Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete: praxisorientierte Weiterbildung mit klarem Praxisfokus für Data Analyst und Junior Data Analyst mit Fokus auf Power BI, Azure Data Services und Microsoft Excel.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete ist eine praxisnahe Weiterbildung mit klarem Praxisfokus im Bereich IT & Informatik. Im Mittelpunkt stehen Kompetenzen in Power BI, Azure Data Services und Microsoft Excel, die Sie fuer Aufgaben rund um Data Analyst, Junior Data Analyst und Business Intelligence Analyst direkt einsetzen koennen.
Titel: Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete Kursbeschreibung Der Kurs,,Junior Data Analyst - Grundlagen für Data Analyst Anwendungsgebiete" bietet einen praxisnahen Einstieg in die Welt der Datenanalyse.
Behandelt werden unter anderem Einführung in die Datenanalyse, Grundbegriffe der Datenanalyse, Datenquellen und Datentypen verstehen, Ziele und Aufgaben eines Data Analysts, Typische Anwendungsgebiete in Unternehmen und Microsoft DP-900 - Azure Data Fundamentals sowie Power BI, Azure Data Services und Microsoft Excel. Die Anbieterbeschreibungen zeigen einen klaren Fokus auf nachvollziehbare Uebungen, anwendbare Ablaufe und eine sichere Umsetzung im Berufsalltag.
Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die sich fachlich in Richtung Data Analyst, Junior Data Analyst und Business Intelligence Analyst entwickeln, ihre Einsatzmoeglichkeiten erweitern oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen moechten. Typische Laufzeiten bewegen sich bei ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Je nach Traeger schliessen Sie mit Anbieter-Zertifikat bzw. themenspezifische Zertifizierung ab oder bereiten sich gezielt auf entsprechende Nachweise vor.
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.
Im Mittelpunkt stehen Einführung in die Datenanalyse, Grundbegriffe der Datenanalyse, Datenquellen und Datentypen verstehen, Ziele und Aufgaben eines Data Analysts und Typische Anwendungsgebiete in Unternehmen. Der Kurs ist so aufgebaut, dass Sie die Inhalte nicht nur verstehen, sondern im beruflichen Alltag sauber anwenden koennen.
Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die sich fachlich in Richtung Data Analyst, Junior Data Analyst und Business Intelligence Analyst entwickeln, ihre Einsatzmoeglichkeiten erweitern oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen moechten.
Grundlegende PC-Kenntnisse und logisches Denken werden vorausgesetzt. Konkrete Vorkenntnisse in dem behandelten Tool oder der Sprache sind nicht erforderlich — der Kurs vermittelt den Einstieg von Grund auf. Hilfreich sind erste Erfahrungen mit Office-Anwendungen und ein strukturiertes Arbeiten.
Bei AZAV-zertifizierten Traegern ist die Weiterbildung in der Regel ueber Bildungsgutschein, QCG oder AVGS foerderbar. Beruflich passt der Kurs besonders, wenn Sie sich in Richtung Data Analyst, Junior Data Analyst und Business Intelligence Analyst entwickeln moechten. Viele Angebote sind auf ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend ausgelegt.
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.
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.