Weiterbildung vom Arbeitsamt bezahlt – wer erhält eine Förderung mit einem Bildungsgutschein?
Ein Bildungsgutschein kann eine berufliche Weiterbildung oder Umschulung vollständig finanzieren. Eine Weiterbildung vom Arbeitsamt hat Voraussetzungen. Hier eine Übersicht, wer gefördert werden kann:
1. Arbeitslose Personen
- Menschen, die aktuell arbeitslos sind und ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern möchten.
2. Personen mit drohender Arbeitslosigkeit
- Wer in einem Beruf arbeitet, in dem die Kündigung droht oder keine langfristige Perspektive mehr besteht.
3. Berufliche Neuorientierung
- Personen, die sich in ihrem aktuellen Job keine Zukunft vorstellen können und in eine andere Branche wechseln möchten.
4. Arbeitnehmer mit Qualifizierungsbedarf
- Beschäftigte, die durch eine Weiterbildung ihren Arbeitsplatz sichern oder ihre berufliche Situation verbessern können.
- Voraussetzung: Es muss eine konkrete Gefahr bestehen, dass der Job ohne die Qualifizierung gefährdet ist.
5. Voraussetzungen für die Förderung
- Die Weiterbildung oder Umschulung muss zertifiziert sein und von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter anerkannt werden. Das ist bei dieser Weiterbildung der Fall (AZAV-zertifiziert).
- Die Maßnahme muss nachweislich die Chancen auf dem Arbeitsmarkt erhöhen.
Mehr Infos zum Bildungsgutschein kompakt zusammengefasst
Wer erhält eine Förderung nach dem Qualifizierungschancengesetz (QCG)?
Das Qualifizierungschancengesetz (QCG) wurde geschaffen, um Beschäftigte dabei zu unterstützen, sich beruflich weiterzubilden und fit für die Anforderungen des Arbeitsmarktes der Zukunft zu machen. Hier ist eine Übersicht, wer über einen Bildungsgutschein für Unternehmen gefördert werden kann:
1. Beschäftigte mit Weiterbildungsbedarf
- Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer, die eine Qualifizierung benötigen, um mit den Veränderungen in ihrer Branche Schritt zu halten (z. B. durch Digitalisierung oder Automatisierung).
2. Menschen in Berufen mit Tätigkeitswandel
- Personen, deren Berufsfeld sich stark wandelt, sodass sie durch neue Technologien, Prozesse oder Anforderungen vor Herausforderungen stehen.
3. Beschäftigte ohne Berufsabschluss
- Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer, die keinen formalen Berufsabschluss haben oder deren Ausbildung mehr als vier Jahre zurückliegt und die nicht mehr im erlernten Beruf tätig sind.
4. Beschäftigte in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU)
- Besonders in Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern kann die Förderung großzügiger ausfallen, da kleine Betriebe oft geringere Ressourcen für Weiterbildung haben.
5. Langjährig Beschäftigte
- Personen, die lange im selben Job tätig waren, haben die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten aufzufrischen oder zu erweitern, um zukunftssicher zu bleiben.
Was sind die Voraussetzungen?
- Weiterbildung ist erforderlich: Die Maßnahme muss als Qualifizierung für Beschäftigte bzw. neue Kompetenzen vermitteln, die über rein arbeitsplatzbezogene Anforderungen hinausgehen.
- Anerkannte Weiterbildung: Die Weiterbildung muss bei einem zertifizierten Anbieter stattfinden. Das ist bei dieser Weiterbildung der Fall (AZAV-zertifiziert).
- Zustimmung des Arbeitgebers: Da Beschäftigte gefördert werden, erfolgt die Weiterbildung oft in Abstimmung mit dem Unternehmen, welches einen Antrag bei der Arbeitsagentur stellen muss.
Welche Kosten werden erstattet und wer beantragt?
Die Mitarbeiterqualifizierung im Unternehmen umfasst hierbei nicht nur die anteilige oder vollständige Erstattung der Fortbildungskosten, sondern auch die anteilige oder vollständige Übernahme der Lohnkosten für den Zeitraum der Weiterbildung! Eine geförderte Weiterbildung für Mitarbeiter lohnt sich also für Arbeitgeber doppelt.
Die Beantragung erfolgt entweder über den Arbeitnehmenden (dazu auf den Personalverantwortlichen oder Vorgesetzten zugehen! oder den Arbeitgebenden selbst. Lesen Sie mehr Infos zum QCG
Weitere Förderungen
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen.
Im praxisnahen Fernstudium Data Analyst lernst Du, Daten nicht nur zu sammeln und zu strukturieren, sondern sie auch gezielt zu analysieren, zu visualisieren und in konkrete Handlungsempfehlungen umzuwandeln. Ob Statistik, Programmierung, Datenbanken oder moderne Analyseverfahren – Du entwickelst ein fundiertes Verständnis für die Arbeit mit Daten und wirst auf die vielfältigen Aufgaben im datengetriebenen Berufsalltag vorbereitet.
