Foundation of Data Analytics – Grundlagenkurs

Dieser Kurs vermittelt fundierte Grundlagenkenntnisse in der modernen Datenanalyse. Teilnehmende lernen, wie Daten erhoben, gespeichert, verarbeitet und interpretiert werden, welche Datentypen und Analysemethoden in der Praxis zum Einsatz kommen und wie Ergebnisse aussagekräftig visualisiert werden. Ein begleitendes Labor vertieft den Stoff durch interaktive Übungen und praxisnahe Szenarien. Der Kurs eignet sich als solider Einstieg in datengetriebene Berufsfelder und legt das Fundament für weiterführende Qualifikationen im Bereich Data Science und Business Intelligence.

Im ersten Themenblock steht der Wert von Daten im unternehmerischen Kontext im Mittelpunkt. Teilnehmende erkunden, warum Daten heute als strategische Ressource gelten und wie datengetriebene Entscheidungen Wettbewerbsvorteile erzeugen. Es wird behandelt, welche Arten von Daten entstehen, wie sie fließen und welche Rollen an ihrer Entstehung und Nutzung beteiligt sind.

• Bedeutung von Daten in der modernen Wirtschaft
• Datenwertschöpfungskette vom Erheben bis zur Auswertung
• Rollen und Aufgaben im Daten-Ökosystem (Data Engineer, Analyst, Scientist)
• Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, Datenschutzgrundsätze)
• Einführung in typische Anwendungsfälle der Unternehmensanalyse

Der zweite Block behandelt Datentypologien und Verwaltung. Hier erlernen die Teilnehmenden systematisch, wie unterschiedliche Datenarten kategorisiert werden und welche Speicher- und Verwaltungskonzepte für sie geeignet sind. Relationale Datenbanken, NoSQL-Systeme und Data Warehouses werden konzeptionell eingeführt.

• Strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten
• Relationale und nicht-relationale Datenbankmodelle im Überblick
• Metadaten und Datenkataloge als Ordnungsinstrumente
• Datenqualität: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität
• Grundlagen des Dateimanagements und der Datenarchivierung

Im dritten Block werden Unternehmensstatistik und Analysemethoden vertieft. Teilnehmende erarbeiten statistische Kerngrössen — Lage- und Streuungsmaße, Korrelation, Wahrscheinlichkeiten — und lernen, diese für konkrete Geschäftsfragen einzusetzen. Auch Grundlagen der Prognose und Optimierung werden behandelt, sodass Teilnehmende verstehen, wie Analyseergebnisse in operative Empfehlungen übersetzt werden.

• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Standardabweichung
• Korrelations- und Regressionsanalyse im Businesskontext
• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Hypothesentests
• Vorhersagemodelle und einfache Optimierungsverfahren
• Werkzeuge der Entscheidungsunterstützung (Dashboards, KPI-Berichte)

Im vierten Block steht die Datenvisualisierung im Fokus. Gute Visualisierungen sind entscheidend, um Erkenntnisse aus Daten zielgruppengerecht zu kommunizieren. Teilnehmende lernen, welche Diagrammtypen für welche Fragestellungen geeignet sind und wie Visualisierungen gestaltet werden müssen, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

• Grundprinzipien effektiver Datenvisualisierung
• Diagrammtypen und ihre situationsgerechte Auswahl
• Einführung in gängige Visualisierungstools
• Interaktive Dashboards und Storytelling mit Daten
• Vermeidung häufiger Visualisierungsfehler

Praxisblock (Übungseinheiten und Laborprojekte) Das begleitende Lab ermöglicht es den Teilnehmenden, das theoretisch erlernte Wissen direkt anzuwenden. Interaktive Übungsszenarien bilden reale Analyseaufgaben nach und trainieren den methodisch korrekten Umgang mit Daten.

