Data Analyst | E-Learning

Certified Data Analyst

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Certified Data Analyst
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Start

Wöchentlich, immer montags

Format

E-Learning mit Mentoring

Dauer

Vollzeit: 3,5 Monate
Teilzeit: 7 Monate
Berufsbegleitend: 12 Monate

Umfang

Vollzeit: 30-40 h / Woche
Teilzeit: 10-20 h / Woche
Berufsbegleitend: 2-4 h / Woche

Lernniveau

Beginner & Intermediate

Sprachen

Deutsch
Englisch

Zertifikat

Staatlich anerkanntes Zertifikat
Beratung Kursangebot
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Lerne in dieser Datenanalyse-Weiterbildung online – zeitlich flexibel und ortsunabhängig nach deinem eigenen Zeitplan. Gestalte deine Lernreise und mache Fortschritte in einem Tempo, das zu deinem Lebensstil passt.

Erwerbe gefragte, praktische Fähigkeiten in SQL, Excel, Python und Power BI. Lerne 1:1 mit einem erfahrenen Mentor, begleitet von deinem persönlichen Studienberater und unseren Karriere-Coaches. Mach dich arbeitsmarktfähig und sichere dir einen Job mit Zukunft.

Tools, Techniken & Methoden
SQL SQL MySQL MySQL Python Python Pandas Pandas NumPY NumPY Matplotlib Matplotlib Seaborn Seaborn Power BI Power BI Excel Excel Reporting Reporting Visualization Visualization Best Practices Best Practices
Inhalte, Kompetenzen & Lernerfolge

  • Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik
  • Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL
  • Vom Anfänger zum Profi: MS Excel
  • Grundlegende Statistik für die Datenanalyse
  • Datenanalyse mit Python: Pandas
  • Explorative Datenanalyse, Data Storytelling und Visualisierung: 10 praxisnahe Anwendungsfälle
  • Dashboarding und Berichterstellung mit Power BI

Jederzeit und von überall Lernen

Passe deine Weiterbildung deinen Vorlieben, deinem Kalender und deinem Lebensstil an. Lerne jederzeit, überall und in deinem eigenen Tempo.

Persönliches Mentoring über Videokonferenz

Buche jederzeit einen Termin mit deinem Mentor, der dich auf deinem Lern- und Karriereweg begleitet und dich persönlich unterstützt.

Job-ready Praxis in realen Projekten

Unsere Kurse basieren auf praktischen, branchenspezifischen Szenarien und vermitteln anwendungsorientierte Fähigkeiten, die sich direkt im Berufsleben anwenden lassen.

Multimediale Inhalte auf Hochschulniveau

Du profitierst von interaktiven Inhalten auf Hochschulniveau. Dich erwarten umfangreiche Artikel, Videos, Quiz und praktische Übungen, die die Theorie zum Leben erwecken.

Interaktive Live Sessions mit Branchenexperten

Nimm an interaktiven Live-Workshops mit Branchenexperten teil, um die behandelten Lerninhalte dynamisch zu überprüfen und zu vertiefen.

Karriereservices für deinen neuen Job

Mit Bewerbungstrainings, Karrieresprechstunden und unserer aktiven Jobvermittlung helfen wir dir auf dem Weg zu deinem neuen Job.

Diese Unternehmen bilden ihre Mitarbeiter mit uns weiter und stellen unsere Studenten ein

Investiere in dich und deine Karriere

Sichere dir beste Aussichten auf einen Job als Data Analyst

Sichere dir einen Job in einem der am schnellsten wachsenden Berufe in der Technologiebranche. Erwerbe fundierte Kenntnisse in SQL, Excel, Python und Power BI. Entwickle genau die Fähigkeiten, die du für eine Karriere als Data Analyst brauchst. Sichere dir einen attraktiven, gut bezahlten Job mit Zukunft in jeder Branche.

€ 56.500

200

+8-10%

Top 10

Durchschnittliches Jahresgehalt (Einstiegsgehalt)
Durchschnittliche monatliche Jobangebote
Geschätztes Beschäftigungswachstum bis 2030
Schnellstwachsende Jobs

€ 56.500

Durchschnittliches Jahresgehalt (Einstiegsgehalt)

200

Durchschnittliche monatliche Jobangebote

+8-10%

Geschätztes Beschäftigungswachstum bis 2030

Top 10

Schnellstwachsende Jobs
Zielgruppe

Für wen ist diese Weiterbildung?

Diese Datenanalyse-Weiterbildung ist ideal für Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre Datenanalyse-Kenntnisse ausbauen möchten. Besonders geeignet ist der Kurs für angehende Data Analysts und alle, die sich auf das Data Analysis Zertifikat vorbereiten möchten. Vorkenntnisse in Datenanalyse sind nicht nötig. Wir starten mit den Grundlagen und widmen uns dann schrittweise fortgeschrittenen Themen. Ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse kann den Einstieg erleichtern. 

Lass dir die Datenanalyse-Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein der Arbeitsagentur und des Jobcenters finanzieren. Solltest du als arbeitslos oder arbeitssuchend registriert sein, dann kannst du einen Bildungsgutschein für diesen Datenanalyse-Kurs beantragen. Wir haben hierfür einen Bewerbungsleitfaden erstellt. Zur Beantragung des Bildungsgutscheins benötigst du ein Kursangebot.

Du bist Mitarbeiter eines Unternehmens und willst berufsbegleitend Datenanalyse-Kompetenzen aufbauen? Du bist von Arbeitslosigkeit bedroht oder dein Unternehmen ist vom Strukturwandel betroffen? Dann kann dein Arbeitgeber das Qualifizierungschancengesetz nutzen und die Weiterbildung bis zu 100% finanzieren lassen und bis zu 75% der Gehaltskosten erstattet bekommen.

Es gibt viele gute Gründe, mit XDi zum Data Analyst zu werden. Starte jetzt und melde dich an oder lass dich von uns beraten. Wir helfen dir gerne.

Arbeitslose oder Arbeitssuchende

Du bist arbeitslos oder arbeitssuchend und hast Anspruch auf einen Bildungsgutschein und willst die Zeit nutzen, um dich für einen neuen Job als Data Analyst zu qualifizieren.

