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Kostenloses Live Webinar: Quantitative Investmentanalyse mit Python am 15.04. um 18 Uhr

Kurse
Quantitative Portfolio Manager | Guided E-Learning

Certified Quantitative Portfolio Manager

Qualifiziere dich bei uns als Certified Quantitative Portfolio Manager. Lerne online im flexiblen Selbststudium, begleitet von einem Mentor. Baue Kompetenzen in
Portfoliooptimierung, Benchmarksteuerung, Schätzrisiko-Management, Multi-Asset-Allocation und Risikobasierte Portfolios auf. Schaffe dir top Voraussetzungen für einen Job mit attraktivem Gehalt.

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In Kooperation mit Prof. Dr. Thomas Mählmann, Dekan an der KU Eichstätt-Ingolstadt
Certified Quantitative Portfolio Manager

Start

20.07.2026
23.11.2026

Format

Guided E-Learning mit Mentoring

Dauer

Vollzeit: 4 Wochen
Teilzeit: 8 Monate
Berufsbegleitend: 4 Monate

Umfang

Vollzeit: 30-40 h / Woche
Teilzeit: 10-20 h / Woche
Berufsbegleitend: 5-10 h / Woche

Lernniveau

Anfänger & Fortgeschrittene

Sprachen

Deutsch

Zertifikat

Staatlich anerkanntes Zertifikat

Leg los. Starte durch. Zu deinem Traumjob

Starte jetzt deine neue Karriere in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung!

Lerne in dieser Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-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 Quantitative Finance, Asset Management, Finanzökonometrie, Datenanalyse und Portfoliotheorie. Lerne 1:1 mit einem erfahrenen Mentor, begleitet von deinem persönlichen Studienberater und unseren Karriere-Coaches.

Tools, Techniken & Methoden
Python Python NumPY NumPY Pandas Pandas Matplotlib Matplotlib Seaborn Seaborn Mean Reversion Mean Reversion Relative Portfolio Optimization Relative Portfolio Optimization Black-Litterman Model Black-Litterman Model Monte Carlo Simulation Monte Carlo Simulation Risk Parity Risk Parity Index Tracking Index Tracking Portfolio-Resampling Portfolio-Resampling Tracking Error Minimization Tracking Error Minimization Covariance Estimation Covariance Estimation Shrinkage Process Shrinkage Process Minimum Variance Minimum Variance
Inhalte, Kompetenzen & Lernerfolge

  • Mean-Variance-Optimierung unter Restriktionen
  • Benchmarknahe Portfoliooptimierung
  • Umgang mit Schätzrisiken
  • Robuste Inputparameter
  • Risikobasierte Portfolioansätze
  • Black-Litterman-Integration
  • Monte-Carlo-Resampling
  • Index Tracking

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.

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

Kostenloses Live Webinar

Quantitative Investmentanalyse mit Python

Interessierst du dich für Python, Finanzmärkte und Pairs Trading? Dann solltest du unser kostenloses Live-Webinar„Quantitative Investmentanalyse mit Python“ am Mittwoch, 15. April um 18:00 Uhr auf keinen Fall verpassen. Erhalte praxisnahe Einblicke in datengetriebene Investmentstrategien und erlebe, wie moderne Finanzanalyse mit Python umgesetzt wird.

Investiere in dich und deine Karriere

Sichere dir beste Aussichten auf einen Job als Quantitative Portfolio Manager

Sichere dir einen Job in einem der am schnellsten wachsenden Berufe in der Technologiebranche. Erwerbe fundierte Kenntnisse in Quantitative Finance, Asset Management, Finanzökonometrie, Datenanalyse und Portfoliotheorie. Entwickle genau die Fähigkeiten, die du für eine Karriere als Quantitative Portfolio Manager brauchst. Sichere dir einen attraktiven, gut bezahlten Job mit Zukunft in jeder Branche.

€ 55.000

350

+2%

Top 10

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

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Durchschnittliches Jahresgehalt (Einstiegsgehalt)

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Top 10

Schnellstwachsende Jobs
Zielgruppe

Für wen ist diese Weiterbildung?

Diese Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Weiterbildung ist ideal für Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Kenntnisse ausbauen möchten. Vorkenntnisse in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung sind nicht nötig. Wir starten mit den Grundlagen und widmen uns dann schrittweise fortgeschrittenen Themen. Ein grundlegendes Verständnis von Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung kann den Einstieg erleichtern. 

Du bist Mitarbeiter eines Unternehmens und willst berufsbegleitend Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-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 Quantitative Portfolio Manager zu werden. Starte jetzt und melde dich an oder lass dich von uns beraten. Wir helfen dir gerne.