• Datenimport aus verschiedenen Quellen und Formate
• Datenbereinigung und Behandlung fehlender Werte
• Anwendung statistischer Methoden auf Beispieldatensätze
• Erstellung von Balken-, Linien-, Streu- und Tortendiagrammen
• Aufbau einfacher Dashboards für typische KPI-Berichte
• Durchführung einer Korrelationsanalyse mit realen Geschäftsdaten
• Vorstellung von Ergebnissen in einer Abschlusspräsentation
• Interpretation von Analyseergebnissen und Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen
• Nutzung verschiedener Datenanalyse-Tools im Vergleich
• Kritische Bewertung eigener Analysen und Peer-Feedback
• Dokumentation des Analyseprozesses für eine nachvollziehbare Ergebnissicherung
• Rückschau über Anwendungsfelder im eigenen beruflichen Kontext

Der Kurs schließt mit einer Zusammenführung aller Lerninhalte und einer Transferrückschau ab. Teilnehmende erarbeiten im Dialog, welche Tools und Methoden für ihre jeweiligen Karriereziele besonders relevant sind. Ein individueller Lernplan hilft dabei, die nächsten Weiterbildungsschritte gezielt zu planen und Lücken systematisch zu schließen. Diese abschließende Orientierungsphase stellt sicher, dass jede Person die Kursinhalte konkret auf ihren beruflichen Weg anwenden kann.

Dieser Kurs richtet sich an Berufstätige und Berufseinsteiger, die in datengetriebene Berufsfelder einsteigen oder ihre Analysekompetenz gezielt ausbauen möchten. Keine Programmierkenntnisse sind erforderlich — mathematische Grundkenntnisse auf Schulniveau reichen aus.

• Personen ohne Vorkenntnisse in der Datenanalyse, die einen strukturierten Einstieg suchen
• Kaufmännische Fachkräfte, die datenbasiertes Arbeiten in ihrem Berufsalltag integrieren möchten
• Quereinsteiger aus nicht-technischen Bereichen, die in Richtung Data Analytics wechseln wollen
• Mitarbeitende in Reporting-, Controlling- oder Marketingfunktionen
• Berufswechsler, die eine international anerkannte Zertifizierung anstreben

Der Kurs findet überwiegend im Combined-Learning-Format statt, das Präsenz- oder Live-Online-Phasen mit eigenständigen eigenständige Übungsphasen kombiniert. Interaktive Lab-Übungen bilden einen zentralen Bestandteil des Lernprozesses und ermöglichen das direkte Anwenden der Theorie auf praxisnahe Datensätze. Ergänzt wird das Lernformat durch tutoriell begleitete Übungsphasen, Gruppenarbeiten und regelmäßige Feedbackschleifen. Teilnehmende werden aktiv einbezogen, können Fragen stellen und erhalten individuelle Rückmeldung zu ihren Fortschritten.

Der Kurs dauert üblicherweise zwischen zwei Wochen und drei Monaten, abhängig vom gewählten Lernformat und der Intensität. Eine Vollzeitvariante ermöglicht einen konzentrierten Abschluss innerhalb weniger Wochen, während eine Teilzeitoption die Vereinbarkeit mit beruflichen oder familiären Verpflichtungen sicherstellt. Individuelle Startzeitpunkte und flexible Einstiegsmöglichkeiten werden auf Nachfrage angeboten. Der genaue Zeitplan wird im Vorgespräch vor Kursbeginn festgelegt und auf die persönliche Situation abgestimmt.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat von New Horizons. Diese Kombination aus Praxiszertifikat und Kursnachweis ist in der Branche etabliert und stärkt das Bewerberprofil in datengetriebenen Berufsfeldern erheblich. Das Herstellerzertifikat belegt den Erwerb standardisierter Kompetenzen, die über Ländergrenzen hinweg anerkannt werden.

Die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu analysieren und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten, zählt heute zu den gefragtesten Qualifikationen am Arbeitsmarkt. Ob in Vertrieb, Marketing, Logistik oder Controlling — datengetriebenes Denken ist branchenübergreifend gefragt. Mit dem Abschluss dieses Kurses verfügen Teilnehmende über ein solides Methodenwissen, das ihnen ermöglicht, in unterschiedlichsten Arbeitsumgebungen einen direkten Mehrwert zu liefern. Das erworbene Wissen schlägt sich nicht nur in konkreten Analysefähigkeiten nieder, sondern schärft auch das kritische Urteilsvermögen beim Umgang mit Zahlen und Berichten. Darüber hinaus eröffnet der Kurs klare Anschlussmöglichkeiten zu weiterführenden Qualifikationen im Bereich Business Intelligence, Data Science und Machine Learning. Wer nach diesem Grundlagenkurs den nächsten Schritt in Richtung Python, SQL oder spezialisierte BI-Tools wie Power BI oder Tableau machen möchte, verfügt über das nötige konzeptionelle Fundament. Das begleitende Beratungsangebot stellt sicher, dass individuelle Lernwege gezielt geplant werden können und keine Schritte ins Leere führen.