Zertifizierter Datenanalyst (m/w/d) - Aus Daten Erkenntnisse machen
In fast jedem Unternehmen entstehen täglich große Mengen an Daten: Verkaufszahlen, Produktionswerte, Kundendaten oder digitale Prozesskennzahlen. Doch Daten allein schaffen noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist, was Sie aus ihnen erkennen und welche Entscheidungen Sie daraus ableiten können.
Genau hier setzt die Datenanalyse an. Sie hilft dabei, Daten systematisch zu untersuchen, Entwicklungen sichtbar zu machen und Auffälligkeiten oder Zusammenhänge zu erkennen.
Im Hochschulzertifikatskurs Descriptive Data Analytics lernen Sie, vorhandene Daten mit Python professionell aufzubereiten, auszuwerten und verständlich zu visualisieren.
Kursdetails
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse bedeutet, Daten systematisch zu untersuchen, aufzubereiten und auszuwerten. Aus einzelnen Zahlen, Messwerten oder Datensätzen entstehen dadurch Informationen, die als Grundlage für Entscheidungen dienen können.
Ein einfaches Beispiel: Ein Online-Händler verfügt über tausende Verkaufsdatensätze. Erst durch eine gezielte Analyse wird sichtbar, welche Produkte besonders gefragt sind, in welchen Regionen der Umsatz steigt oder zu welchen Zeitpunkten die Nachfrage zurückgeht.
Datenanalyse macht damit aus Rohdaten eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Was bringt Ihnen Datenanalyse im Berufsalltag?
Datenanalyse hilft Ihnen, berufliche Fragestellungen nicht allein auf Basis von Erfahrung oder Bauchgefühl zu beurteilen, sondern mit nachvollziehbaren Daten zu untermauern.
Sie können beispielsweise erkennen,
- welche Produkte oder Dienstleistungen besonders erfolgreich sind,
- wo Prozesse auffällig lange dauern,
- welche Qualitätswerte von bisherigen Mustern abweichen,
- wie sich Kennzahlen über einen bestimmten Zeitraum entwickeln oder
- welche Unterschiede zwischen Regionen, Produkten oder Kundengruppen bestehen.
Der entscheidende Vorteil: Sie sehen nicht nur, dass sich etwas verändert hat, sondern können genauer untersuchen, was die Daten tatsächlich zeigen.
Für welche Berufe und Berufsgruppen ist Datenanalyse relevant?
Datenanalyse ist längst keine reine IT-Aufgabe mehr. Besonders wertvoll wird sie dort, wo Menschen regelmäßig mit Zahlen, Messwerten, Kundeninformationen oder Prozessdaten arbeiten.
Typische Einsatzbereiche sind beispielsweise:
- Controlling & Finanzen: Kennzahlen auswerten und Entwicklungen sichtbar machen
- Marketing & Vertrieb: Verkaufs- und Kampagnendaten analysieren
- Produktion & Qualitätsmanagement: Mess- und Qualitätsdaten untersuchen
- Einkauf & Logistik: Bestände, Lieferdaten und Warenbewegungen auswerten
- Projektmanagement & Beratung: Entscheidungen mit nachvollziehbaren Daten unterstützen
- Technik & Ingenieurwesen: Mess- und Versuchsdaten strukturiert auswerten
- Verwaltung & Gesundheitswesen: Prozess- und Leistungsdaten analysieren
Auch Studierende und Quereinsteiger können Datenanalyse als zusätzliche berufliche Kompetenz aufbauen und mit ihrem bisherigen Fachwissen verbinden.
Was versteht man unter deskriptiver Datenanalyse?
Die deskriptive Datenanalyse (Descriptive Analytics) beantwortet zunächst eine grundlegende Frage:
Was ist passiert?
Dafür werden vorhandene Daten strukturiert, bereinigt, ausgewertet und visualisiert. Ziel ist es, Entwicklungen, Auffälligkeiten und Muster in den Daten sichtbar und verständlich zu machen.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen analysiert seine Verkaufsdaten und stellt fest, dass ein bestimmtes Produkt in Region A deutlich stärker nachgefragt wird als in Region B. Die deskriptive Datenanalyse liefert die Fakten, die diesen Unterschied sichtbar machen.
Damit schafft sie die Grundlage für weiterführende Analysen und Prognosen.
Warum wird Python für die Datenanalyse eingesetzt?