Quereinsteiger und Berufsumsteiger

Du bist eine branchenfremde, berufstätige Fachkraft und möchtest Quantitative Portfolio Manager 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.

Fachkräfte und Spezialisten

Du bist Quantitative Portfolio Manager und möchtest deine Karriere voranbringen.

Manager und Führungskräfte

Du willst deine Karriere, deine Abteilung oder dein Unternehmen voranbringen, um Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung gewinnbringend im Unternehmen zu etablieren.

Entrepreneure und Unternehmer

Du bist Entrepreneur oder Inhaber eines KMU und willst dein Unternehmen durch die Nutzung von Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Wissen zukunftssicher machen.

Interessierte Personen

Du interessierst dich für Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung und möchtest die praktische Anwendung von Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Tools für persönliche oder berufliche Zwecke kennenlernen.

CURRICULUM

Was du lernen wirst!

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

1

Quantitatives Portfoliomanagement mit Python

Kurzbeschreibung

Du vertiefst dein Wissen in der Portfoliotheorie und lernst, Portfolios unter realistischen Marktannahmen zu konstruieren. Der Fokus liegt auf robusten Optimierungsverfahren, dem Umgang mit Schätzrisiken und benchmarkorientierten Ansätzen.

Lernergebnisse
  • Du optimierst Portfolios quantitativ
  • Du berücksichtigst Schätzrisiken
  • Du setzt robuste Modelle ein
  • Du steuerst benchmarknahe Portfolios
  • Du implementierst risikogesteuerte Ansätze
Inhalte

Einleitung, Motivation und Modulüberblick
Du erhältst einen Überblick über die Ziele und den Aufbau des Moduls sowie über die Rolle des quantitativen Portfoliomanagements in der Investmentpraxis.

Grundlagen der klassischen Portfoliooptimierung – Mean-Variance-Ansatz
Du lernst den Mean-Variance-Ansatz nach Markowitz kennen und verstehst den Trade-off zwischen Risiko und Rendite. Mit Python setzt du Erwartungswert-Varianz-Optimierungen unter realistischen Restriktionen um.

Relative Portfoliooptimierung – Benchmarks und Tracking Error Minimization
Du analysierst Portfolios relativ zu einer Benchmark und lernst, den Tracking Error gezielt zu steuern. Dabei setzt du Optimierungsverfahren ein, um benchmarknahe Portfolios effizient zu konstruieren.

Schätzrisiken in der Portfoliotheorie
Du untersuchst, wie Unsicherheiten bei Rendite- und Kovarianzschätzungen Optimierungsergebnisse beeinflussen. Der Fokus liegt auf dem Verständnis typischer Probleme klassischer Portfoliooptimierung.

Verbesserte Schätzung der Inputparameter – Geschrumpfte Schätzer
Du lernst Methoden zur Regularisierung von Kovarianzmatrizen und Renditeschätzungen kennen. Ziel ist es, stabilere und robustere Inputparameter für die Portfoliooptimierung zu erzeugen.

Das Black-Litterman-Modell
Du setzt das Black-Litterman-Modell ein, um Marktrückschlüsse mit subjektiven Einschätzungen zu kombinieren. Dabei lernst du, konsistente Renditeerwartungen für Portfolios abzuleiten.

Portfolio-Resampling – Monte-Carlo-Methoden
Du lernst, wie Portfolio-Resampling mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen eingesetzt wird. Ziel ist es, die Auswirkungen von Schätzrisiken zu reduzieren und robustere Portfolios zu konstruieren.

Risikogesteuerte Ansätze – Risk Parity und Minimum Variance
Du analysierst risikobasierte Portfolioansätze, die ohne explizite Renditeschätzung auskommen. Mit Python setzt du Risk-Parity- und Minimum-Variance-Portfolios um und vergleichst deren Eigenschaften.

Index Tracking – Passive Portfolios und Benchmark-Nachbildung
Du lernst, wie passive Portfolios konstruiert werden, die eine Benchmark möglichst genau nachbilden. Der Fokus liegt auf Tracking-Error-Analyse und praktischen Umsetzungsmethoden in Python

Kernkompetenzen
Absolute & relative Portfoliooptimierung Schätzrisiken Black-Litterman Portfolio-Resampling Risk Parity Index Tracking Monte-Carlo-Methoden

Quantitatives Portfoliomanagement mit Python

Kurzbeschreibung

Du vertiefst dein Wissen in der Portfoliotheorie und lernst, Portfolios unter realistischen Marktannahmen zu konstruieren. Der Fokus liegt auf robusten Optimierungsverfahren, dem Umgang mit Schätzrisiken und benchmarkorientierten Ansätzen.

