Weiterbildung Data Analyst

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)

Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur

Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers

Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten

Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)

Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse

Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM

Einführung/Modellierung in der UML

· Klassendiagramme

· Use-Case Analyse

· Aktivitätsdiagramme

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenbanken (ca. 3 Tage)

Grundlagen von Datenbanksystemen

Architektur von Datenbankmanagementsystemen

Anwendung RDBMS

Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen

Praktische und theoretische Einführung in SQL

Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json

Data Warehouse (ca. 4 Tage)

Star Schema

Datenmodellierung

Erstellung Star Schema in RDBMS

Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung

Erstellung Snowflake Schema in RDBMS

Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung

Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5

Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions

Vergleich von state und transaction oriented

Faktentabellen, Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 4 Tage)

Data Cleansing

· Null Values

· Aufbereitung von Daten

· Harmonisierung von Daten

· Anwendung von Regular Expressions

Data Understanding

· Datenvalidierung

· Statistische Datenanalyse

Datenschutz, Datensicherheit

Praktischer Aufbau von ETL-Strecken

Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.

Data Vault Datenmodellierung

Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)

Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)

Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)

Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)

Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)

z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)

t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben

Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)

Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)

Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)

Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)

Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)

Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)

Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)

Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren

Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)

Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)

Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen

Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)

Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Grundlagen von Datenbanksystemen mit Access (ca. 3 Tage)

Redundante Daten

Datenintegrität

Normalisierung

BCNF

DB-Entwurf

Beziehung 1:n, m:n

Datentypen

Tabellen

Primär- und Fremdschlüssel

Referentielle Integrität

Beziehungen zwischen Relationen

Entity-Relationship-Modell

Index, Standartwert

Einschränkungen (Check)

Abfragen

Formulare, Berichte

Zirkelbezug

Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)

Übersicht

Phys. DB-Design

Tabellen erstellen

Datentypen in MS SQL

Primary Key

Einschränkungen, Standartwerte, Diagramm, Beziehungen

Backup und Restore

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Einführung in DDL (ca. 8 Tage)

SQL Grundlagen

Syntax

Befehle

Mehrere Tabellen

Operatoren

Ablaufkontrolle

Skalarwertfunktionen

Tabellenwertfunktionen

Systemfunktionen

Prozeduren mit und ohne Parameter

Fehlertypen

Transaktionen, Sperren, DeadLock

DCL – Data Control Language (ca. 1 Tag)

Anmeldungen

Benutzer:innen

Rollen

Berechtigungen

Datentypen, Datenimport und -export (ca. 1 Tag)

Datentyp geography

Datenexport, Datenimport

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Geschichte, Konzepte

Verwendung und Einsatzgebiete

Syntax

Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)

Zahlen

Zeichenketten

Datum und Zeit

Standardeingabe und -ausgabe

list, tuple dict, set

Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Funktionen (ca. 5 Tage)

Eigene Funktionen definieren

Variablen

Parameter, Rekursion

Funktionale Programmierung

Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)

try, except

Programmunterbrechungen abfangen

Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)

Python-Klassen

Methoden

Unveränderliche Objekte

Datenklasse

Vererbung

Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag)

Buttons und Textfelder

grid-Layout

Dateiauswahl

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

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.

Der Lehrgang ist ideal für IT-Spezialisten, Softwareentwickler, Ingenieure, Betriebswirte sowie kaufmännische Fachkräfte und erfahrene Berufspraktiker, die ihr Wissen gezielt erweitern möchten.

Als Data Analyst nutzt Du im Berufsalltag vor allem Python und SQL, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und in verständliche Erkenntnisse umzuwandeln. Mit SQL (Structured Query Language) greifst Du auf relationale Datenbanken zu, filterst große Datenmengen, führst Berechnungen durch und erstellst saubere Datensätze für weiterführende Analysen. SQL ist dabei das zentrale Werkzeug für Datenextraktion, Datenaufbereitung und Datenbankabfragen.

Python wird eingesetzt, um Daten weiterzuverarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Du arbeitest mit leistungsstarken Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib oder Seaborn, um z. B. Trends zu erkennen, Prozesse zu optimieren oder Dashboards zu erstellen, die Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen liefern. Auch automatisierte Reportings, Machine Learning Modelle oder Datenvisualisierungen lassen sich mit Python effizient umsetzen.

Im Berufsalltag bist Du als Data Analyst die Schnittstelle zwischen Daten und Entscheidungsträgern. Du hilfst Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, indem Du komplexe Informationen verständlich aufbereitest. Mit Python und SQL als Kerntechnologien analysierst Du Big Data, erstellst A/B-Tests, unterstützt das Controlling oder optimierst das Marketing durch datengetriebene Insights.

Kurz gesagt: Du machst Rohdaten nutzbar – durch technische Datenkompetenz, analytisches Denken und den gezielten Einsatz von Python und SQL.

Ein Fernstudium zum Data Analyst bietet Dir hervorragende Chancen, Deine berufliche Zukunft aktiv zu gestalten – ob als Berufseinsteiger:in, Quereinsteiger:in oder zur Weiterentwicklung in Deinem aktuellen Job. Mit dem erlernten Wissen in Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenbanken, Python, SQL und Business Intelligence wirst Du zur gefragten Fachkraft in einer zunehmend datengetriebenen Arbeitswelt.

Unternehmen aller Branchen – von IT über Handel bis hin zum Gesundheitswesen – suchen Data Analysts, die Daten nicht nur verstehen, sondern strategisch nutzen können. Im Fernstudium eignest Du Dir genau die praktischen Fähigkeiten an, die in modernen Unternehmen gebraucht werden: Du lernst, große Datenmengen auszuwerten, Trends zu erkennen, automatisierte Reportings zu erstellen und fundierte Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Mit dem erfolgreichen Abschluss eröffnen sich Dir vielseitige Karrierewege: z. B. als Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer oder Junior Data Scientist. Du positionierst Dich ideal für zukunftssichere Jobs mit attraktivem Gehalt und Entwicklungsperspektiven.

Als Data Analyst mit fundierten Kenntnissen in Python und SQL kannst Du mit einem attraktiven Gehalt rechnen – denn Datenkompetenz gehört zu den gefragtesten Skills auf dem heutigen Arbeitsmarkt. Das Gehalt hängt dabei von Faktoren wie Berufserfahrung, Branche, Unternehmensgröße und Standort ab.

Berufseinsteiger:innen verdienen in der Regel zwischen 45.000 und 55.000 Euro brutto im Jahr. Mit ein bis drei Jahren Erfahrung, sicheren SQL-Abfragen, Datenanalysen mit Pandas und Visualisierungen in Python steigt Dein Jahresgehalt oft auf 60.000 bis 70.000 Euro. In leitenden Positionen oder spezialisierten Rollen, etwa als Senior Data Analyst, sind Gehälter von 80.000 Euro und mehr möglich.

Besonders wertvoll sind Kenntnisse in der automatisierten Datenanalyse, der Erstellung von Dashboards, im Machine Learning und im Datenbankmanagement. Wer sich darüber hinaus mit Big Data, Cloud-Technologien oder Business Intelligence Tools auskennt, kann seinen Marktwert weiter steigern.