Quereinsteiger und Berufsumsteiger

Du bist eine branchenfremde, berufstätige Fachkraft und möchtest Data Analyst werden, um dich beruflich zu verändern, zu wachsen und neue Chancen zu nutzen.

Neue Mitarbeiter & Berufseinsteiger

Du hast gerade einen Job in einem neuen Arbeitsumfeld angetreten und dir fehlen relevante Skills, um den Anforderungen des Jobs gerecht zu werden und produktiv arbeiten zu können.

Von Arbeitslosigkeit bedrohte Angestellte

Du bist Mitarbeiter eines Unternehmens, das vom Strukturwandel betroffen ist, dein Job ist in Gefahr und du benötigst Qualifizierung, um deinen Arbeitsplatz zu sichern.

Angehende Data Analyst

Du bist Data Analyst und möchtest deine Kenntnisse im Bereich Datenanalyse erweitern und deine Karriere voranbringen.

Absolventen und Studierende

Du hast kürzlich dein Studium abgeschlossen oder studierst noch und willst deine akademischen Qualifikationen durch praktische, branchenrelevante Fähigkeiten erweitern.

Fachkräfte und Spezialisten

Du bist Spezialist in deiner Disziplin, möchtest dein Fachwissen ausbauen, dich zertifizieren lassen oder dich optimal auf eine Zertifikatsprüfung vorbereiten.

Manager und Führungskräfte

Du willst deine Karriere, deine Abteilung oder dein Unternehmen voranbringen um Datenanalyse gewinnbringend im Unternehmen zu etablieren.

Entrepreneure und Unternehmer

Du bist Entrepreneur oder Inhaber eines KMU und willst dein Unternehmen durch die Nutzung von Datenanalyse-Wissen zukunftssicher machen.

Interessierte Personen

Du interessierst dich für Datenanalyse und möchtest die praktische Anwendung von Datenanalyse-Tools für persönliche oder berufliche Zwecke kennenlernen.
CURRICULUM

Was du lernen wirst!

In dieser Datenanalyse-Schulung erwirbst du auf Basis eines von Branchenexperten erstellten Curriculums die wichtigsten Datenanalyse-Kompetenzen. Die Datenanalyse-Schulung beinhaltet Industrie validierte, interaktive Inhalte auf Hochschulniveau und viel Praxis in realen Projekten. Du baust ein Portfolio auf und schließt die Schulung mit einem Capstone-Projekt ab.

1

Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik

2

Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL

3

Vom Anfänger zum Profi: MS Excel

4

Grundlagen der Statistik für die Datenanalyse

5

Datenanalyse mit Python: Pandas

6

Explorative Datenanalyse, Data Storytelling und Visualisierung: 10 praxisnahe Anwendungsfälle