Lernergebnisse
  • Du optimierst Portfolios quantitativ
  • Du berücksichtigst Schätzrisiken
  • Du setzt robuste Modelle ein
  • Du steuerst benchmarknahe Portfolios
  • Du implementierst risikogesteuerte Ansätze
Inhalte

Einleitung, Motivation und Modulüberblick
Du erhältst einen Überblick über die Ziele und den Aufbau des Moduls sowie über die Rolle des quantitativen Portfoliomanagements in der Investmentpraxis.

Grundlagen der klassischen Portfoliooptimierung – Mean-Variance-Ansatz
Du lernst den Mean-Variance-Ansatz nach Markowitz kennen und verstehst den Trade-off zwischen Risiko und Rendite. Mit Python setzt du Erwartungswert-Varianz-Optimierungen unter realistischen Restriktionen um.

Relative Portfoliooptimierung – Benchmarks und Tracking Error Minimization
Du analysierst Portfolios relativ zu einer Benchmark und lernst, den Tracking Error gezielt zu steuern. Dabei setzt du Optimierungsverfahren ein, um benchmarknahe Portfolios effizient zu konstruieren.

Schätzrisiken in der Portfoliotheorie
Du untersuchst, wie Unsicherheiten bei Rendite- und Kovarianzschätzungen Optimierungsergebnisse beeinflussen. Der Fokus liegt auf dem Verständnis typischer Probleme klassischer Portfoliooptimierung.

Verbesserte Schätzung der Inputparameter – Geschrumpfte Schätzer
Du lernst Methoden zur Regularisierung von Kovarianzmatrizen und Renditeschätzungen kennen. Ziel ist es, stabilere und robustere Inputparameter für die Portfoliooptimierung zu erzeugen.

Das Black-Litterman-Modell
Du setzt das Black-Litterman-Modell ein, um Marktrückschlüsse mit subjektiven Einschätzungen zu kombinieren. Dabei lernst du, konsistente Renditeerwartungen für Portfolios abzuleiten.

Portfolio-Resampling – Monte-Carlo-Methoden
Du lernst, wie Portfolio-Resampling mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen eingesetzt wird. Ziel ist es, die Auswirkungen von Schätzrisiken zu reduzieren und robustere Portfolios zu konstruieren.

Risikogesteuerte Ansätze – Risk Parity und Minimum Variance
Du analysierst risikobasierte Portfolioansätze, die ohne explizite Renditeschätzung auskommen. Mit Python setzt du Risk-Parity- und Minimum-Variance-Portfolios um und vergleichst deren Eigenschaften.

Index Tracking – Passive Portfolios und Benchmark-Nachbildung
Du lernst, wie passive Portfolios konstruiert werden, die eine Benchmark möglichst genau nachbilden. Der Fokus liegt auf Tracking-Error-Analyse und praktischen Umsetzungsmethoden in Python

Kernkompetenzen
Absolute & relative Portfoliooptimierung Schätzrisiken Black-Litterman Portfolio-Resampling Risk Parity Index Tracking Monte-Carlo-Methoden
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 Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung eintauchen? Dann nimm an unserem Intensivkurs in Vollzeit teil.

  • Abschluss in 4 Wochen
  • Vollzeit online lernen
  • 30-40 Stunden pro Woche

Teilzeit

Du hast einen Halbtagsjob, Kinder oder anderweitige Verpflichtungen? Dann absolviere den Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Kurs in Teilzeit.

  • Abschluss in 8 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 4 Monaten
  • Berufsbegleitend online lernen
  • 5-10 Stunden pro Woche

Deine Lernreise im Überblick

Erfahre mehr darüber, wie deine Lernreise aussehen wird und wie du Schritt für Schritt zum Quantitative Portfolio Manager wirst.

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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.

Karrierecoaches
begleiten dich

Unsere Karriere-Coaches begleiten dich von Tag 1 an und bereiten dich optimal auf eine erfolgreiche Karriere vor.

Deine kollaborative Gemeinschaft

Lernen geht am besten mit anderen. Da Lernen kein Alleingang ist, erhältst du einen exklusiven Zugang zu unserer Community.

Hands-On Praxis. Capstone Projekt. Anerkanntes Portfolio

Projektbasiertes Lernen mit Job-ready Praxis und Portfolio

Der beste Weg, Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung zu lernen, ist, praktische Erfahrungen in Quantitative Finance, Asset Management, Finanzökonometrie, Datenanalyse und Portfoliotheorie zu sammeln. Arbeite an realen Projekten und Aufgaben, um deine Karriere als Quantitative Portfolio Manager 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 Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung illustriert.

