Live Online Training & E-Learning Selbststudium

Data Analyst Weiterbildung mit KI

Certified Data Analyst (KI)

Werde in diesem Certified Data Analyst (KI) Kurs mit uns zum zertifizierten Data Analyst. Lerne Online in einer Kombination aus Live Unterricht mit Branchenexperten und flexiblem Selbststudium. Baue Kompetenzen in Datenbanksystemen, explorativer Datenanalyse und Dashboarding auf. Sichere dir einen lukrativen Job mit einem attraktiven Gehalt und erhalte ein staatlich anerkanntes Abschlusszertifikat.

100% kostenlos mit Bildungsgutschein der Arbeitsagentur!

Kursangebot

Werde Teil unserer Community von 10K Absolventen

Start

Regelmäßiger, zeitnaher Start

Format

Live Online Training &
E-Learning Selbststudium

Dauer

Vollzeit: 3,5 Monate
Teilzeit: 7 Monate

Umfang

Vollzeit: 35 h / Woche
Teilzeit: 17,5 h / Woche

Unterricht

Vollzeit: Mo.-Fr. 09:00-16:00
Teilzeit: Mo.-Fr. 09:00-12:00

Lernniveau

Anfänger & Fortgeschrittene

Sprachen

Deutsch
Englisch

Zertifikat

Staatlich anerkanntes Zertifikat

Beratung Kursangebot

Leg los. Starte durch. Zu deinem Traumjob

Starte jetzt deine neue Karriere in der Datenanalyse! 100% kostenlos.

Lerne in dieser der Datenanalyse-Weiterbildung online in täglichen Live Trainings kombiniert mit Selbststudium und viel Hands-On Praxis. Gestalte deine Lernreise nach deinen Bedürfnissen auf eine Art und Weise, die zu deinem Lebensstil passt.

Erwerbe gefragte, praktische Fähigkeiten in SQL, Excel, Python und Power BI. Lerne mit erstklassigen, erfahrenen Trainern begleitet von persönlichen Studienberatern und unseren Karriere-Coaches. Mach dich fit in der Datenanalyse und sichere dir einen Job mit Zukunft als Data Analyst. 100% kostenlos mit Bildungsgutschein.

Tools, Techniken & Methoden

SQL

MySQL

Python

Pandas

NumPY

Matplotlib

Seaborn

Power BI

Excel

Reporting

Visualization

Best Practices

AI-Tools

Inhalte, Kompetenzen & Lernerfolge

Datenanalyse und Datenanalytik
Datenbanksprache SQL und Datenbankmanagementsystem MySQL
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

Interaktive Live Trainings mit Branchenexperten

Du nimmst an interaktiven Live Workshops mit Branchenexperten teil – so lernst du direkt vom Experten und erzielst nachhaltige Lernerfolge.

Selbststudium mit multimedialen Inhalten

Du profitierst von interaktiven Inhalten auf Hochschulniveau! Wir vermitteln lebendiges Wissen mit Artikeln, Videos, Quizze und praxisnahe Übungen.

Job-ready Praxis in realen Projekten

Lerne mithilfe realer, branchenspezifischer Szenarien und erwerbe praxisnahe Fähigkeiten, die du unmittelbar im Job einsetzen kannst.

Karriereservices für deinen neuen Job

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

Jederzeit und von überall Lernen

Passe deine Weiterbildung deinem Lebensstil an. Lerne online jederzeit und von überall. Laptop und Internetanschluss reichen aus.

Staatlich anerkanntes Zertifikat

Nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst du ein Zertifikat, daß dir beste Karrierechancen und sehr gute Verdienstmöglichkeiten sichert.

Beraten lassen

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

Kursangebot für deinen Bildungsgutschein !

Du möchtest deine Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit finanzieren? Dann fordere jetzt ein unverbindliches Kursangebot an.

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Die perfekte Mischung für deinen Lernerfolg

Du profitierst von einer perfekten Mischung aus Live Trainings mit erfahrenen Trainern, hochwertigen E-Learning-Inhalten auf Hochschulniveau und einer Community für Austausch und Zusammenarbeit.