Bei größeren oder regelmäßig wiederkehrenden Analysen stoßen manuelle Auswertungen und klassische Tabellenkalkulationen schnell an Grenzen. Python bietet eine flexible Möglichkeit, Daten systematisch zu verarbeiten und Analysen reproduzierbar durchzuführen.
Im Kurs lernen Sie dafür unter anderem die Data-Science-Bibliotheken NumPy, Pandas und Seaborn kennen.
Python bietet Ihnen dabei drei wichtige Vorteile:
- Automatisierung: Wiederkehrende Auswertungen lassen sich programmatisch durchführen.
- Effizienz: Auch größere Datenmengen können strukturiert verarbeitet werden.
- Nachvollziehbarkeit: Die einzelnen Analyseschritte bleiben im Code dokumentiert und können wiederholt werden.
Sie müssen dafür kein Softwareentwickler werden. Im Kurs nutzen Sie Python gezielt als Werkzeug, um konkrete Aufgaben der Datenanalyse zu lösen.
Was ist der Unterschied zwischen Descriptive Analytics, Predictive Analytics und Machine Learning?
Die drei Begriffe beschreiben unterschiedliche Stufen der Datenanalyse:
Descriptive Analytics – Was ist passiert?
- Vorhandene Daten werden ausgewertet, um vergangene und aktuelle Entwicklungen, Auffälligkeiten und Muster zu erkennen. Genau darauf konzentriert sich dieser Hochschulzertifikatskurs.
Predictive Analytics – Was könnte passieren?
- Auf Basis historischer Daten werden Modelle genutzt, um zukünftige Entwicklungen oder Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen – beispielsweise die erwartete Nachfrage nach einem Produkt.
Machine Learning – Welche Muster kann ein Computer selbst erkennen?
- Beim Machine Learning werden Algorithmen mit Daten trainiert, damit sie Muster erkennen und daraus beispielsweise Vorhersagen oder Klassifikationen ableiten können.
Die drei Bereiche bauen aufeinander auf: Wer Daten nicht sauber verstehen und aufbereiten kann, schafft keine verlässliche Grundlage für Prognosen oder Machine-Learning-Modelle.
Deshalb beginnt die Data-Science-Lernreise mit der deskriptiven Datenanalyse.
Kursaufbau und inhalte
Wie läuft der Kurs Zertifizierter Datenanalyst ab?
Der Zertifikatskurs findet vollständig online statt und lässt sich dadurch gut mit Beruf, Studium und Alltag verbinden. Über einen Zeitraum von rund drei Wochen kombinieren Sie interaktive Live-Webkonferenzen, kurze Videoimpulse und praktische Übungen.
1. Fünf interaktive Live-Webkonferenzen
- In fünf gemeinsamen Online-Terminen erarbeiten Sie mit dem Dozenten und der Gruppe die wichtigsten Grundlagen der deskriptiven Datenanalyse mit Python.
- Dabei bleibt es nicht beim Zuschauen: Sie arbeiten die Beispiele direkt mit und wenden die vorgestellten Methoden selbst an. So können Sie Fragen unmittelbar im Live-Unterricht klären und das Gelernte direkt ausprobieren.
2. Videoimpulse und Übungen zwischen den Terminen
- Zwischen den Live-Terminen stehen Ihnen kurze Videoimpulse zur Verfügung. Diese bereiten Sie gezielt auf die nächsten Inhalte vor oder ermöglichen es Ihnen, einzelne Themen noch einmal in Ihrem eigenen Tempo zu wiederholen.
- Ergänzende Übungen helfen Ihnen dabei, die Methoden praktisch anzuwenden und Schritt für Schritt sicherer im Umgang mit Python und Ihren Daten zu werden.
3. Kursmitschnitte für die flexible Nachbereitung
- Sollten Sie aus beruflichen oder privaten Gründen einmal an einem Live-Termin verhindert sein, können Sie auf Anfrage einen zeitlich begrenzt verfügbaren Kursmitschnitt zur Nachbereitung erhalten.
- Der Mitschnitt unterstützt Sie dabei, den versäumten Inhalt nachzuarbeiten, ersetzt aber nicht die persönliche Interaktion und den Austausch im Live-Unterricht.
Welche Kompetenzen erwerben Sie im Datenanalyse Kurs mit Python?