Branchenweit anerkanntes Portfolio

Erstelle ein umwerfendes Portfolio, das dein Können unter Beweis stellt und bei Personalverantwortlichen Türen öffnet.

5_Sterne_Bewertung

5,0/5,0

Sehr empfehlenswert

5_Sterne_Bewertung

4,9/5,0

Höchste Qualität

5_Sterne_Bewertung

4,8/5,0

Kundenzufriedenheit

Top Gehalt & Karriere

Sichere dir ausgezeichnete Verdienstmöglichkeiten in einem lukrativen Job als angehender Quantitative Portfolio Manager.

Quantitative Analyst

analysiert komplexe Finanzdaten und Handelsstrategien

Bis zu   56.500 €

Financial Analyst

wertet komplexe Finanzdaten aus, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen

Bis zu   55.000 €

Business Analyst

analysiert Geschäftsprozesse und unterstützt Optimierungen

Bis zu   63.000 €

Data Analyst

analysiert Daten und erstellt Berichte für datengetriebene Entscheidungen

Bis zu   56.500 €

Data Engineer

baut und wartet Dateninfrastruktur für Analysen und Anwendungen

Bis zu   65.800 €

Data Scientist

entwickelt Modelle, wertet Big Data aus und liefert Prognosen

Bis zu   64.000 €

Machine Learning Engineer

entwickelt und implementiert Machine-Learning-Modelle und Algorithmen

Bis zu   66.000 €
Brauchst du Hilfe bei der Finanzierung?

Finanzierung leicht gemacht

Du hast viele Möglichkeiten deine Weiterbildung zu finanzieren. Informiere dich hier oder lass dich von unseren Kundenbetreuern über die Möglichkeiten der Finanzierung beraten.

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Zahle deine Kursgebühren vor Beginn der Weiterbildung. Die einfachste und günstigste Art dich weiterzubilden.

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Qualifizierungschancengesetz

Nutze die staatliche Finanzierung und lasse dir bis zu 100% der Weiterbildungskosten und 75% des Gehalts finanzieren.

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Weiterbildungskosten und Gehaltszuschuss sichern

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Qualifiziere deine Mitarbeiter und lasse sie berufsbegleitend in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung weiterbilden.

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Team-Kontingent

Du möchtest mehrere Mitarbeiter in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung fit machen. Dann nutze unsere Angebote für Teams.

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Team-Kontingent

Mehrere Mitarbeiter anmelden und von Rabatten profitieren.

Auf Anfrage

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 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
"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
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

Thomas lehrt an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der KU Eichstätt-Ingolstadt und hat an dieser Universität eine Professur für Finanzierung und Banken inne. Neben Forschung und Lehre ist Thomas erfolgreich in der Beratung und beruflichen Weiterbildung tätig. Er hat über 20 Jahre Erfahrung als Data Scientist, sowohl aus Forschung als auch aus dem Projekt-Geschäft. Heute implementiert er sämtliche Projekte in der Forschung und für externe Auftraggeber in Python und den entsprechenden Pythonbibliotheken. Als Mentor und Trainer steht Thomas für einen lebendigen, interaktiven Unterricht, der von Abwechslung zwischen Inhaltsvermittlung und eigenständiger Arbeit geprägt ist. Thomas ist überzeugt, dass jeder lernen kann, Programmiersprachen wie Python zur Lösung praktischer Problemstellungen einzusetzen.

Prof. Dr. Thomas Mählmann

Data Scientist und Python Coach

Prof. Dr. Thomas Mählmann

Data Scientist und Python Coach

Deine Fragen – unsere Antworten

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Data Science, Machine Learning und KI mit Python praktisch anwenden — Data Science Online Bootcamp mit Mentor und Bildungsgutschein

Business Intelligence mit Power BI & Tableau

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Datenbankmanagement & Datenanalyse mit MySQL & SQL

Relationale Datenbanken, MySQL, SQL-Abfragen, Datenmanagement, Business Intelligence, Structured Query Language, Datenanalyse. Datenbankmanagement & Datenanalyse mit MySQL/SQL – Online Bootcamp mit Mentor und Bildungsgutschein

AI 360° - Certified AI Expert

Generative KI verstehen, Prompting lernen, kreativen Content mit KI erstellen & KI-Compliance gemäß EU AI Acts umsetzen

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Zertifiziert und akkreditiert

Staatlich geprüft & 100% förderbar! Unsere E-Learning-Weiterbildungen sind mit dem Qualifizierungschancengesetz der Agentur für Arbeit zu 100% finanzierbar.

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