse mit 50 % Preisnachlass absolvieren.

Nutze unsere Ratenzahlung, um die Kosten für Deine Weiterbildung auf mehrere Monate zu verteilen und Deine finanzielle Flexibilität zu erhalten.

 

Bezahle sicher und einfach nach Deinem Training, indem wir Dir eine Rechnung ausstellen.

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.)

Kostenlose Beratung

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