Im Kurs Statistik eignest Du Dir systematisch das nötige methodische Wissen an – von den messtheoretischen Grundlagen über die deskriptive und induktive Statistik bis hin zu komplexen Vergleichsverfahren wie t-Tests, ANOVA und nichtparametrischen Methoden. Du lernst, wie Du Daten auswertest, visualisierst und Hypothesen überprüfst – immer mit Blick auf den praktischen Einsatz im Beruf.
In der Weiterbildung Datenbanken und SQL erfährst Du, wie relationale Datenbanken aufgebaut sind, wie Du sie entwirfst und mit SQL effizient abfragst. Du arbeitest mit SQL Server Management Studio, entwickelst eigene Datenbankmodelle, sicherst Daten und sorgst für valide Strukturen. Auch moderne Themen wie Datenimporte, Benutzerrechte und Performanceoptimierung gehören dazu.
Die Programmiersprache Python lernst Du von Grund auf kennen. Du entwickelst einfache Skripte, erstellst Funktionen, arbeitest objektorientiert und nutzt gängige Datenstrukturen. Außerdem wirst Du gezielt auf die Zertifizierung zum „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer“ vorbereitet.
Im Modul Data Engineering tauchst Du tief in die Welt von Business Intelligence, Data Warehousing und ETL-Prozessen ein. Du modellierst Datenstrukturen wie Star-, Snowflake- oder Galaxy-Schemata, bereitest Daten systematisch auf und arbeitest mit Data Vault 2.0. So baust Du stabile und skalierbare Dateninfrastrukturen für die Analyse.
In der Data Analytics-Einheit lernst Du, wie Du aus großen Datenmengen relevante Erkenntnisse gewinnst. Du nutzt Tools wie NumPy, Pandas, Seaborn oder Dash, entwickelst interaktive Dashboards und erzählst datenbasierte Geschichten (Data Storytelling), die überzeugen. Themen wie Big Data, Text Mining und der Einsatz von KI im Analyseprozess machen Dich fit für moderne Anwendungen.
Künstliche Intelligenz (KI) wird Dir als zentrales Zukunftsthema in allen Modulen begegnen. Du erhältst Einblicke in konkrete KI-Technologien und erfährst, wie Du sie sinnvoll in Deinen Arbeitsalltag integrieren kannst.
Alle Module schließen mit praxisnahen Projekten ab, in denen Du das Gelernte direkt anwendest.
Die Data Analyst Weiterbildung ist mit einem Bildungsgutschein kostenlos bzw. mit dem Qualifizierungsgeld anteilig bis kostenfrei förderbar.
Im Rahmen der Fortbildung zum Data Analyst werden umfassende Kenntnisse in Statistik, Datenbanksystemen, Programmierung, Data Engineering und Datenanalyse vermittelt. Die Fortbildung verfolgt das Ziel, Teilnehmenden ein fundiertes methodisches, technisches und analytisches Verständnis zu vermitteln, das im beruflichen Kontext vielseitig anwendbar ist.
Im Modul Statistik werden zunächst messtheoretische Grundlagen vermittelt, darunter Begriffe wie Grundgesamtheit, Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus. Es folgen Verfahren der univariaten und bivariaten Deskriptivstatistik, einschließlich der Analyse von Häufigkeiten, Maßzahlen der zentralen Tendenz, Streuung sowie der Einsatz visueller Darstellungen wie Histogramme, Boxplots und Streudiagramme. Aufbauend darauf erfolgt eine Einführung in die Inferenzstatistik, bei der Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Signifikanztests, Parameterschätzungen, Konfidenzintervalle und Poweranalysen im Fokus stehen. Ergänzt wird dies durch die Anwendung von z- und t-Tests sowie nichtparametrischen Verfahren und Kontingenzanalysen. Für den Vergleich mehrerer Gruppen werden Varianzanalysen und Interaktionsanalysen vermittelt, einschließlich der Anwendung von Mehrfachvergleichsverfahren. Die Versuchsplanung mittels voll- und teilfaktorieller Designs rundet dieses Modul ab. Die Anwendung und Vertiefung der erlernten Konzepte erfolgt im Rahmen einer projektbezogenen Abschlussarbeit.
