Kurs: Data Analyst - Grundlagen für Anwendungsgebiete
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Kurs: Data Analyst - Grundlagen für Anwendungsgebiete
KursbeschreibungDer Kurs ,,Data Analyst - Grundlagen für Anwendungsgebiete" bietet einen fundierten Überblick über die wesentlichen Anwendungsfelder der Datenanalyse. Teilnehmende lernen, wie Daten in unterschiedlichen Bereichen gesammelt, aufbereitet, analysiert und für strategische sowie operative Entscheidungen genutzt werden. Der Kurs vermittelt praxisorientiertes Wissen, das direkt in Unternehmensprozesse übertragen werden kann.
Zielgruppe
Einsteiger:innen, Data Analysts, Business Analysts, Studierende und Fachkräfte aus Controlling, Marketing oder IT, die ein breites Fundament in Data Analytics mit Fokus auf Anwendungsfelder erwerben möchten.
Kursniveau
Anfänger bis Fortgeschritten
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Es sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. Grundkenntnisse in IT, Excel oder Statistik sind hilfreich.
Einführung in Datenanalyse für AnwendungsgebieteTeilnehmende lernen die wichtigsten Begriffe und Konzepte kennen und verstehen, wie Datenanalysen in verschiedenen Unternehmensbereichen genutzt werden. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten zur Marktsegmentierung.
• Grundlagen und Begriffe der Datenanalyse
• Typische Anwendungsfelder
• Nutzen für Unternehmen
• Praxisbeispiel Marktsegmentierung
Datenfundament - Microsoft DP-900Im Fokus steht der Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken. Teilnehmende erfahren, wie Daten in der Cloud strukturiert werden und in Analysen einfließen. Praxisbeispiel: Verwaltung von Kundendaten 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, Data Scientist (Einstieg). 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 & NoSQL-Datenbanken
• Datenmanagement in Azure
• Praxisbeispiel Azure SQL
Visualisierung und Reporting - Microsoft PL-300Es wird gezeigt, wie Daten visualisiert und in interaktiven Dashboards dargestellt werden. Praxisbeispiel: Erstellung eines Vertriebs-Reportings für das Management.
• Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
• Erstellung interaktiver Dashboards
• KPI-Berichte und Visualisierungen
• Praxisbeispiel Vertriebsreporting
Python Basics für Data AnalyticsTeilnehmende lernen die Grundlagen von Python für die Datenaufbereitung und -analyse. Praxisbeispiel: Bereinigung und Auswertung von Umfragedaten mit Pandas.
• Python for Data Science
• Grundlagen Pandas & NumPy
• Datenaufbereitung und Transformation
• Praxisbeispiel Umfragedaten
Datenethik und Governance - CertNexus DSBIZ & AIBIZMit DSBIZ und AIBIZ wird vermittelt, wie Datenanalysen im Unternehmenskontext verantwortungsvoll und strategisch eingesetzt werden. Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für den KI-Einsatz in der Datenanalyse.
• CertNexus DSBIZ - Data Science for Business Professionals
• CertNexus AIBIZ - AI for Business Professionals
• Governance & Compliance
• Praxisbeispiel Entscheidungsvorlage
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 für Anwendungsgebiete" vermittelt praxisnah, wie Daten in verschiedenen Unternehmensbereichen eingesetzt werden können. Mit DP-900, PL-300, Python sowie den Business-orientierten Kursen DSBIZ und AIBIZ ent
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.