Data Analyst (IHK)

Das Potenzial der Daten für das Unternehmen ausschöpfen

Daten sind die Basis der Digitalisierung. In nahezu allen Branchen sind Fachleute gefragt, die dieses „Kapital“ heben und gezielt nutzen können, um Arbeits- sowie Geschäftsprozesse effizienter und innovativer zu gestalten und die Wertschöpfung weiterzuentwickeln. Mit ihren umfassend erweiterten Kompetenzen, z.B. in Datenanalyse oder Business Intelligence (BI), positionieren Data Analysten (IHK) ihre berufliche Zukunft in einem Schlüsselbereich der Unternehmensentwicklung. Sie können datengestützte Optimierungspotenziale identifizieren, die Entscheider beraten und Datenprojekte steuern.


Kernthemen: Auftaktveranstaltung: Technik-Check, Teilnehmererwartungen und Einführung in das Lehrgangsprogramm; Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess: Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren; Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools: Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren; Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control: Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden; Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen: Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz; Praxistraining: Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungs­potenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen;

Für den Abschlusstest wird lehrgangsbegleitend eine Projektarbeit angefertigt und eingereicht. Diese Projektarbeit soll ein Konzept zur Umsetzung eines Datenprojektes – idealerweise aus dem eigenen Arbeitsumfeld – thematisieren. Es können Kleingruppen mit mehreren Teilnehmenden gebildet werden. Die Projektarbeit wird als Präsentation dargestellt und in einem Fachgespräch vertieft. Die mündliche Präsentation der Projektarbeit soll max. 45 Minuten dauern.


Technische Voraussetzungen: Die Teilnehmer müssen KEINE Software installieren, sie gelangen einfach per Link in den Virtuellen Klassenraum. Sie benötigen: PC ab Windows 7, Apple Mac ab OS X 10.8,
jeweils mit Soundkarte/Soundausgabe und Anschluss für ein Headset // Kopfhörer mit Mikrofon (Headset), Webcam // Internetzugang mit mind. 0,6 Mbps Downstream und mind. 0,2 Mbps im Upstream (in Ihrem Router oder unter Einstellungen/Netzwerkgeschwindigkeit abrufbar) // Aktuelle Version eines HTML5-Browsers (z. B. Chrome, Firefox)

Abschluss - IHK Zertifikatstest: Nach dem bestandenen Test erhalten die Teilnehmer das Zertifikat "Data Analyst (IHK)".


Zielgruppe: Der Lehrgang richtet sich an Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z. B. in Tabellenkalkulationsprogrammen wie MS-Excel sollten jedoch vorhanden sein.

Daten sind die Basis der Digitalisierung. In nahezu allen Branchen sind Fachleute gefragt, die dieses „Kapital“ heben und gezielt nutzen können, um Arbeits- sowie Geschäftsprozesse effizienter und innovativer zu gestalten und die Wertschöpfung weiterzuentwickeln. Mit ihren umfassend erweiterten Kompetenzen, z.B. in Datenanalyse oder Business Intelligence (BI), positionieren Data Analysten (IHK) ihre berufliche Zukunft in einem Schlüsselbereich der Unternehmensentwicklung. Sie können datengestützte Optimierungspotenziale identifizieren, die Entscheider beraten und Datenprojekte steuern.


Kernthemen: Auftaktveranstaltung: Technik-Check, Teilnehmererwartungen und Einführung in das Lehrgangsprogramm; Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess: Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren; Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools: Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren; Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control: Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden; Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen: Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz; Praxistraining: Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungs­potenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen;

Für den Abschlusstest wird lehrgangsbegleitend eine Projektarbeit angefertigt und eingereicht. Diese Projektarbeit soll ein Konzept zur Umsetzung eines Datenprojektes – idealerweise aus dem eigenen Arbeitsumfeld – thematisieren. Es können Kleingruppen mit mehreren Teilnehmenden gebildet werden. Die Projektarbeit wird als Präsentation dargestellt und in einem Fachgespräch vertieft. Die mündliche Präsentation der Projektarbeit soll max. 45 Minuten dauern.