Nach dem Kurs können Sie Daten mit Python systematisch aufbereiten, untersuchen, auswerten und visualisieren. Sie lernen dabei nicht nur die technischen Schritte kennen, sondern auch, wie Sie Analyseergebnisse sinnvoll einordnen und für konkrete Fragestellungen nutzen.
Sie können unter anderem:
- Daten einlesen und strukturieren: Sie übernehmen vorhandene Datensätze in Ihre Analyseumgebung und schaffen eine geeignete Grundlage für die weitere Verarbeitung.
- Daten bereinigen und vorbereiten: Sie erkennen fehlende, fehlerhafte oder uneinheitliche Daten und bereiten Datensätze für die Analyse auf.
- Daten gezielt filtern: Sie wählen relevante Daten nach bestimmten Kriterien aus und grenzen größere Datensätze auf konkrete Fragestellungen ein.
- Statistische Kennzahlen ermitteln und interpretieren: Sie arbeiten unter anderem mit Mittelwerten, Medianen, Streuungsmaßen und Verteilungen und können deren Aussage einordnen.
- Muster und Auffälligkeiten erkennen: Sie untersuchen Daten aus unterschiedlichen Perspektiven und machen Entwicklungen, Abweichungen und Zusammenhänge sichtbar.
- Analyseergebnisse visualisieren: Sie stellen Ihre Ergebnisse in geeigneten Diagrammen und Grafiken verständlich dar.
- Methoden auf eigene Fragestellungen übertragen: Sie wenden die erlernten Vorgehensweisen auf geeignete Daten aus Ihrem beruflichen Umfeld oder auf einen bereitgestellten Datensatz an.
Damit schaffen Sie eine solide Grundlage, um Daten selbstständig mit Python zu untersuchen und die Ergebnisse nachvollziehbar zu kommunizieren.
Welche Methoden der Datenanalyse lernen Sie konkret kennen?
Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der deskriptiven und explorativen Datenanalyse. Sie lernen, vorhandene Daten systematisch aufzubereiten, zu untersuchen und verständlich darzustellen. Die wichtigsten Methoden sind:
Sie erkennen fehlende, fehlerhafte oder uneinheitliche Daten und bereiten diese mit Python für die weitere Analyse auf. Dabei arbeiten Sie insbesondere mit Pandas.
Sie wählen aus größeren Datensätzen gezielt die Informationen aus, die für eine konkrete Fragestellung relevant sind.
Sie ermitteln und interpretieren wichtige Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Streuungsmaße und Verteilungen. Dafür nutzen Sie unter anderem NumPy.
Sie betrachten Daten aus unterschiedlichen Perspektiven, um Muster, Auffälligkeiten und Zusammenhänge zu entdecken, die bei einer ersten Betrachtung möglicherweise verborgen bleiben.
Sie übersetzen Analyseergebnisse in verständliche Grafiken und Diagramme. Dafür arbeiten Sie unter anderem mit Seaborn und Matplotlib.
Wie ist das Praxisprojekt im Datenanalyseurs aufgebaut?
Nach den gemeinsamen Live-Terminen wenden Sie Ihre Kenntnisse in einer vierwöchigen praxisorientierten Projektarbeit an.
Dabei bearbeiten Sie eine konkrete Datenanalyse und setzen die im Kurs erlernten Methoden selbstständig ein.
Arbeiten Sie mit eigenen Unternehmensdaten
- Wenn es die Datenschutzbestimmungen Ihres Unternehmens erlauben, können Sie eigene Daten für das Projekt verwenden. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, eine konkrete Fragestellung aus Ihrem beruflichen Umfeld zu untersuchen und das Gelernte unmittelbar auf Ihre Praxis zu übertragen.
Oder nutzen Sie einen bereitgestellten Datensatz
- Sie möchten oder können keine eigenen Unternehmensdaten verwenden? Dann stellt Ihnen der Dozent einen realitätsnahen Datensatz für die Projektarbeit zur Verfügung.
Für die Bearbeitung stehen Ihnen vier Wochen zur Verfügung. Ihre Arbeitszeit können Sie innerhalb dieses Zeitraums flexibel selbst einteilen.
Unsere Leistungen - Ihr Nutzen
Datenanalyse lernt man nicht allein durch das Lesen von Befehlen. Entscheidend ist, zu verstehen, wie man Daten sinnvoll untersucht, Ergebnisse richtig einordnet und das Gelernte auf reale Fragestellungen überträgt.
