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 Fernstudium Big Data Engineer zum Data Engineer & Big Data Specialist lernst Du, wie moderne datengetriebene Systeme aufgebaut, gepflegt und analysiert werden – und wie Du mit ihnen echten Mehrwert für Unternehmen schaffst.
Zu Beginn erhältst Du einen fundierten Einblick in Business Intelligence, OLAP/OLTP und Data-Warehouse-Architekturen. Du verstehst, welche Rolle strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten spielen und wie Du sie professionell aufbereitest und analysierst.
Im Bereich Anforderungsmanagement entwickelst Du ein Gefühl dafür, wie man Anforderungen richtig erfasst und in Datenmodelle überführt – mit Methoden wie ERM und UML. Du arbeitest mit Klassendiagrammen, Use-Case-Analysen und Aktivitätsdiagrammen.
Ein weiterer Schwerpunkt im Kurs ist der praktische Umgang mit Datenbanksystemen. Du lernst, relationale Datenbanken (RDBMS) effizient zu nutzen, Datenmodelle umzusetzen und mit SQL zu arbeiten. Auch moderne Datenformate wie CSV und JSON sowie die Grenzen klassischer Datenbanksysteme sind Teil Deiner Ausbildung.
Beim Thema Data Warehousing tauchst Du tief in verschiedene Schema-Modelle ein – vom Star- über das Snowflake- bis hin zum Galaxy-Schema. Du lernst, wie man Slowly Changing Dimensions handhabt, Faktentabellen modelliert und speichert, und entwickelst ein Verständnis für Dimensionstypen und Datenstrukturen.
Im Modul ETL (Extract, Transform, Load) machst Du Dich mit der Datenbereinigung, -transformation und -harmonisierung vertraut. Du arbeitest mit Regular Expressions, validierst Daten statistisch und lernst den Aufbau sicherer ETL-Strecken. Zusätzlich wirst Du in Data Vault 2.0 eingeführt und entwickelst praxisnah eigene Datenmodelle.
Im Big-Data-Bereich erfährst Du, was es mit den „5 Vs“ (Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity) auf sich hat. Du lernst den Umgang mit Apache Frameworks, den Aufbau von Hadoop-Clustern, MapReduce-Jobs und Komponenten wie YARN oder Spark. Auch NoSQL-Datenbanken und das Arbeiten mit HBase gehören dazu – genauso wie das Verständnis für ACID, BASE und das CAP-Theorem.
Ein weiteres Highlight ist das Thema Big Data Visualisierung. Du erfährst, wie Du große Datenmengen übersichtlich und wirkungsvoll aufbereitest – mit den passenden Diagrammen, Tools und Visualisierungstechniken.
Die Big Data Engineer Weiterbildung ist mit einem Bildungsgutschein kostenlos bzw. mit dem Qualifizierungsgeld anteilig bis kostenfrei förderbar.
Im Rahmen der Weiterbildung zum Data Engineer und Big Data Specialist werden umfassende Kenntnisse zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen sowie zur Architektur datengetriebener Systeme vermittelt.
Zunächst werden grundlegende Aspekte der Business Intelligence behandelt, darunter typische Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI-Architektur sowie die Abgrenzung zwischen OLAP und OLTP. Die Rolle des Data Engineers wird dabei ebenso thematisiert wie der Umgang mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten im Kontext des Data Warehousing.
Im Bereich des Anforderungsmanagements stehen die systematische Erhebung und Modellierung fachlicher Anforderungen im Fokus. Vermittelt werden Methoden der Datenmodellierung mithilfe von Entity-Relationship-Modellen (ERM) sowie UML-Diagrammen, darunter Klassendiagramme, Use-Case-Analysen und Aktivitätsdiagramme.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) wird praxisnah durch die Vorstellung aktueller Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten im Arbeitsalltag ergänzt.
Ein vertieftes Verständnis für relationale Datenbanksysteme wird durch die Vermittlung ihrer Architektur, den Einsatz relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) sowie die Umsetzung von Datenmodellen unter Berücksichtigung der Normalformen erarbeitet. Dabei erfolgt eine fundierte Einführung in SQL und die Grenzen relationaler Systeme (z. B. csv, JSON).
In der intensiven Auseinandersetzung mit dem Data Warehouse werden verschiedene Modellierungsansätze wie das Star-, Snowflake- und Galaxy-Schema behandelt. Die Konzepte Slowly Changing Dimensions (Typ 1–5) sowie verschiedene Dimensionstypen (z. B. mini, monster, heterogeneous) werden eingeführt und in Bezug auf Faktentabellen, Speicherstrategien und Dichte verglichen.
Im Modul ETL (Extract, Transform, Load) wird die Aufbereitung und Transformation von Daten thematisiert. Hierzu gehören u. a. das Data Cleansing, die Harmonisierung, die Validierung und die statistische Analyse von Daten. Datenschutz und Datensicherheit werden als integrale Bestandteile mitbehandelt. Zudem wird die Modellierung mit Data Vault 2.0 vermittelt – einschließlich der praktischen Umsetzung von Raw Vaults und Hash-Verfahren.
Zur Vertiefung des Wissens und Anwendung der erlernten Inhalte dient eine projektbasierte Abschlussarbeit, in der eigenständig eine datenbasierte Lösung erarbeitet und präsentiert wird.
Im Bereich Big Data erfolgt eine Einführung in zentrale Konzepte wie Volume, Velocity, Variety, Value und Veracity. Chancen, Herausforderungen und Abgrenzungen zu verwandten Disziplinen wie Business Intelligence, Data Analytics und Data Science werden herausgearbeitet.
Technische Grundlagen werden durch die Einführung in Apache-Frameworks, den Aufbau von MapReduce-Jobs, die Arbeit mit Hadoop-Clustern sowie den Einsatz von YARN und der Hadoop Java API vermittelt. Darüber hinaus erfolgt eine Auseinandersetzung mit Apache Spark als moderner Big-Data-Verarbeitungstechnologie.
Die Verwendung nicht-relationaler Datenbanken wird im Modul NoSQL und HBase behandelt. Hierbei stehen das CAP-Theorem, ACID- und BASE-Prinzipien sowie verschiedene NoSQL-Typen im Fokus.
Abschließend wird das Thema Big Data Visualisierung behandelt. Neben grundlegenden Visualisierungstheorien und Diagrammtypen werden moderne Werkzeuge zur grafischen Darstellung großer Datenmengen vorgestellt.
Auch im Big-Data-Kontext wird das Gelernte in einem praxisorientierten Projekt angewendet und durch eine Abschlusspräsentation dokumentiert.
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Darüber hinaus lernst Du, wie moderne Dateninfrastrukturen aufgebaut, skaliert und gewartet werden. Du arbeitest mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, entwickelst automatisierte Data Pipelines, modellierst komplexe Datenstrukturen (z. B. Star- und Snowflake-Schema) und setzt Data Vault 2.0 professionell ein.
Durch den Einsatz aktueller Technologien und Frameworks eignest Du Dir Fähigkeiten an, die in Bereichen wie Cloud Computing, Data Warehousing, Machine Learning und Datenvisualisierung unverzichtbar sind. Zusätzlich verstehst Du die Prinzipien von Datensicherheit, Datenqualität und Skalierbarkeit, die für die Entwicklung stabiler Datenarchitekturen entscheidend sind.
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