Live Trainings

Tägliche Live-Kurse
6 Stunden täglich
09:00 - 16:00

E-Learning

Multimediale Inhalte
Selbstbestimmt lernen
Jederzeit und überall

Karriereservices

Bewerbungstraining
Karrierecoaching
Jobvermittlung

Community

Unbegrenzter Zugang
Peer-to-Peer-Lernen
Kontakt & Kooperation

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 der IT-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)

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Durchschnittliche monatliche Jobangebote

+8-10%

Geschätztes Beschäftigungswachstum bis 2030

Top 10

Schnellstwachsende Jobs

Zielgruppe

Für wen ist diese Weiterbildung?

Diese der Datenanalyse-Weiterbildung ist ideal für Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre der Datenanalyse-Kenntnisse ausbauen möchten.

Besonders geeignet ist der Kurs für angehende Data Analysts und alle, die sich auf das Data Analysis Zertifikat vorbereiten möchten.

Du benötigst lediglich einen handelsüblichen Computer (Laptop/PC) mit Internetanschluss und:

Windows-Betriebssystem (empfohlen, um Power BI Desktop optimal nutzen zu können) oder
Mac/Linux mit einem virtuellen Windows-System (z.B. VirtualBox, VMware Fusion oder UTM-App)

Vorkenntnisse in der Datenanalyse sind nicht nötig. Wir starten mit den Grundlagen und widmen uns dann schrittweise fortgeschrittenen Themen.

Lass dir diese 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 der 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 der 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.

Beraten lassen

Arbeitslose & 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 & 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 der Datenanalyse erweitern und deine Karriere voranbringen.

Absolventen & Studierende

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

Fachkräfte & Spezialisten

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

Manager & Führungskräfte

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

Entrepreneure & Unternehmer

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

Interessierte Personen

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

Beraten lassen

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 der Datenanalyse eintauchen? Dann nimm an unserem Intensivkurs in Vollzeit teil.

Abschluss in 3,5 Monaten
Vollzeit online lernen
35 Stunden pro Woche

Teilzeit

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

Abschluss in 7 Monaten
Teilzeit online lernen
17,5 Stunden pro Woche

Berufsbegleitend

Du hast einen Vollzeit-Job und wenig Zeit zum Lernen? Dann lerne berufsbegleitend finanziert über das Qualifizierungschancengesetz.

Berufsbegleitend online lernen
Flexibler Umfang pro Woche
Abschluss im eigenen Tempo

CURRICULUM

Was du lernen wirst!

In dieser der Datenanalyse-Schulung erwirbst du auf Basis eines von Branchenexperten erstellten Curriculums die wichtigsten der Datenanalyse-Kompetenzen. Diese Weiterbildung beinhaltet Industrie validierte, interaktive Inhalte auf Hochschulniveau und viel Praxis in realen Projekten.

Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik

Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL

Vom Anfänger zum Profi: MS Excel

Grundlagen der Statistik für die Datenanalyse

Datenanalyse mit Python: Pandas

Explorative Datenanalyse, Data Storytelling und Visualisierung: 10 praxisnahe Anwendungsfälle

Dashboard- und Berichterstellung mit Power BI

Capstone Projekt - Datenanalyse Projekt von A-Z

Bonus: KI-Schulung

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

Kurzbeschreibung

Künstliche Intelligenz gehört heute in vielen Berufen zum Arbeitsalltag. Um dich optimal auf die Anforderungen der modernen Arbeitswelt vorzubereiten, erhältst du einen kostenlosen KI-Kurs, der dir die wichtigsten Grundlagen und den praxisnahen Einsatz von KI vermittelt.

Diese KI-Schulung vermittelt dir einen fundierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz. Du lernst in diesem KI-Kurs die wichtigsten Begriffe der KI kennen, verstehst die Funktionsweise von Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) und bereitest Daten zielgerichtet auf. Außerdem setzt du praxisnahe KI-Tools für Text, Bild und Präsentationen ein, entwickelst eigene Prompts und erstellst KI-Workflows. Darüber hinaus erhältst du einen Überblick über die rechtlichen Grundlagen wie DSGVO, EU AI Act und Compliance sowie über die Zukunft der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz. So nutzt du KI im Berufsalltag sicher, effizient und rechtssicher.