7

Dashboard- und Berichterstellung mit Power BI

8

Capstone Projekt - Datenanalyse Projekt von A-Z

Kurzbeschreibung

In diesem Modul erhältst du einen fundierten Überblick über zentrale Tools der Datenanalyse – darunter SQL, Python, Pandas, Excel und Power BI Desktop. Du lernst die wichtigsten Schritte im Analyseprozess kennen und erfährst, wie du Projekte zielgerichtet planst, Ressourcen sinnvoll einsetzt und Risiken minimierst. Du setzt Analyse-Tools ein, um Daten zu visualisieren und Einflussfaktoren auf Zielgrößen zu identifizieren. Zum Abschluss lernst du, wie du auch komplexe Analyseergebnisse klar und überzeugend für Stakeholder und Entscheidungsträger aufbereitest und präsentierst.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • die Bedeutung von Datenanalyse und ihren Nutzen in verschiedenen Anwendungsfeldern kennen.
  • zentrale Datenanalysetools wie SQL, Excel und Python kennen.
  • die Schritte eines Datenanalyseprozesses kennen.
  • ein Beispielprojekt mit Umfragedaten praktisch nachzuvollziehen und erste Erkenntnisse zu interpretieren.
Inhalte
  • Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik
  • Datenanalyse: Werkzeuge, Datenquellen, Projektplanung und Prozessschritte
  • Ein exemplarisches Datenanalyseprojekt: Umfrageergebnisse von StackOverflow
Kernkompetenzen
Datenanalyse Analyseprozesse Datentypen Datenquellen Datenstrukturierung Datenverständnis Analyse-Tools Interpretation von Analyseergebnissen
Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du die Grundlagen relationaler Datenbanken kennen und machst dich mit der Abfragesprache SQL vertraut. Du erstellst Datenbanken und Tabellen in MySQL Workbench, fügst Daten ein und entwickelst strukturierte Abfragen. Schritt für Schritt arbeitest du mit zentralen SQL-Konzepten wie Datenmanipulation, Filterung, Fremdschlüsseln, JOINs sowie Aggregationen, Gruppierungen und Sortierungen – und wendest sie direkt in der Praxis an.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • relationale Datenbanken und das Konzept von Tabellen, Schlüsseln und Beziehungen zu verstehen
  • eine eigene Datenbank mit MySQL Workbench zu erstellen und zu konfigurieren
  • Daten mit SQL einzufügen, zu bearbeiten und gezielt abzufragen
  • Bedingungen mit der WHERE-Klausel sowie JOINs zur Verknüpfung mehrerer Tabellen anzuwenden
  • einfache Analysen mit Aggregatfunktionen, Gruppierung und Sortierung durchzuführen
Inhalte
  • Einführung: Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL
  • Installation und erste Schritte mit MySQL Workbench
  • Erste Schritte: Erstellen einer Datenbank und von Tabellen
  • Einfügen, Bearbeiten und Abfragen von Werten
  • Zusätzliche Optionen für die Verwendung der WHERE-Klausel
  • Verwendung von Fremdschlüsseln in der Datenbank
  • Verknüpfen von Abfragen für mehrere Tabellen
  • Der JOIN-Befehl: Verwendung von Daten aus mehreren Tabellen
  • Zählen von Einträgen, Summieren von Werten und andere arithmetische Operationen
  • Gruppieren und Sortieren von Daten
Kernkompetenzen
Relationale Datenbanken SQL Datenabfragen Datenmanipulation Datenbankstrukturen SQL-Befehle (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY) MySQL Workbench Abfragesprachen für strukturierte Daten
Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du, wie du Microsoft Excel gezielt für die Datenanalyse einsetzt. Du erstellst strukturierte Tabellen, bereitest Daten effizient auf und bereinigst sie für weitere Analysen. Im Fokus stehen PivotTables und PivotCharts – von den Grundlagen bis zu berechneten Feldern, Filtern und individuellen Visualisierungen. Alle Übungen basieren auf realistischen Geschäftsdaten und machen dich fit für den souveränen Einsatz von Excel im Analysealltag.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • strukturierte Excel-Tabellen für die Datenanalyse aufzubauen und zu formatieren
  • Daten gezielt zu sortieren, zu filtern, zu bereinigen und aufzubereiten
  • PivotTables zu erstellen, zu bearbeiten und zur Analyse großer Datenmengen zu nutzen
  • PivotTable-Formeln anzuwenden und berechnete Felder zu integrieren
  • PivotCharts zur Visualisierung von Analyseergebnissen einzusetzen und zu gestalten
Inhalte
  • Einführung: Vom Anfänger zum Profi: MS Excel
  • Grundlagen von Excel-Tabellen
  • Vorbereitung, Manipulation und Bereinigung von Daten
  • PivotTables: Grundlagen
  • PivotTables: Vertiefung
  • Erstellen und Anwenden von PivotTable-Formeln
  • Verwendung von PivotCharts
Kernkompetenzen
MS Excel Datenbereinigung Datenstrukturierung PivotTables PivotCharts Geschäftsdatenanalyse Datenvisualisierung Umgang mit großen Datensätzen
Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du zentrale statistische Grundlagen, die du für datenbasierte Entscheidungen und fundierte Analysen brauchst. Du arbeitest mit Lage- und Streuungsmaßen, nutzt statistische Funktionen in Excel und wendest Methoden der deskriptiven und mathematischen Statistik an – darunter Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Inferenz und Regressionsanalyse. Außerdem lernst du den Excel Solver für numerische Optimierungen kennen. Praxisnahe Übungen mit realen Datensätzen und Tools wie dem Excel Data Analysis Toolpak helfen dir dabei, Statistik direkt anzuwenden.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • Excels Datenbankfunktionen anzuwenden, um Datensätze effizient zu verwalten und zu analysieren
  • deskriptive Statistiken zu berechnen und zu interpretieren, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen
  • statistische Datenbankfunktionen von Excel zu nutzen, um komplexere statistische Berechnungen durchzuführen
  • Konzepte der mathematischen Statistik wie Wahrscheinlichkeit, Verteilungen und Hypothesenprüfung im Kontext von Excel anzuwenden
  • numerische Optimierungstechniken einzusetzen, um praktische Probleme zu lösen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Inhalte
  • Einführung: Grundlagen der Statistik
  • Verwendung von Excels’ Datenbankfunktionen für die statistische Datenanalyse
  • Statistische Datenbankfunktionen von Excel: Vertiefung
  • Deskriptive Statistik
  • Mathematische Statistik
    Numerische Optimierung
Kernkompetenzen
Deskriptive Statistik Mathematische Statistik Wahrscheinlichkeitsverteilungen Hypothesentests Statistische Auswertung mit Excel Datenbankfunktionen Numerische Verfahren Datenbasierte Problemlösung
Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du die Programmiersprache Python praxisnah kennen – mit Fokus auf Datenanalyse und typische Business-Anwendungen. Du arbeitest Schritt für Schritt mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Schleifen und Funktionen und setzt Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib gezielt ein. Im Zentrum steht die Anwendung von Pandas zur Datenmanipulation und explorativen Analyse. Du arbeitest außerdem mit externen Datenquellen wie APIs oder SQL und visualisierst deine Ergebnisse direkt in Jupyter Notebooks – für klare, aussagekräftige Analysen.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • grundlegende Programmierkonzepte in Python anzuwenden – inklusive Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • mit Pandas Daten zu bereinigen, zu analysieren und aufzubereiten
  • numerische Berechnungen mit NumPy durchzuführen
  • externe Datenquellen wie APIs oder SQL-Datenbanken in Python zu integrieren
  • Analyseergebnisse mit Matplotlib in Jupyter Notebooks verständlich zu visualisieren
Inhalte
  • Einführung: Die wunderbare Welt von Python, Pandas, NumPy und Matplotlib
  • Installation von Anaconda und Jupyter-Notebooks
  • Erste Schritte mit Python und Jupyter Notebooks
  • Variablen und Datentypen
  • Verzweigungen und Schleifen
  • Funktionen und Gültigkeitsbereich (Scope)
  • Numerische Berechnungen mit NumPy
  • Datenanalyse mit Pandas
  • Externe Daten (API) und interne Daten (SQL)
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib
Kernkompetenzen
Python-Programmierung NumPy Pandas Matplotlib Datenimport Datenmanipulation Automatisierung Analyseworkflows Visualisierung Jupyter Notebooks
Kurzbeschreibung