Genau darauf ist unser Hochschulzertifikatskurs ausgerichtet.
- Lernen Sie an echten Fragestellungen statt nur an einzelnen Befehlen. Sie arbeiten im Kurs mit einem durchgängigen, realitätsnahen Fallbeispiel. Dadurch erleben Sie den gesamten Weg einer Datenanalyse: von der Aufbereitung der Daten über die eigentliche Untersuchung bis zur verständlichen Darstellung der Ergebnisse. So lernen Sie nicht nur einzelne Python-Befehle kennen, sondern verstehen, wie die einzelnen Analyseschritte zusammenhängen.
- Profitieren Sie von persönlicher Begleitung. Datenanalyse kann an vielen Stellen Fragen aufwerfen: Ist diese Kennzahl für meine Fragestellung überhaupt sinnvoll? Warum sieht mein Ergebnis anders aus? Wie gehe ich mit fehlerhaften Daten um?
- In unseren Live-Webkonferenzen können Sie solche Fragen direkt mit dem Dozenten besprechen und die Vorgehensweise gemeinsam nachvollziehen. Ergänzende Videoimpulse ermöglichen Ihnen, Inhalte anschließend noch einmal in Ruhe aufzuarbeiten.
- Lernen Sie in einer kleinen Gruppe. Die Teilnehmerzahl ist auf maximal 20 Personen begrenzt. Dadurch bleibt Raum für Fragen, gemeinsame Übungen und den Austausch über unterschiedliche berufliche Anwendungsfälle. Gerade bei einem Thema wie Datenanalyse ist dieser persönliche Austausch wertvoll: Sie sehen, wie unterschiedliche Branchen und Fachbereiche mit ähnlichen Datenfragen umgehen.
- Übertragen Sie das Gelernte auf Ihre eigene Praxis. Ein besonderer Bestandteil des Kurses ist die vierwöchige Projektarbeit. Wenn es die Datenschutzbestimmungen zulassen, können Sie dafür eigene Daten aus Ihrem beruflichen Umfeld verwenden. So bearbeiten Sie nicht nur eine theoretische Aufgabe, sondern können die erlernten Methoden direkt auf eine konkrete Fragestellung aus Ihrem Arbeitsalltag anwenden. Alternativ steht Ihnen ein realitätsnaher Datensatz zur Verfügung.
- Lernen Sie mit professionellen Data-Science-Werkzeugen. Im Kurs arbeiten Sie mit Python sowie NumPy, Pandas, Seaborn und Matplotlib. Sie lernen diese Werkzeuge nicht isoliert kennen, sondern setzen sie unmittelbar für konkrete Aufgaben der Datenanalyse ein. Damit erwerben Sie Kenntnisse, die Sie auch nach dem Kurs für eigene Analyseaufgaben weiter nutzen können.
- Dokumentieren Sie Ihre Weiterbildung mit einem Hochschulzertifikat. Nach erfolgreichem Abschluss der Projektarbeit erhalten Sie das Hochschulzertifikat Zertifizierter Datenanalyst – Deskriptive Datenanalyse mit Python der Technischen Hochschule Deggendorf. Damit können Sie Ihre erworbenen Kenntnisse in der deskriptiven Datenanalyse gegenüber Arbeitgebern und im Lebenslauf nachvollziehbar dokumentieren. Wer die Abschlussleistung nicht absolvieren möchte, erhält stattdessen eine offizielle Teilnahmebescheinigung.
Häufige Fragen und Antworten
Erste Berührungspunkte mit grundlegenden Programmierkonzepten (wie Variablen, Schleifen, Bedingungen, Funktionen sowie dem Lesen/Schreiben von Dateien) sind ideal. Um kleine Unsicherheiten direkt auszugleichen, ist eine 90-minütige Python-Auffrischung fest in den ersten Live-Termin integriert. Komplette Programmfänger starten am besten vorab mit unserem Kurs „Programmieren in Python für Anfänger“.
Nein. Sie müssen weder Data Scientist noch Informatiker sein. Der Kurs eignet sich für alle Fach- und Führungskräfte, die regelmäßig mit Zahlen, Reports oder Messwerten zu tun haben und diese im Alltag systematischer und sicherer auswerten wollen.