Lernergebnisse

die wichtigsten KI-Begriffe sicher einzuordnen und zu erklären
zu verstehen, wie KI Entscheidungen trifft, warum Modelle manchmal „halluzinieren“ und worauf du achten solltest
gängige KI-Anwendungen im Alltag zu erkennen und zu beurteilen, wie sie in deinem Beruf Nutzen stiften können
zentrale Qualitätskriterien für Daten zu benennen und ihre Relevanz für KI-Systeme zu verstehen
einfache Datensätze eigenständig zu bereinigen, zu strukturieren und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen
den Einfluss von Datenqualität und -darstellung auf Effizienz, Entscheidungen und Automatisierungen kritisch zu reflektieren
praxisrelevante KI-Tools aus den Bereichen Text, Bild und Präsentation anzuwenden
Texte, Bilder und Präsentationen schnell zu erzeugen und die Ergebnisse anhand einfacher Qualitätskriterien zu bewerten
die Funktionsweise von Sprachmodellen und die Wirkung unterschiedlicher Prompting-Techniken zu verstehen
Prompts gezielt zu entwickeln, zu testen und zu optimieren
eigene KI-Assistenten und automatisierte Workflows mithilfe von Prompt Engineering zu gestalten
die wichtigsten rechtlichen Grundlagen für den Einsatz von KI (DSGVO, EU AI Act, Urheberrecht und Haftung) sicher einzuordnen
die Auswirkungen dieser Vorgaben auf Unternehmen und KI-Projekte zu verstehen
Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz im Berufsalltag realistisch zu bewerten
die Veränderungen durch KI in Arbeitsprozessen, Berufsbildern und Kompetenzanforderungen zu verstehen

Inhalte

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Von Science-Fiction zum Alltag – Die Geschichte der KI
Zentrale Begriffe der KI verstehen
Sprachmodelle – So funktionieren LLMs
Daten als Grundlage für KI verstehen
Datenqualität als Erfolgsfaktor für KI-Systeme
Daten aufbereiten für KI-Anwendungen
Text-KI Basics – Schreiben, Analysieren, Zusammenfassen
Bild-KI Basics – Von der Idee zur Illustration
Präsentations-KI Basics – Folien & Narrativ mit KI gestalten
Grundlagen des Promptings – Aufbau & Struktur
Datenschutz, Urheberrecht & Haftung im KI-Kontext
Der EU AI Act – Regeln, Pflichten & Auswirkungen
Gesellschaftliche Auswirkungen der KI & Zukunft der Arbeit mit KI

Kernkompetenzen

KI-Grundverständnis Technikhistorische Einordnung Begriffs- und Modellverständnis Kritische Reflexion Datenkompetenz Analyse & Aufbereitung Datenbewertung Textgenerierung mit KI Bildgenerierung mit KI Präsentationen und Visualisierungen mit KI Ergebnisbewertung von KI Content Prompting-Techniken DSGVO-Bewusstsein Compliance: EU-AI-Act Zukunftsanalyse

Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik

Kurzbeschreibung

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

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

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

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

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

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

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

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

Bonus: KI-Schulung

Kurzbeschreibung

Lernergebnisse

die wichtigsten KI-Begriffe sicher einzuordnen und zu erklären
zu verstehen, wie KI Entscheidungen trifft, warum Modelle manchmal „halluzinieren“ und worauf du achten solltest
gängige KI-Anwendungen im Alltag zu erkennen und zu beurteilen, wie sie in deinem Beruf Nutzen stiften können
zentrale Qualitätskriterien für Daten zu benennen und ihre Relevanz für KI-Systeme zu verstehen
einfache Datensätze eigenständig zu bereinigen, zu strukturieren und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen
den Einfluss von Datenqualität und -darstellung auf Effizienz, Entscheidungen und Automatisierungen kritisch zu reflektieren
praxisrelevante KI-Tools aus den Bereichen Text, Bild und Präsentation anzuwenden
Texte, Bilder und Präsentationen schnell zu erzeugen und die Ergebnisse anhand einfacher Qualitätskriterien zu bewerten
die Funktionsweise von Sprachmodellen und die Wirkung unterschiedlicher Prompting-Techniken zu verstehen
Prompts gezielt zu entwickeln, zu testen und zu optimieren
eigene KI-Assistenten und automatisierte Workflows mithilfe von Prompt Engineering zu gestalten
die wichtigsten rechtlichen Grundlagen für den Einsatz von KI (DSGVO, EU AI Act, Urheberrecht und Haftung) sicher einzuordnen
die Auswirkungen dieser Vorgaben auf Unternehmen und KI-Projekte zu verstehen
Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz im Berufsalltag realistisch zu bewerten
die Veränderungen durch KI in Arbeitsprozessen, Berufsbildern und Kompetenzanforderungen zu verstehen