In diesem Modul dreht sich alles um die praktische Anwendung der explorativen Datenanalyse (EDA). Anhand von zehn realitätsnahen Use Cases – von Entwicklerumfragen über medizinische Datensätze bis hin zu Netflix, FIFA und Pokémon – bereitest du Daten auf, analysierst sie und setzt sie visuell in Szene. Du lernst, wie du mit klaren Fragestellungen, passenden Visualisierungen und wirkungsvollem Data Storytelling aussagekräftige Erkenntnisse gewinnst und überzeugend präsentierst.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • den Ansatz und die Ziele der explorativen Datenanalyse (EDA) praktisch anzuwenden
  • mit Pandas und NumPy reale Datensätze zu bereinigen, analysieren und untersuchen
  • Muster, Trends und Ausreißer in Daten zu erkennen und zu interpretieren
  • Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn gezielt zur Ergebnisdarstellung einzusetzen
  • Analyseergebnisse durch Data Storytelling verständlich und überzeugend zu präsentieren
Inhalte
  • Use Case 1 – StackOverflow
  • Use Case 2 – Lending Club
  • Use Case 3 – Herzinsuffizienz
  • Use Case 4 – FIFA 21
  • Use Case 5 – Kardiale Patienten
  • Use Case 6 – Netflix-Filme und TV-Sendungen
  • Use Case 7 – Formel 1
  • Use Case 8 – Nationales Glücksempfinden
  • Use Case 9 – Videospielverkäufe
  • Use Case 10 – Pokémon mit Statistiken
Kernkompetenzen
Explorative Datenanalyse (EDA) Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Merkmalsidentifikation Datenvisualisierung Dateninterpretation Analytisches Denken Entscheidungsunterstützung
Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du den kompletten Workflow zur Erstellung überzeugender Berichte und interaktiver Dashboards mit Power BI. Du importierst Daten, modellierst und verarbeitest sie und gestaltest aussagekräftige Visualisierungen. Dabei arbeitest du nicht nur mit den Grundfunktionen, sondern setzt auch fortgeschrittene Berechnungen mit DAX gezielt ein. Zum Abschluss erfährst du, wie du deine Dashboards über Power BI Online veröffentlichst und im Team teilst – für einen professionellen BI-Einsatz in der Praxis.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • Power BI Desktop sicher zu bedienen und Datenquellen anzubinden
  • Daten zu modellieren, zu berechnen und mit DAX gezielt auszuwerten
  • komplexe Informationen visuell und verständlich darzustellen
  • interaktive Dashboards für dynamische Analysen zu gestalten
  • Berichte über Power BI Online zu veröffentlichen und im Team zu teilen
Inhalte
  • Einführung: Power BI
  • Erste Schritte mit Power BI Desktop
  • Erstellung von Datenquellen in Power BI
  • Erstellung von Visualisierungen
  • Aggregationen, Berechnungen und Parameter
  • Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
  • Interaktive Dashboards
  • Berichte mit Power BI Online teilen
Kernkompetenzen
Power BI Desktop Datenmodellierung Datenvisualisierung DAX Interaktive Dashboards Cloudbasierte Zusammenarbeit Berichtserstellung Entscheidungsunterstützung
Kurzbeschreibung

In diesem Modul wendest du dein Wissen aus allen vorangegangenen Kursmodulen in einem eigenständigen Analyseprojekt an. Du arbeitest entweder mit einem vorgegebenen oder einem selbst gewählten Datensatz und bearbeitest eine datenbasierte Fragestellung – von der Datenvorbereitung über die explorative Analyse bis zur Präsentation deiner Ergebnisse. Dein Projekt wird in einem Jupyter Notebook dokumentiert und bildet gleichzeitig den ersten Baustein deines professionellen Analysten-Portfolios.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • ein Datenanalyseprojekt selbstständig zu planen und durchzuführen
  • reale Datensätze aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren
  • relevante Fragestellungen abzuleiten und datenbasiert zu beantworten
  • verschiedene Tools und Techniken der Datenanalyse kombiniert einzusetzen (z. B. Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
  • Analyseergebnisse verständlich zu dokumentieren und überzeugend zu präsentieren
Inhalte
  • Durchführung eines eigenständigen Datenanalyseprojekts – von der Datenauswahl über EDA und Auswertung bis zur Ergebnispräsentation im Jupyter Notebook.
Kernkompetenzen
Analyse-Workflow Python Jupyter Notebook Explorative Datenanalyse Statistische Auswertung Datenvisualisierung Hypothesenbildung Ergebnispräsentation

Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik

Kurzbeschreibung

In diesem Modul erhältst du einen fundierten Überblick über zentrale Tools der Datenanalyse – darunter SQL, Python, Pandas, Excel und Power BI Desktop. Du lernst die wichtigsten Schritte im Analyseprozess kennen und erfährst, wie du Projekte zielgerichtet planst, Ressourcen sinnvoll einsetzt und Risiken minimierst. Du setzt Analyse-Tools ein, um Daten zu visualisieren und Einflussfaktoren auf Zielgrößen zu identifizieren. Zum Abschluss lernst du, wie du auch komplexe Analyseergebnisse klar und überzeugend für Stakeholder und Entscheidungsträger aufbereitest und präsentierst.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • die Bedeutung von Datenanalyse und ihren Nutzen in verschiedenen Anwendungsfeldern kennen.
  • zentrale Datenanalysetools wie SQL, Excel und Python kennen.
  • die Schritte eines Datenanalyseprozesses kennen.
  • ein Beispielprojekt mit Umfragedaten praktisch nachzuvollziehen und erste Erkenntnisse zu interpretieren.
Inhalte
  • Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik
  • Datenanalyse: Werkzeuge, Datenquellen, Projektplanung und Prozessschritte
  • Ein exemplarisches Datenanalyseprojekt: Umfrageergebnisse von StackOverflow
Kernkompetenzen
Datenanalyse Analyseprozesse Datentypen Datenquellen Datenstrukturierung Datenverständnis Analyse-Tools Interpretation von Analyseergebnissen

Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL

Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du die Grundlagen relationaler Datenbanken kennen und machst dich mit der Abfragesprache SQL vertraut. Du erstellst Datenbanken und Tabellen in MySQL Workbench, fügst Daten ein und entwickelst strukturierte Abfragen. Schritt für Schritt arbeitest du mit zentralen SQL-Konzepten wie Datenmanipulation, Filterung, Fremdschlüsseln, JOINs sowie Aggregationen, Gruppierungen und Sortierungen – und wendest sie direkt in der Praxis an.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • relationale Datenbanken und das Konzept von Tabellen, Schlüsseln und Beziehungen zu verstehen
  • eine eigene Datenbank mit MySQL Workbench zu erstellen und zu konfigurieren
  • Daten mit SQL einzufügen, zu bearbeiten und gezielt abzufragen
  • Bedingungen mit der WHERE-Klausel sowie JOINs zur Verknüpfung mehrerer Tabellen anzuwenden
  • einfache Analysen mit Aggregatfunktionen, Gruppierung und Sortierung durchzuführen
Inhalte
  • Einführung: Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL
  • Installation und erste Schritte mit MySQL Workbench
  • Erste Schritte: Erstellen einer Datenbank und von Tabellen
  • Einfügen, Bearbeiten und Abfragen von Werten
  • Zusätzliche Optionen für die Verwendung der WHERE-Klausel
  • Verwendung von Fremdschlüsseln in der Datenbank
  • Verknüpfen von Abfragen für mehrere Tabellen
  • Der JOIN-Befehl: Verwendung von Daten aus mehreren Tabellen
  • Zählen von Einträgen, Summieren von Werten und andere arithmetische Operationen
  • Gruppieren und Sortieren von Daten
Kernkompetenzen
Relationale Datenbanken SQL Datenabfragen Datenmanipulation Datenbankstrukturen SQL-Befehle (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY) MySQL Workbench Abfragesprachen für strukturierte Daten