Im Bereich Datenbanksysteme und SQL werden zunächst grundlegende Konzepte relationaler Datenbanksysteme behandelt. Dazu zählen Datenbankmodelle, Redundanzvermeidung, Datenintegrität, Normalisierung bis zur BCNF sowie der relationale Entwurf über Entity-Relationship-Modelle. Weiterhin werden Primär- und Fremdschlüssel, Datenbankindizes, SQL-Datentypen, Validierungen sowie das Schreiben von Abfragen vermittelt. Der Einsatz moderner DBMS wird anhand von Formularen, Berichten und Abhängigkeitsmanagementsystemen thematisiert. Die Arbeit mit SQL Server Management Studio (SSMS) umfasst das physische Design, das Erstellen von Tabellen, Beziehungen, Datenbankdiagrammen sowie Backup- und Restore-Funktionalitäten. Die Einführung in die Data Definition Language (DDL) ermöglicht es, komplexe SQL-Strukturen, Constraints, Operatoren und Funktionen zu definieren. Ergänzt wird dies durch die Behandlung von Transaktionen, Fehlerbehandlung und Data Control Language (DCL) zur Benutzerverwaltung und Berechtigungsvergabe. Import und Export moderner Datentypen runden dieses Modul ab. Eine praxisnahe Projektarbeit festigt die erlernten Inhalte.
Das Modul Programmierung mit Python beginnt mit einer Einführung in die Grundkonzepte der Sprache, ihrer Syntax, Semantik und Anwendungsmöglichkeiten. Es folgt die praktische Anwendung grundlegender Sprachkonstrukte, wie Variablen, Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen und Sammlungen (Listen, Mengen, Tupel, Dictionaries). Zentrale Elemente der prozeduralen und funktionalen Programmierung werden ebenso behandelt wie die Fehlerbehandlung mittels try-except. Die objektorientierte Programmierung vermittelt Konzepte wie Klassen, Methoden, Vererbung und Datenklassen. Die Fortbildung bereitet gezielt auf die internationale Zertifizierung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer“ vor. Eine vertiefende Projektarbeit ermöglicht die praktische Anwendung und Präsentation der erworbenen Kenntnisse.
Im Modul Data Engineering werden Grundlagen der Business Intelligence vermittelt. Dazu gehören Anwendungsfelder, OLTP-/OLAP-Konzepte sowie die Rolle des Data Engineers. Es erfolgt eine Einführung in das Anforderungsmanagement, einschließlich Datenmodellierung mit ERM und UML, Use-Case-Analysen sowie Aktivitäts- und Klassendiagrammen. Im Themenfeld Datenbanken werden relationale Datenbanksysteme, deren Architektur und Grenzen ebenso behandelt wie Normalformen und alternative Formate wie JSON oder CSV. Das Modul Data Warehousing befasst sich mit der Modellierung von Star-, Snowflake- und Galaxy-Schemata, sowie der Arbeit mit Slowly Changing Dimensions und Faktentabellen. Im Themenbereich ETL (Extract, Transform, Load) stehen Data Cleansing, Datenvalidierung, die Anwendung von Regular Expressions und die praktische Umsetzung von ETL-Strecken im Fokus. Darüber hinaus werden Grundlagen und Methoden des Data Vault 2.0 behandelt. Eine praxisorientierte Projektarbeit ermöglicht die Umsetzung des Gelernten anhand realitätsnaher Szenarien.
Im Modul Data Analytics werden Grundlagen der Datenanalyse eingeführt, einschließlich des CRISP-DM-Referenzmodells, typischer Workflows und der Begriffsabgrenzung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning. Die Rollen und Anforderungen von Data Analysts im Unternehmen werden beleuchtet. Nach einer Wiederholung der Python-Grundlagen folgt eine Einführung in zentrale Bibliotheken für die Datenanalyse wie NumPy und Pandas. Es werden Methoden der Datenaufbereitung und Data Mining-Verfahren in Python vermittelt. Die explorative Datenanalyse sowie die Visualisierung von Daten mit Matplotlib, Seaborn und Plotly Express stehen im Fokus der Datenvisualisierung. Ergänzend wird Data Storytelling als Methode zur kommunikativen Aufbereitung von Analyseergebnissen eingeführt. Im Datenmanagement werden Big Data Architekturen, der Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken sowie Datenschutzaspekte behandelt. Die Datenanalyse im Big-Data-Kontext wird durch den Einsatz von MapReduce und Spark ergänzt. Dashboards werden mit der Python-Bibliothek Dash entwickelt, inklusive Layout, Interaktivität und Customizing. Abschließend werden im Bereich Text Mining Verfahren der Textvorverarbeitung und Visualisierung unter Verwendung von SpaCy behandelt. Die Anwendung aller Inhalte erfolgt praxisnah in einer projektorientierten Abschlussarbeit.
Künstliche Intelligenz (KI) wird als Querschnittsthema über alle Module hinweg betrachtet. Dabei werden konkrete KI-Technologien vorgestellt sowie deren Anwendungsfelder im beruflichen Alltag thematisiert.