Inhalte

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Von Science-Fiction zum Alltag – Die Geschichte der KI
Zentrale Begriffe der KI verstehen
Sprachmodelle – So funktionieren LLMs
Daten als Grundlage für KI verstehen
Datenqualität als Erfolgsfaktor für KI-Systeme
Daten aufbereiten für KI-Anwendungen
Text-KI Basics – Schreiben, Analysieren, Zusammenfassen
Bild-KI Basics – Von der Idee zur Illustration
Präsentations-KI Basics – Folien & Narrativ mit KI gestalten
Grundlagen des Promptings – Aufbau & Struktur
Datenschutz, Urheberrecht & Haftung im KI-Kontext
Der EU AI Act – Regeln, Pflichten & Auswirkungen
Gesellschaftliche Auswirkungen der KI & Zukunft der Arbeit mit KI

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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 Trainer

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.

>10 Jahre Erfahrung

Branchenexperten

Ausgeprägtes Fachwissen

Pädagogische Eignung

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

Philipp Grunert ist Data Scientist, Data Engineer und AI Consultant mit über 20 Jahren Erfahrung in Data Science, Machine Learning und der produktionsnahen Umsetzung von AI-Lösungen. Sein Schwerpunkt liegt auf der End-to-End-Entwicklung datengetriebener Lösungen – von Use Cases und Data Engineering über Modellierung und Reporting bis zur Automatisierung und Produktivsetzung. Als langjähriger Dozent, Coach und Lehrbeauftragter vermittelt er komplexe Themen praxisnah und verständlich. Er ist M.Sc. in Statistik und Data Science, Diplom-Kaufmann und Diplom-Volkswirt sowie Autor mehrerer Fachbücher.

Philipp Grunert

Data Scientist, Data Engineer & AI Consultant

Philipp Grunert

Data Scientist, Data Engineer & AI Consultant

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

Data Scientist, Data Analyst

Deine Fragen – unsere Antworten

Du hast noch Fragen? Hier findest du die Antworten. Deine Frage wird nicht beantwortet? Dann kontaktiere uns einfach direkt.

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Was bedeutet Live Online Training & E-Learning Selbststudium?

Live Online Training & E-Learning Selbststudium verbindet Live-Unterricht mit selbstständigem Lernen. Du nimmst täglich an Live Classes über Microsoft Teams teil und lernst gemeinsam mit dem Trainer und anderen Studenten in einem virtuellen Klassenzimmer. Während dieser Zeit wechselst du zwischen angeleiteten Unterrichtseinheiten und selbstständigen Lernphasen. Der Trainer ist durchgehend für dich da und unterstützt dich bei Fragen und Aufgaben.

Ist der Kurs auch für Einsteiger geeignet? Welche Vorkenntnisse benötige ich?

Du brauchst zur Teilnahme dieser Weiterbildung keine besonderen Vorkenntnisse. Alles, was du mitbringen solltst, ist ein großes Interesse an der Thematik, eine Affinität für die digitale Welt und Erfahrungen im Umgang mit digitalen Medien sowie der Nutzung von Endgeräten wie Smartphone, Tablet und Computer.

Wir möchten darauf hinweisen, dass bestimmte Inhalte des Kurses (beispielsweise Videos oder Befehle) in englischer Sprache präsentiert werden. Diese Entscheidung wurde bewusst getroffen, um dich bestmöglich auf eine Tätigkeit in einem globalen Umfeld vorzubereiten, in dem die englische Sprache eine wichtige Rolle spielt. Bitte berücksichtigen du dies bei deiner Kursauswahl und sei versichert, dass wir dich dabei unterstützen möchten, sich zukünftig bestens in einem internationalen Arbeitsumfeld zurechtzufinden.

Welche Finanzierungsmöglichkeiten, z.B. Bildungsgutschein, kann ich in Anspruch nehmen?

Wenn du in Deutschland gemeldet und als arbeitssuchend registriert bist, kannst du bei der Agentur für Arbeit einen Bildungsgutschein beantragen. Hier findest du unsere "Schritt-für-Schritt-Anleitung" zum Antragsverfahren.

Arbeitnehmer können von der Förderung nach dem Qualifizierungschancengesetz profitieren. Bis zu 100% der Weiterbildungskosten können bezuschusst werden. Mehr Informationen findest du auf unserer Förderseite.