Vom Anfänger zum Profi: MS Excel

Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du, wie du Microsoft Excel gezielt für die Datenanalyse einsetzt. Du erstellst strukturierte Tabellen, bereitest Daten effizient auf und bereinigst sie für weitere Analysen. Im Fokus stehen PivotTables und PivotCharts – von den Grundlagen bis zu berechneten Feldern, Filtern und individuellen Visualisierungen. Alle Übungen basieren auf realistischen Geschäftsdaten und machen dich fit für den souveränen Einsatz von Excel im Analysealltag.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • strukturierte Excel-Tabellen für die Datenanalyse aufzubauen und zu formatieren
  • Daten gezielt zu sortieren, zu filtern, zu bereinigen und aufzubereiten
  • PivotTables zu erstellen, zu bearbeiten und zur Analyse großer Datenmengen zu nutzen
  • PivotTable-Formeln anzuwenden und berechnete Felder zu integrieren
  • PivotCharts zur Visualisierung von Analyseergebnissen einzusetzen und zu gestalten
Inhalte
  • Einführung: Vom Anfänger zum Profi: MS Excel
  • Grundlagen von Excel-Tabellen
  • Vorbereitung, Manipulation und Bereinigung von Daten
  • PivotTables: Grundlagen
  • PivotTables: Vertiefung
  • Erstellen und Anwenden von PivotTable-Formeln
  • Verwendung von PivotCharts
Kernkompetenzen
MS Excel Datenbereinigung Datenstrukturierung PivotTables PivotCharts Geschäftsdatenanalyse Datenvisualisierung Umgang mit großen Datensätzen

Grundlagen der Statistik für die Datenanalyse

Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du zentrale statistische Grundlagen, die du für datenbasierte Entscheidungen und fundierte Analysen brauchst. Du arbeitest mit Lage- und Streuungsmaßen, nutzt statistische Funktionen in Excel und wendest Methoden der deskriptiven und mathematischen Statistik an – darunter Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Inferenz und Regressionsanalyse. Außerdem lernst du den Excel Solver für numerische Optimierungen kennen. Praxisnahe Übungen mit realen Datensätzen und Tools wie dem Excel Data Analysis Toolpak helfen dir dabei, Statistik direkt anzuwenden.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • Excels Datenbankfunktionen anzuwenden, um Datensätze effizient zu verwalten und zu analysieren
  • deskriptive Statistiken zu berechnen und zu interpretieren, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen
  • statistische Datenbankfunktionen von Excel zu nutzen, um komplexere statistische Berechnungen durchzuführen
  • Konzepte der mathematischen Statistik wie Wahrscheinlichkeit, Verteilungen und Hypothesenprüfung im Kontext von Excel anzuwenden
  • numerische Optimierungstechniken einzusetzen, um praktische Probleme zu lösen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Inhalte
  • Einführung: Grundlagen der Statistik
  • Verwendung von Excels’ Datenbankfunktionen für die statistische Datenanalyse
  • Statistische Datenbankfunktionen von Excel: Vertiefung
  • Deskriptive Statistik
  • Mathematische Statistik
    Numerische Optimierung
Kernkompetenzen
Deskriptive Statistik Mathematische Statistik Wahrscheinlichkeitsverteilungen Hypothesentests Statistische Auswertung mit Excel Datenbankfunktionen Numerische Verfahren Datenbasierte Problemlösung

Datenanalyse mit Python: Pandas

Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du die Programmiersprache Python praxisnah kennen – mit Fokus auf Datenanalyse und typische Business-Anwendungen. Du arbeitest Schritt für Schritt mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Schleifen und Funktionen und setzt Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib gezielt ein. Im Zentrum steht die Anwendung von Pandas zur Datenmanipulation und explorativen Analyse. Du arbeitest außerdem mit externen Datenquellen wie APIs oder SQL und visualisierst deine Ergebnisse direkt in Jupyter Notebooks – für klare, aussagekräftige Analysen.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • grundlegende Programmierkonzepte in Python anzuwenden – inklusive Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • mit Pandas Daten zu bereinigen, zu analysieren und aufzubereiten
  • numerische Berechnungen mit NumPy durchzuführen
  • externe Datenquellen wie APIs oder SQL-Datenbanken in Python zu integrieren
  • Analyseergebnisse mit Matplotlib in Jupyter Notebooks verständlich zu visualisieren
Inhalte
  • Einführung: Die wunderbare Welt von Python, Pandas, NumPy und Matplotlib
  • Installation von Anaconda und Jupyter-Notebooks
  • Erste Schritte mit Python und Jupyter Notebooks
  • Variablen und Datentypen
  • Verzweigungen und Schleifen
  • Funktionen und Gültigkeitsbereich (Scope)
  • Numerische Berechnungen mit NumPy
  • Datenanalyse mit Pandas
  • Externe Daten (API) und interne Daten (SQL)
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib
Kernkompetenzen
Python-Programmierung NumPy Pandas Matplotlib Datenimport Datenmanipulation Automatisierung Analyseworkflows Visualisierung Jupyter Notebooks

Explorative Datenanalyse, Data Storytelling und Visualisierung: 10 praxisnahe Anwendungsfälle

