Weiterbildung zur Fachkraft für Datenanalyse
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.
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.
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.
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
Kapitel 2: AI Literacy
Kapitel 3: Data Driven Management
Kapitel 4: Data Storytelling
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
Kapitel 2: Data Analytics with Python
Kapitel 3: Machine Learning Basics
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
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.)
StackFuel GmbH
Nostitzstraße 20
10961 Berlin
info@stackfuel.com
030 / 544 533 420
German 
English 