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Datenanalyse Kurse für eine praxisnahe Laufbahn

Mit unseren Datenanalyse Kursen lernen Sie, Daten systematisch aufzubereiten, auszuwerten und Ergebnisse so zu dokumentieren, dass sie in Teams und Fachbereichen nutzbar sind. Der Fokus liegt auf Kompetenzen, die in vielen Rollen rund um Analytics, Reporting und datenbasierte Entscheidungen gefragt sind.

SQL & Datenaufbereitung: Daten finden, bereinigen, strukturieren

Statistik & Modellverständnis: Muster erkennen und sauber interpretieren

Visualisierung & Reporting: Ergebnisse verständlich kommunizieren

Projektarbeit: Aufgaben wie im Berufsalltag strukturieren

Für welche Berufe sind Datenanalyse-Kenntnisse relevant?

  • Data Analyst / BI Analyst

    Auswertungen erstellen, Kennzahlen definieren, Dashboards mit Datenlogik hinterlegen.

  • Analytics Engineer (Einsteigerpfad)

    Datenflüsse verstehen, Abfragen optimieren, Ergebnisse reproduzierbar dokumentieren.

  • Operations / Controlling mit Analytics-Fokus

    Datenqualität prüfen, Ursachen analysieren und Entscheidungen nachvollziehbar begründen.

  • Marketing & Produkt-Analytics

    Messkonzepte aufsetzen, Auswertungen interpretieren und Hypothesen datenbasiert prüfen.

Der Kurs vermittelt Grundlagen und praxisnahe Methoden. Welche Rolle sich daraus ergibt, hängt auch von Ihrem Lernfortschritt, Ihrer Vorbereitung und Ihren eigenen Projekten ab.

Kursinhalte

Was Sie in der Datenanalyse lernen

Die Inhalte sind so aufgebaut, dass Sie Schritt für Schritt von der Datenbasis bis zur verständlichen Ergebnisdarstellung kommen.

Daten verstehen & aufbereiten

Sie lernen, Datenquellen zu strukturieren, fehlende Werte und Inkonsistenzen zu erkennen und Daten so vorzubereiten, dass Auswertungen belastbar werden.

  • Grundlagen Datenqualität
  • Bereinigung und Transformation
  • Reproduzierbare Datenpipelines (konzeptionell)
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SQL & analytisches Arbeiten

Sie trainieren Abfragen, um Daten gezielt zu extrahieren, zu aggregieren und Zusammenhänge nachvollziehbar zu berechnen.

  • SELECT, JOINs, Aggregationen
  • Fensterfunktionen (je nach Level)
  • Saubere Auswertungsvorbereitung
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Statistik & Interpretation

Sie lernen, Ergebnisse korrekt zu interpretieren: von Verteilungen und Kennzahlen bis zu einfachen Modellansätzen und deren Grenzen.

  • Deskriptive Statistik
  • Hypothesen und Vergleichslogik
  • Fehlerquellen und Annahmen
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Visualisierung & Reporting

Sie erstellen Auswertungen so, dass sie für Stakeholder verständlich sind: klare Diagrammwahl, konsistente Kennzahlen und nachvollziehbare Storylines.

  • Diagrammprinzipien
  • Kennzahlen-Definitionen
  • Dokumentation für Teams
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Projektarbeit wie im Alltag

In praxisnahen Aufgaben üben Sie, Anforderungen zu klären, Daten zu prüfen, Analysen aufzusetzen und Ergebnisse strukturiert abzugeben.

  • Problemstellung & Datencheck
  • Analyseplan und Ergebnisstruktur
  • Feedback-Schleifen
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Qualität, Ethik & Datenschutz

Sie lernen, wie Sie mit sensiblen Daten verantwortungsvoll umgehen und Ergebnisse so dokumentieren, dass sie fachlich und technisch nachvollziehbar bleiben.

  • Datenschutz-Grundlagen im Kontext
  • Transparenz von Annahmen
  • Qualitätschecks der Auswertung
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Beratung zur passenden Datenanalyse-Weiterbildung

Sagen Sie uns kurz, wo Sie stehen (z. B. Einsteiger, Fortgeschrittene) und welche Rolle Sie anstreben. Wir helfen Ihnen dabei, die Kursinhalte passend zu Ihrem Lernziel einzuordnen.

Illustration zur Datenanalyse und Visualisierung von Kennzahlen

Lernen mit Praxisbezug und Feedback

In den Kursen arbeiten Sie an Aufgaben, die typische Schritte einer Datenanalyse abbilden: Daten prüfen, Abfragen erstellen, Ergebnisse interpretieren und verständlich dokumentieren.

Teilnehmende Gruppe beim Lernen und Arbeiten an Datenanalyse-Aufgaben
Bewertungen
Erfahrungen von Teilnehmenden aus früheren Kursen
K+
Übungsaufgaben & Fallbeispiele
K+
Analyse-Schritte trainiert
%
Teilnehmende mit Projekt-Feedback
%
Verfügbarkeit der Kursunterlagen

Ablauf & Lernformat

So gestalten wir den Kurs

Wir kombinieren Erklärungen, geführte Übungen und Projektaufgaben. Sie lernen dabei, wie man Analysen strukturiert und Ergebnisse nachvollziehbar macht.

Modulstruktur

Aufbau von Grundlagen zu praxisnahen Anwendungen, abgestimmt auf Ihr Level.

Übungen & Aufgaben

Anwendungsnahe Praxis: Abfragen, Auswertungsschritte, Dokumentation.

Feedback

Rückmeldungen zu Vorgehen, Interpretation und Ergebnisdarstellung.

Projektabschluss

Ein zusammenhängendes Beispiel, das typische Rollenanforderungen abbildet.

Hinweis: Der Kurs unterstützt Ihren Lernprozess. Der konkrete Kompetenzaufbau und die spätere berufliche Anwendung hängen auch davon ab, wie intensiv Sie üben und welche Vorkenntnisse Sie mitbringen.

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Datenanalyse Kurse in München: Wir vermitteln Methoden, mit denen Sie Daten aufbereiten, auswerten und Ergebnisse verständlich dokumentieren können.

USt-IdNr.: DE134123048

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