Kurzbeschreibung

In diesem Modul dreht sich alles um die praktische Anwendung der explorativen Datenanalyse (EDA). Anhand von zehn realitätsnahen Use Cases – von Entwicklerumfragen über medizinische Datensätze bis hin zu Netflix, FIFA und Pokémon – bereitest du Daten auf, analysierst sie und setzt sie visuell in Szene. Du lernst, wie du mit klaren Fragestellungen, passenden Visualisierungen und wirkungsvollem Data Storytelling aussagekräftige Erkenntnisse gewinnst und überzeugend präsentierst.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • den Ansatz und die Ziele der explorativen Datenanalyse (EDA) praktisch anzuwenden
  • mit Pandas und NumPy reale Datensätze zu bereinigen, analysieren und untersuchen
  • Muster, Trends und Ausreißer in Daten zu erkennen und zu interpretieren
  • Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn gezielt zur Ergebnisdarstellung einzusetzen
  • Analyseergebnisse durch Data Storytelling verständlich und überzeugend zu präsentieren
Inhalte
  • Use Case 1 – StackOverflow
  • Use Case 2 – Lending Club
  • Use Case 3 – Herzinsuffizienz
  • Use Case 4 – FIFA 21
  • Use Case 5 – Kardiale Patienten
  • Use Case 6 – Netflix-Filme und TV-Sendungen
  • Use Case 7 – Formel 1
  • Use Case 8 – Nationales Glücksempfinden
  • Use Case 9 – Videospielverkäufe
  • Use Case 10 – Pokémon mit Statistiken
Kernkompetenzen
Explorative Datenanalyse (EDA) Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Merkmalsidentifikation Datenvisualisierung Dateninterpretation Analytisches Denken Entscheidungsunterstützung

Dashboard- und Berichterstellung mit Power BI

Kurzbeschreibung

In diesem Modul lernst du den kompletten Workflow zur Erstellung überzeugender Berichte und interaktiver Dashboards mit Power BI. Du importierst Daten, modellierst und verarbeitest sie und gestaltest aussagekräftige Visualisierungen. Dabei arbeitest du nicht nur mit den Grundfunktionen, sondern setzt auch fortgeschrittene Berechnungen mit DAX gezielt ein. Zum Abschluss erfährst du, wie du deine Dashboards über Power BI Online veröffentlichst und im Team teilst – für einen professionellen BI-Einsatz in der Praxis.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • Power BI Desktop sicher zu bedienen und Datenquellen anzubinden
  • Daten zu modellieren, zu berechnen und mit DAX gezielt auszuwerten
  • komplexe Informationen visuell und verständlich darzustellen
  • interaktive Dashboards für dynamische Analysen zu gestalten
  • Berichte über Power BI Online zu veröffentlichen und im Team zu teilen
Inhalte
  • Einführung: Power BI
  • Erste Schritte mit Power BI Desktop
  • Erstellung von Datenquellen in Power BI
  • Erstellung von Visualisierungen
  • Aggregationen, Berechnungen und Parameter
  • Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
  • Interaktive Dashboards
  • Berichte mit Power BI Online teilen
Kernkompetenzen
Power BI Desktop Datenmodellierung Datenvisualisierung DAX Interaktive Dashboards Cloudbasierte Zusammenarbeit Berichtserstellung Entscheidungsunterstützung

Capstone Projekt - Datenanalyse Projekt von A-Z

Kurzbeschreibung

In diesem Modul wendest du dein Wissen aus allen vorangegangenen Kursmodulen in einem eigenständigen Analyseprojekt an. Du arbeitest entweder mit einem vorgegebenen oder einem selbst gewählten Datensatz und bearbeitest eine datenbasierte Fragestellung – von der Datenvorbereitung über die explorative Analyse bis zur Präsentation deiner Ergebnisse. Dein Projekt wird in einem Jupyter Notebook dokumentiert und bildet gleichzeitig den ersten Baustein deines professionellen Analysten-Portfolios.

Lernergebnisse

Du lernst:

  • ein Datenanalyseprojekt selbstständig zu planen und durchzuführen
  • reale Datensätze aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren
  • relevante Fragestellungen abzuleiten und datenbasiert zu beantworten
  • verschiedene Tools und Techniken der Datenanalyse kombiniert einzusetzen (z. B. Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
  • Analyseergebnisse verständlich zu dokumentieren und überzeugend zu präsentieren
Inhalte
  • Durchführung eines eigenständigen Datenanalyseprojekts – von der Datenauswahl über EDA und Auswertung bis zur Ergebnispräsentation im Jupyter Notebook.
Kernkompetenzen
Analyse-Workflow Python Jupyter Notebook Explorative Datenanalyse Statistische Auswertung Datenvisualisierung Hypothesenbildung Ergebnispräsentation
Es ist dein Weg!

Lerne wie es dir passt

Du entscheidest wie, wann und wo du lernst. Egal, ob du intensiv in Vollzeit, flexibel in Teilzeit oder berufsbegleitend on-the-job lernen willst - unsere Kurse passen sich deinem Leben an.

Vollzeit

Du willst voll und ganz in Datenanalyse eintauchen? Dann nimm an unserem Intensivkurs in Vollzeit teil.

  • Abschluss in 3,5 Monaten
  • Vollzeit online lernen
  • 30-40 Stunden pro Woche

Teilzeit

Du hast einen Halbtagsjob, Kinder oder anderweitige Verpflichtungen? Dann absolviere den Datenanalyse-Kurs in Teilzeit.

  • Abschluss in 7 Monaten
  • Teilzeit online lernen
  • 10-20 Stunden pro Woche

Berufsbegleitend

Du hast einen Vollzeit-Job und tagsüber kaum Zeit zum Lernen? Dann lerne berufsbegleitend, am Abend oder am Wochenende.

  • Abschluss in 12 Monaten
  • Berufsbegleitend online lernen
  • 2-4 Stunden pro Woche

Deine Lernreise im Überblick

Erfahre mehr darüber, wie deine Lernreise aussehen wird und wie du Schritt für Schritt zum Data Analyst wirst.

White_Rocket_Vektor
So funktioniert’s. Dein Weg zu einer Profession mit Zukunft

Praxisorientiertes Lernen in einer menschenzentrierten Online-Lernumgebung

Lerne mit und von den Besten. Mit Unterstützung deines persönlichen Mentors. Mit Karriere-Coaches, die dich fit für den Arbeitsmarkt machen. Und Studienberatern, die dir immer zur Seite stehen. Und in unserer Community tauschst du dich mit Kommilitonen und Alumnis zu allen Themen deiner Weiterbildung aus.

