Was Sie in unseren Datenanalyse Kursen lernen

Sie arbeiten an konkreten Aufgaben, lernen typische Werkzeuge und verstehen, wie Analysen in Unternehmen genutzt werden. Der Lernerfolg hängt auch von Ihrer Vorbereitung und Übung ab.

SQL & Datenabfragen

Sie lernen, Daten strukturiert zu prüfen, zu filtern und für Auswertungen vorzubereiten – inklusive typischer Abfrage-Patterns.

Python für Analyse-Workflows

Sie bauen Analyse-Notebooks, bereinigen Daten und erstellen wiederholbare Schritte für typische Auswertungsaufgaben.

Visualisierung & Reporting

Sie lernen, Ergebnisse verständlich aufzubereiten: von Diagrammtypen bis zu Dashboard-Strukturen und Storylines.

Orientierung auf den Beruf

Zu jedem Kurs erklären wir, welche Aufgaben in relevanten Rollen typischerweise anfallen (z. B. Datenaufbereitung, KPI-Definition, Analyse-Interpretation, Dokumentation) und wie die Inhalte darauf einzahlen.

Kursberatung per E-Mail

Kursangebote

Wählen Sie einen Einstieg oder bauen Sie Schritt für Schritt auf. Jeder Kurs enthält Praxisübungen und Projektaufgaben.

SQL für Datenanalyse (Grundlagen)

Sie lernen, Daten in relationalen Datenbanken mit SQL zu analysieren: SELECT, JOINs, Aggregationen und saubere Filterlogik. Zusätzlich üben Sie, Abfragen für typische Analysefragen aufzubauen.

  • Format: Online oder vor Ort (nach Termin)
  • Dauer: 4 Wochen (2 Abende/Woche)
  • Schwerpunkte: Abfrage-Design, Datenprüfung, KPI-Grundlagen
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Python für Datenanalyse (Pandas & Workflows)

Sie erstellen Analyse-Workflows mit Python und Pandas: Daten einlesen, bereinigen, transformieren und auswerten. Der Fokus liegt auf nachvollziehbaren Schritten und wiederverwendbaren Code-Strukturen.

  • Format: Online
  • Dauer: 6 Wochen (3 Sessions/Woche)
  • Schwerpunkte: Datenbereinigung, Feature-Engineering (Basics), Reproduzierbarkeit
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Datenvisualisierung & Reporting (Dashboards)

Sie lernen, Ergebnisse so darzustellen, dass sie Entscheidungen unterstützen: Diagrammwahl, KPI-Logik, Dashboard-Struktur und verständliche Kommunikation. Dazu gehören Übungen mit Beispiel-Datensätzen.

  • Format: Vor Ort in Stuttgart oder Online (hybrid möglich)
  • Dauer: 3 Wochen (2–3 Sessions/Woche)
  • Schwerpunkte: Visual Design, Reporting-Logik, Storyline für Stakeholder
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Statistik für Analysen (Praxisorientiert)

Sie verstehen grundlegende statistische Konzepte für datenbasierte Entscheidungen: Verteilungen, Mittelwerte, Korrelationen und einfache Hypothesentests. Ziel ist, Ergebnisse korrekt zu interpretieren.

  • Format: Online
  • Dauer: 4 Wochen (2 Sessions/Woche)
  • Schwerpunkte: Interpretation, Fehlerquellen, saubere Auswertung
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Datenanalyse Projektwerkstatt (Portfolio)

In einer Projektwerkstatt setzen Sie ein durchgängiges Analysevorhaben um: Fragestellung, Datenbeschaffung, Bereinigung, Auswertung und Ergebnispräsentation. Sie erhalten Feedback zu Struktur und Dokumentation.

  • Format: Vor Ort in Stuttgart oder Online
  • Dauer: 5 Wochen (wöchentliches Coaching + Übungstage)
  • Schwerpunkte: End-to-End Analyse, Dokumentation, Präsentation
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BI-Grundlagen & KPI-Design (Business Perspektive)

Sie lernen, wie Kennzahlen definiert werden, welche Datenlogik dahintersteht und wie BI-Reports konsistent bleiben. Der Kurs verbindet fachliche Anforderungen mit datenbezogener Umsetzung.

  • Format: Online
  • Dauer: 3 Wochen (2 Sessions/Woche)
  • Schwerpunkte: KPI-Definition, Datenqualität, Reporting-Standards
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Kurzübersicht

SQL für Datenanalyse Python für Datenanalyse Visualisierung & Reporting Statistik für Analysen Projektwerkstatt BI & KPI-Design

Kursunterlagen

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Frage zu einem Kurs?

+49 30 69510778

[email protected]

Team bei der Datenanalyse im Kurs: Visualisierung und Auswertung am Bildschirm

So läuft der Unterricht ab

In jedem Kurs kombinieren wir Erklärungen mit praktischen Übungen. Sie arbeiten an Aufgaben, die typische Schritte einer Datenanalyse abbilden: Daten verstehen, Abfragen oder Code schreiben, Ergebnisse prüfen und verständlich präsentieren. Je nach Kursstufe werden Vorkenntnisse vorausgesetzt oder gezielt aufgefrischt.

  • Kurze Theorieblöcke mit Beispielen aus realen Analyse-Szenarien
  • Praxisübungen in SQL oder Python sowie Visualisierung
  • Projekt- oder Übungsaufgaben mit Feedback zur Struktur und Interpretation
  • Orientierung auf Berufsfelder: typische Aufgaben, Tools und Dokumentationsanforderungen
Kurs empfehlen lassen Fragen stellen

Häufige Fragen

Antworten auf typische Fragen zu Formaten, Voraussetzungen und Ablauf.

Welche Voraussetzungen brauche ich?

Je nach Kurs unterscheiden sich die Einstiegsvoraussetzungen. In der Regel starten SQL- und BI-Kurse mit Grundlagen und bauen darauf auf. Für Python-Kurse empfehlen wir, dass Sie sich mit grundlegenden Programmierkonzepten vertraut machen können.

Wie sehen die Übungsaufgaben aus?

Sie bearbeiten Aufgaben, die typische Analyse-Schritte abbilden: Daten prüfen, Abfragen oder Code schreiben, Ergebnisse interpretieren und dokumentieren. Die Aufgaben werden im Kurs besprochen und mit Feedback begleitet.

Online oder vor Ort – was ist der Unterschied?

Online-Kurse fokussieren auf digitale Übungen und Live-Coaching. Vor-Ort-Kurse bieten zusätzlich die Möglichkeit für intensiven Austausch. Für beide Formate gilt: Sie arbeiten an praktischen Aufgaben und erhalten Anleitung zur Umsetzung.

Wie wird der Lernfortschritt unterstützt?

Wir begleiten Sie über Kursmaterial, Übungsaufgaben und Feedback. Bei Projektwerkstätten achten wir besonders auf Struktur, Nachvollziehbarkeit und saubere Ergebnisinterpretation.

Passenden Kurs finden

Schreiben Sie uns kurz, welche Vorkenntnisse Sie mitbringen und welches Berufsfeld Sie anstreben. Wir helfen dabei, einen Kurs auszuwählen, der zu Ihrem aktuellen Stand passt.

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