Kurs: Data Analyst - Grundlagen
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Kurs: Data Analyst - Grundlagen
KursbeschreibungDer Kurs ,,Data Analyst - Grundlagen" vermittelt die Basis für den Einstieg in die Datenanalyse. Teilnehmende lernen die wichtigsten Methoden, Tools und Konzepte kennen, um Daten zu sammeln, aufzubereiten, zu analysieren und in interaktiven Dashboards darzustellen. Mit praxisnahen Beispielen wird ein Fundament geschaffen, auf dem fortgeschrittene Analysen und spezialisierte Anwendungen aufbauen können. Ziel ist es, den souveränen Umgang mit Daten im Unternehmensalltag zu ermöglichen.
Zielgruppe
Einsteiger:innen, Studierende, Business Analysts, Auszubildende und Quereinsteiger:innen, die grundlegende Kompetenzen in der Datenanalyse erwerben möchten.
Kursniveau
Anfänger
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Es sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. Grundkenntnisse in IT oder Excel sind hilfreich, aber nicht zwingend.
Grundlagen der DatenanalyseTeilnehmende erhalten einen Überblick über Begriffe, Methoden und Ziele der Datenanalyse. Sie lernen, wie Daten systematisch erfasst, aufbereitet und interpretiert werden können. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten zur Erkennung von Trends.
• Einführung in die Datenanalyse
• Typische Begriffe und Methoden
• Nutzen für Unternehmen
• Praxisbeispiel Verkaufsdaten
Datenfundament - Microsoft DP-900Dieser Kurs vermittelt Grundlagen im Datenmanagement und der Arbeit mit relationalen sowie nicht-relationalen Datenbanken in der Cloud. Praxisbeispiel: Aufbau einer Kundendatenbank und deren Auswertung in Azure SQL.
• Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel zu 100 % förderfähig — inklusive Fahrt-, Kinderbetreuungs- und ggf. Unterbringungskosten. Voraussetzung ist eine vorherige Beratung mit deinem Arbeitsvermittler.
Beide Formate sind je nach Anbieter verfügbar — als Online-Live-Format, Hybrid oder Präsenzschulung in mehreren deutschen Städten. Bei deiner Anfrage geben wir deine Präferenz (Region, Online/Präsenz, Vollzeit/Teilzeit) weiter, damit nur passende Angebote zurückkommen.
Die Dauer variiert je nach Anbieter und Format. Typisch sind ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Berufsbegleitende Varianten dauern entsprechend länger, sind dafür aber neben Beruf oder Familie absolvierbar.
Typische Folgepositionen sind: Data Analyst, Business Analyst, Datenbankentwickler. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Datenvisualisierung mit Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Datenanbindung, Dashboards, interaktive Reports. Für Datenanalysten und Business-Intelligence-Einsteiger.
Quereinstieg in den Datenanalysten-Beruf: Excel, Power BI, SQL. Praxisorientiert mit Daten-Cleaning, Dashboards und Reporting. Für angehende Junior-Data-Analysten.
Data Science kompakt: Python + Pandas + EDA + Visualisierung + ML-Einstieg. Solider Quereinstieg.
Statistik für Data Science: deskriptive + inferentielle Statistik, Hypothesentests, lineare Regression.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
• Relationale und NoSQL-Datenbanken
• Datenmanagement in Azure
• Praxisbeispiel Kundendatenbank
Visualisierung mit Power BI - Microsoft PL-300Es wird gezeigt, wie Kennzahlen visualisiert und interaktive Dashboards erstellt werden. Praxisbeispiel: Erstellung eines Management-Dashboards mit KPIs für die Geschäftsleitung.
• Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
• KPI-Visualisierung
• Erstellung interaktiver Dashboards
• Praxisbeispiel Management-Dashboard
Python Basics für Data AnalyticsDie Teilnehmenden lernen die Grundlagen der Programmiersprache Python kennen und erfahren, wie Daten mit Pandas und NumPy aufbereitet werden. Praxisbeispiel: Bereinigung von Umfragedaten und deren Analyse.
• Python for Data Science
• Grundlagen Pandas & NumPy
• Datenbereinigung und Transformation
• Praxisbeispiel Umfragedaten
Microsoft Office für Controlling & ReportingÜber das Gesamtpaket ,,Fit fürs Büro mit Microsoft Office" erlernen Teilnehmende praxisrelevante Kenntnisse in Excel, Word und PowerPoint. Im Fokus steht die Nutzung von Excel für Controlling, Datenanalysen und Reporting. Praxisbeispiel: Erstellung eines Monatsreportings mit Excel.
• Fit fürs Büro mit Microsoft Office
• Excel für Controlling und Datenanalysen
• Erstellung von Reportings und Auswertungen
• Praxisbeispiel Monatsreporting
ZusatzinformationenDer Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
FazitDie Weiterbildung ,,Data Analyst - Grundlagen" vermittelt fundierte Basiskompetenzen in Datenanalyse, Datenmanagement, Visualisierung und Office-Anwendungen. Teilnehmende lernen
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.