Wir lassen dich nicht alleine! Unser erprobter, menschenzentrierter Ansatz bietet dir stets die Unterstützung, die du brauchst und ein motiviertes Team, das dich auf deinem Weg begleitet.

Persönliches
1:1-Mentoring

Starte neu und lass dich von einem erfahrenen Branchenprofi begleiten, um dich optimal auf deine berufliche Zukunft vorzubereiten.

Studienberater an deiner Seite

Unsere Studienberater stehen dir bei allen Fragen zur Seite und meistern mit dir jede Herausforderung, die sich dir in den Weg stellt.
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Hands-On Praxis. Capstone Projekt. Anerkanntes Portfolio

Projektbasiertes Lernen mit Job-ready Praxis und Portfolio

Der beste Weg, Datenanalyse zu lernen, ist, praktische Erfahrungen in SQL, Excel, Python und Power BI zu sammeln. Arbeite an realen Projekten und Aufgaben, um deine Karriere als Data Analyst zu fördern.

Praxis-Projekt mit realen Fällen

Arbeite während deiner Weiterbildung an einem praxisnahen Projekt und absolviere Aufgaben, wie sie in deinem zukünftigen Job alltäglich sind.

Capstone Projekt, das Türen öffnet

Erstelle ein Abschlussprojekt, dass deine Lernerfolge und deine erworbenen Fähigkeiten in Datenanalyse illustriert.

Branchenweit anerkanntes Portfolio

Erstelle ein umwerfendes Portfolio, das dein Können unter Beweis stellt und bei Personalverantwortlichen Türen öffnet.
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Analysieren Daten und erstellen Berichte für datengetriebene Entscheidungen.

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Entwickeln und implementieren Machine-Learning-Modelle und Algorithmen.

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Nutze unsere exklusiven Karriere-Services, um dich optimal auf eine erfolgreiche Datenanalyse-Karriere vorzubereiten und Kontakte zu interessanten Arbeitgebern zu knüpfen.

Bewerbungstraining

Du profitierst von einem kostenlosen Bewerbungstraining, das auf die Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten ist.

Karriere-Coaching

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Wir haben vielen begeisterten Menschen geholfen, sich zu entwickeln

Tausende von Lernbegeisterten haben bereits erfolgreich eine Weiterbildung bei uns abgeschlossen. Überzeuge dich selbst.

"Die Weiterbildung zum "Certified Data Analyst" war ein entscheidender Erfolgsfaktor – in kürzester Zeit habe ich mein Wissen auf ein neues Level gehoben. Das dynamische und fokussierte Tempo war genau richtig, um mich voll zu fordern und konsequent an den Themen dran zu bleiben. Besonders wertvoll waren die praxisorientierten Strategien, die sofort umsetzbare Ergebnisse lieferten. Die durchdachten Fragen und wegweisenden Impulse haben nicht nur mein Denken erweitert, sondern klare Handlungsfelder für zukünftige Erfolge aufgezeigt. Eine weitere Weiterbildung ist für mich keine Frage des Ob – sondern des Wann, um weiter strategisch zu wachsen."
Andreas Manietta
"Die Teilnahme am "Certified Data Scientist" Kurs war für mich eine bahnbrechende Entscheidung. Die Fülle an praxisrelevantem Wissen hat meine Erwartungen übertroffen und mir ein tieferes Verständnis für komplexe Datenanalysen vermittelt. Die Herausforderungen im Kurs haben nicht nur meine Fähigkeiten gestärkt, sondern auch meine Motivation zu Höchstleistungen angespornt. Die Betreuung durch XDi war exzellent, und ich fühle mich bestens gerüstet für anspruchsvolle Projekte in der Datenwissenschaft. Ich empfehle diesen Kurs jedem, der seine Karriere in diesem Bereich auf das nächste Level heben möchte!"
Daniel Naesa
"Ich bin froh, mich für den Kurs "Certified Data Scientist" entschieden zu haben. Der Kurs hat enorm viel aktuelles Wissen vermittelt, und meine persönlichen Erwartungen bei Weitem übertroffen. Der Kurs ist ohne Frage herausfordernd, belohnt aber schnell mit einer steilen und vorzeigbaren Lernkurve. Ich habe mich jederzeit von XDi optimal betreut gefühlt."
Denis Sarcevic
"Ich fand die 10 praxisnahen Anwendungsfälle im Kurs "Certified Data Analyst" besonders interessant, da man durch sie mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert wurde, die den gesamten Exploratory Data Analysis Prozess umfassen – ein entscheidender Schritt für die bestmögliche Nutzung von Daten. Dabei war es notwendig, Lösungen zu finden und Entscheidungen zu treffen, die sich direkt auf das Endergebnis der Analyse auswirkten. Zudem habe ich wertvolle Erfahrungen gesammelt und mein kritisches Denken in Bezug auf die Nutzung verschiedener Tools und Visualisierungen in der Datenanalyse verbessert. Durch den Kurs konnte ich auch meine Zeitmanagement-Fähigkeiten weiterentwickeln, da ich ihn in Vollzeit mit einer festen Deadline absolviert habe – eine echte Herausforderung! Außerdem möchte ich hervorheben, dass die Sessions mit meinem Mentor äußerst produktiv waren – er war stets hilfsbereit und engagiert. Meine bisherigen Kenntnisse, kombiniert mit den während dieses Kurses erworbenen Fähigkeiten, geben mir eine neue Perspektive, und ich bin bereit, sie in meinem nächsten Job anzuwenden!"
Dieter Lentini
"Ich habe den Data Analyst Kurs sehr genossen, insbesondere die Möglichkeit, theoretisches Wissen auf reale Szenarien anzuwenden. Der Kurs war gut strukturiert und bot eine solide Grundlage in der Datenanalyse mit vielen praktischen Beispielen zur Verstärkung des Lernens. Ich habe wertvolle Einblicke und Fähigkeiten gewonnen, die ich in zukünftigen Rollen nutzen möchte."
Duygu Dogan
"Der Data Analyst Kurs hat mir viel Freude bereitet! Mein Mentor stand mir mit wertvollen fachlichen Ratschlägen und Unterstützung zur Seite und half mir bei jedem Schritt. Der Kurs war klar strukturiert und gut aufgebaut, sodass ich ein umfassendes Verständnis für den Beruf des Datenanalysten gewinnen konnte. Besonders die klare Kursgestaltung und die wertvolle Unterstützung durch meinen Mentor haben mir geholfen, fundierte Kenntnisse zu entwickeln. Ich empfehle diesen Kurs sehr gern an Freunde und Bekannte weiter!"
Liudmyla Rotar
Analyst Engineer
"Der Certified Data Analyst Kurs hat mir einen umfangreichen Einblick in die Aufgaben eines Data Analysts gegeben. Ich konnte anhand vieler praktischer Beispiele meine Fähigkeiten üben und mich bei Fragen und Problemen jederzeit an meinen Mentor wenden. Das Abschlussprojekt hat mir Spaß gemacht, und ich konnte meine Fähigkeiten noch einmal unter Beweis stellen."
Louisa Fiedler
"Der Inhalt des 'Certified Data Analyst'-Kurses und die Reihenfolge seiner Durchführung erscheinen mir sehr gut durchdacht. Außerdem war mein Mentor Thomas Mählmann ausgezeichnet – sehr nett, objektiv und hilfsbereit."
Luis Fernando Martinez Hurtado
"Ich habe den 'Certified Data Analyst'-Kurs bei XDi absolviert. Er dauerte etwa drei Monate und umfasste mehrere Module, darunter Datenanalyse mit Python, SQL, Excel und Power BI. Jedes Modul enthielt regelmäßige Aufgaben und endete mit einem Capstone-Projekt. Der Kurs war sehr gut strukturiert und äußerst informativ – ich kann ihn jedem empfehlen, der eine Karriere als Data Analyst anstrebt. Die Unterstützung durch den Mentor war ausgezeichnet, und die Kursinhalte waren prägnant, auf den Punkt gebracht und hochrelevant für reale Aufgaben in der Datenanalyse."
Nitin Nandan Singh
"Die Weiterbildung zum Certified Data Analyst ist sehr gut strukturiert und bietet einen umfassenden ersten Einblick in eine Vielzahl von Methoden zur Datenanalyse und Datenvisualisierung – von Excel und SQL über Python bis hin zu Power BI. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Python/Pandas/Seaborn/Matploplib. Dementsprechend sind auch die Anwendungsbeispiele aus komplett unterschiedlichen Feldern gestaltet. Besonders viel Spaß hatte ich bei der Analyse von Videospiel- und Pokémon-Statistiken, wobei es sich fast so anfühlte, als ob ich datenbasiert herausfinden würde, wie man der allerbeste Pokémon-Trainer wird. Vom Team von XDi habe ich mich stets gut betreut gefühlt, und auch Thomas stand mir als Mentor immer mit einem offenen Ohr zur Seite."
Severine Rupp
"Ich habe die Weiterbildung Certified Data Analyst als sehr bereichernd erlebt. Die Inhalte waren praxisnah und gut strukturiert, was mir geholfen hat, mein Wissen in der Datenanalyse deutlich zu erweitern. Besonders gut gefallen haben mir die praktischen Übungen und das Capstone-Projekt, bei denen ich das Gelernte direkt anwenden konnte. Ich kann den Kurs allen empfehlen, die sich im Bereich Datenanalyse weiterentwickeln möchten!"
Seyed Mohammad Hossein
Kompetent. Erfahren. Empathisch

