Data Analyst - Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger
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Kursnummer
M-3566-2 -
Kosten
€ 0,00 (mit Bildungsgutschein) -
Individueller Einstieg
nein -
Abschluss
Trägerinternes Zertifikat bzw. Teilnahmebescheinigung -
Starttermine
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Das Enddatum kann aufgrund von Feiertagen variieren. -
Unterrichtszeiten
Vollzeit -
An folgendem Standort
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Ihr Kontakt
Sophie StrohmTelefon: 03671 5526210
E-Mail: s.strohm@bz-saalfeld.de
Ein kurzer Überblick
Weiterbildung zur Fachkraft für Datenanalyse
In einer zunehmend digitalisierten Welt ist der Bedarf an Fachkräften im Bereich Data Analytics innerhalb der letzten Jahre stark angestiegen. Damit wird die Kompetenz, professionell mit Daten arbeiten zu können, zu einer existenziellen Fähigkeit. Das Data Analyst Training bietet interessierten Quereinsteigern die Chance, auf diesem Feld Fuß zu fassen - auch ohne oder mit nur wenigen Vorkenntnissen im digitalen Bereich.
Die Veränderungen durch die Digitalisierung und Arbeitswelt 4.0 sorgen für stetigen Wandel. Umso wichtiger ist es, durch entsprechende Weiterbildung immer am Ball zu bleiben. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die passenden Kompetenzen und nötigen Fähigkeiten. Sie erwerben umfassendes und topaktuelles Know-how auf dem Feld der Digitalisierung.
Zudem lernen Sie im Data Analyst Training von unserem Partner StackFuel die Grundlagen der Programmiersprache Python, um diese durch die Anwendung auf reale Business-Szenarien zu festigen. In der interaktiven Lernumgebung (StackFuel: Data Lab) werden reale Datensets verwendet. Das erleichtert Ihnen die anschließende Integration in den Berufsalltag.
Dauer
Vollzeit
20 Wochen in Vollzeit
Kursinhalte
- Veränderte Arbeitswelt und Industrie 4.0
- Mathematisch-Statistische Kenntnisse
- Projektmanagement, Kommunikation und Präsentation
- Datenkompetenzen: Data Awareness-AI Literacy
- Datenkompetenzen: Data Driven Management-Data Story Telling
- SQL Basics für Softwareentwickler
- Datenvisualisierung mit Google Data Studio
- Data Analyst - Modul 1: Python Beginners Guide
- Data Analyst - Modul 2: Data Analytics with Python
- Microsoft Projekt
Ihre beruflichen Perspektiven nach der Weiterbildung
Der Arbeitsmarkt für Data-Analyst-Fachkräfte boomt. Der schnell wachsende Markt bietet sehr gute Zukunftsaussichten. Die Teilnahme an der Weiterbildung sichert damit sehr gute Karrierechancen und bildet die Grundlage für zahlreiche Weiterbildungs- und Aufstiegsmöglichkeiten.
Teilnahmevoraussetzungen
Angemessene Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau B2), Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau A2) sowie Grundkenntnisse im Umgang mit dem PC helfen Ihnen, diese Weiterbildung erfolgreich zu absolvieren. Bereits erworbene Grundlagen in Mathematik und Statistik sind von Vorteil.
Zielgruppe
Die Weiterbildung eignet sich für Arbeitssuchende mit oder ohne Berufsausbildung sowie für Quereinsteiger zum Beispiel aus verwaltenden Berufen, die sich für eine Tätigkeit im digitalen Bereich interessieren.
Ihr Abschluss
Trägerinternes Zertifikat bzw. Teilnahmebescheinigung
Förderung
Wir sind zugelassener Träger nach der AZAV und alle unsere Angebote sind entsprechend zertifiziert. Ihre Teilnahme kann somit durch die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter per Bildungsgutschein zu 100% gefördert werden.
Ausstattung Ihres Lernplatzes und Unterrichtsmethodik
Sie lernen – gemeinsam mit anderen Schulungsteilnehmern – unter Einsatz moderner Unterrichtsmethoden. Mit diesem Mix sind Sie fachlich und persönlich optimal für die Praxis gerüstet. Dazu gehören, je nach Thema, der Live-Unterricht in einem Klassenraum unserer virtuellen Online-Akademie Viona® genauso wie Projektarbeit, die Erstellung und Präsentation eigener Arbeitsergebnisse, das Studium von Fachliteratur u. a. Während der gesamten Weiterbildung steht Ihnen ein moderner PC-Arbeitsplatz zur Verfügung. Sie werden von hochqualifizierten Fachleuten unterrichtet und betreut, die über umfassende theoretische Kenntnisse und fachpraktische Erfahrungen verfügen. Unsere Koordinatoren, die Sie auch beim Lernen begleiten, bieten Ihnen Unterstützung und Hilfestellung bei allen Fragen.