Wie läuft der Anmeldeprozess? Was muss ich tun?

Wenn du dich für die Teilnahme an diesem Kurs entschieden hast, dann kannst du dich einfach über unsere Website anmelden. Sollst du die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit finanzieren, dann gehe bitte wie folgt vor:

1. Fordere bei uns ein Kursangebot für deine Weiterbildung an.

2. Lege diesen deinem Sachbearbeiter bei der Agentur für Arbeit vor und beantrage deinen Bildungsgutschein.

3. Sende uns den Bildungsgutschein zu, damit wir diesen ausfüllen und dir zusenden können. Nenne uns deinen Wunsch-Starttermin.

4. Lege den von uns ausgefüllten Bildungsgutschein deinem Sachbearbeiter bei der Agentur für Arbeit unterschrieben vor, wähle den genannten Start-Termin, melde dich über unsere Website an (Zahlungsart - BGS) und nenne bei der Anmeldung die BGS-Nummer.

5. Nach deiner Terminbuchung erhaltest du eine Anmeldebestätigung inkl. eines Fernunterrichtsvertrags. Bitte reiche diesen ebenfalls bei der Agentur für Arbeit ein.

6. Des Weiteren erhaltest du Erinnerungsmails, sowie alle benötigten Zugänge vor Startbeginn deiner Weiterbildung.

Wir haben alle wesentlichen Informationen für dich auch in unserem Bewerbungsleitfaden zusammengestellt.

Werde ich von einem Trainer unterstützt?

Während der gesamten Dauer deiner Weiterbildung wirst du von einem persönlichen Trainer begleitet, der dich individuell unterstützt und fördert. Er ist dein fester Ansprechpartner für alle fachlichen und inhaltlichen Fragen rund um die Weiterbildung und steht dir bei Herausforderungen, Unklarheiten oder Lernfragen jederzeit kompetent zur Seite.

Dein Trainer unterstützt dich dabei, die Lerninhalte erfolgreich zu verstehen und anzuwenden, gibt dir wertvolle fachliche Impulse und begleitet dich kontinuierlich auf deinem Weg zum erfolgreichen Abschluss.

Wie gestaltet sich der Unterricht und wie werden die Inhalte vermittelt?

Während der gesamten Weiterbildung nimmst du an virtuellen Live Classes teil. In diesen werden Aufgaben, Lösungen sowie praktische Übungen gemeinsam mit dem Trainer besprochen.

Die Live Classes finden in folgenden Zeitraum statt:

in Vollzeit montags bis freitags zwischen 9 und 16 Uhr
in Teilzeit montags bis freitags zwischen 9 und 12 Uhr

Zu jeder Lerneinheit steht online ein Trainer als Ansprechpartner zur Verfügung.

Neben unserem Fokus auf “Learning by doing” legen wir enorm viel Wert auf professionelle Inhalte, die “state-of-the-art” sind. Die theoretischen Inhalte werden in Form von Texten, Grafiken, Bildern und Videos inkl. Animationen vermittelt. Die Inhalte sind speziell didaktisch aufbereitet und von höchster ästhetischer Qualität. Das Videomaterial ist umfangreich und genügt höchsten Ansprüchen an eine erstklassige, zeitgemäße Wissensvermittlung.

Das gelernte Wissen wirst du anhand zahlreicher, praxisnaher Aufgaben sofort im Anschluss an den theoretischen Input praktisch an. Deinen Lernerfolg kannst du zudem stets durch exakt auf die Inhalte abgestimmte Quiz überprüfen.

Unterstützt ihr mich auch bei meinem Bewerbungsprozess?

Wie und wo werde ich an der Weiterbildung arbeiten?

Wie setzen sich die Stunden / Unterrichtseinheiten zusammen?

Die Unterrichtseinheiten setzen sich aus ≈ 1/5 Theorie und ≈ 4/5 praktischer Arbeit zusammen. Die Theorie umfasst die zur Verfügung gestellten Texte und Videos sowie die Rezeption externer Lerninhalte und die Überprüfung des Lernerfolgs via Quiz. Die Praxis schließt die praktische Arbeit an einem virtuellen Projekt, ein eigenes Abschlussprojekt (Capstone Projekt), die Trainerstunden sowie die Dokumentation deiner Arbeitsergebnisse ein.

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