Unsere Mentoren

Unsere Trainer sind Branchenexperten mit viel Erfahrung in unterschiedlichen Unternehmen, Branchen und Ländern. Du erhältst genau die Unterstützung, die du brauchst, um das zu lernen, was du willst. Du profitierst von Persönlichkeiten mit fundiertem Fachwissen und didaktischen Fähigkeiten.

info icon >10 Jahre Erfahrung info icon Branchenexperten info icon Ausgeprägtes Fachwissen info icon Pädagogische Eignung info icon Echte Persönlichkeiten

Manuel Bordasch ist CTO des Unternehmens CompAn Labs GmbH, welches auf KI-basierte und konventionelle Datenanalyse spezialisiert ist. In seiner täglichen Arbeit ist er federführend bei der Entwicklung und Betreuung von Kundenprojekten. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Weiterentwicklung seiner selbst konzipierten und entwickelten Data-Intelligence-Plattform Dashlake®. In den vergangenen 15 Jahren hat er bereits zahlreiche Vorlesungen und Seminare im Bereich Künstliche Intelligenz gehalten. Diese Lehrerfahrungen treffen auf vielfältige Berufserfahrung – vom Start-up über den Mittelstand bis hin zum Konzern. Er schafft es, abstrakte Theorien anschaulich und greifbar zu machen. Sein Ziel als Trainer und Mentor: maximaler Wissenszuwachs bei den Teilnehmern.

Manuel Bordasch

Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, KI-Spezialist

Manuel Bordasch

Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, KI-Spezialist

Sven Ertel ist als freiberuflicher Data Analyst in einer Vielzahl von Branchen tätig und hat umfangreiche Erfahrungen in der Unterstützung von Unternehmen, insbesondere deren (BI)-Abteilungen, gesammelt. Sein Fachwissen umfasst die Konzeption und Implementierung von Reportingsystemen, die Datenaufbereitung und -anbindung sowie die Datenvisualisierung. Er hat unter anderem globale Sales-Monitoringsysteme für einen bayerischen Automobilhersteller weiterentwickelt und die Analyse sowie Aufbereitung von Marketingkampagnendaten für ein deutsches Luftfahrtunternehmen durchgeführt.

In seiner Funktion als Data Scientist bei der Serviceplan Group hat Sven ein solides, professionelles Fundament im Projektmanagement für diverse Kundenprojekte etabliert. Zudem hat er seine IT-Kompetenzen in verschiedenen Technologien verfeinert und angewandt. Während dieser Zeit leitete er auch Schulungen und Weiterbildungen zu UX/UI-optimierten BI-Reportings, wodurch er zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Effizienz von BI-Lösungen beitrug.

Sven Ertel

Data Scientist, Data Analyst

Sven Ertel

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