Der Schwerpunkt liegt auf der deskriptiven und explorativen Datenanalyse. Sie lernen Schritt für Schritt, wie Sie Rohdaten bereinigen, filtern, mit statistischen Kennzahlen beschreiben und visualisieren. Dabei arbeiten Sie mit den etablierten Python-Open-Source-Werkzeugen NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib und nutzen die interaktive Arbeitsumgebung Jupyter Notebooks.
Nach dem Kurs können Sie den kompletten Analyseprozess selbstständig durchführen: Sie lesen Daten aus verschiedenen Unternehmensquellen ein, bereiten diese fehlerfrei auf, spüren geschäftsrelevante Muster oder Anomalien auf und übersetzen komplexe Zahlenkolonnen in leicht verständliche Business-Diagramme für Reports und Meetings. Sie lernen vor allem das strategische Warum hinter den Zahlen, um Ergebnisse im Job richtig zu interpretieren.
Sie lernen hier nicht nur isolierte Befehle, sondern das strategische Gesamtbild einer echten Analyse. Die Kombination aus Live-Unterricht, dem durchgängigen Praxisbeispiel und der persönlichen Begleitung durch den Dozenten schützt Sie vor typischen Fehlinterpretationen.
Der aktive Kurs erstreckt sich über rund drei Wochen mit fünf Live-Webkonferenzen, die jeweils am Abend stattfinden. Für die anschließende Projektarbeit haben Sie vier Wochen Zeit, die Sie sich völlig frei einteilen können. Der Kurs ist somit perfekt berufsbegleitend absolvierbar.
Die fünf interaktiven Live-Webkonferenzen finden an festen Terminen jeweils in den Abendstunden (meist ab 18:00 Uhr) statt. So wird sichergestellt, dass Sie den Kurs ohne Konflikte mit Ihren regulären Arbeitszeiten besuchen können.
Ja. Wenn Sie ausnahmsweise einen Abend verpassen oder Inhalte in Ruhe wiederholen möchten, erhalten Sie auf Anfrage einen zeitlich begrenzten Kursmitschnitt zur Nachbereitung dieses Termins.
Nein. Im Kurs wird ausschließlich mit kostenfreien Open-Source-Werkzeugen gearbeitet (Python, Jupyter Notebooks, NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib). Es fallen keinerlei Lizenzgebühren an. Bei der Einrichtung Ihrer Arbeitsumgebung unterstützt Sie der Dozent.
Sie sind zu keinem Zeitpunkt auf sich allein gestellt. Neben den Erklärungen in den Live-Terminen steht Ihnen unser Dozent bei dringenden fachlichen Fragen oder Installationsproblemen als persönlicher Ansprechpartner zur Seite.
Was andere Teilnehmende noch wählen
Wir empfehlen, die aufgeführten Kurse in der angegebenen Reihenfolge zu absolvieren, um den größtmöglichen Lernerfolg aus unserer Data Science-Weiterbildung zu erzielen.
Sollten Sie bereits über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen, ist selbstverständlich auch ein Direkteinstieg in die jeweiligen Themenkurse möglich. Fragen dazu beantwortet Ihnen gerne Frau Jana Herbst
- Wenn Sie grundlegende Programmierkenntnisse erwerben möchten: Hochschulzertifikatskurs Programmieren in Python für Anfänger
- Wenn Sie Ihre Programmierkenntnisse vertiefen und ausbauen wollen: Hochschulzertifikatskurs Programmieren in Python für Fortgeschrittene
- Wenn Sie lernen möchten, auf einer vorhandenen Datenbasis prognostisch tätig zu werden: Hochschulzertifikatskurs Maschinelles Lernen
- Wenn Sie ihre neuen Python-Daten-Skills nutzen, um Prozesse datenbasiert und fehlerfrei zu optimieren: Hochschulzertifikatskurs Six Sigma Green Belt
Ausgezeichnete Weiterbildung an der THD
Unsere Weiterbildungsprogramme gehören deutschlandweit zu den besten - laut aktuellem Ranking des SZ Instituts 2026.
Von insgesamt 84 teilnehmenden Hochschulen haben wir folgende Spitzenplätze erreicht:
Platz 3
in Data Science
Platz 9
in Projekt- & Prozessmanagement
Platz 7
in Pädagogik, Soziales & Pflege
Stimmen von Teilnehmenden
Meinungen der Kursteilnehmenden seit Nov./Dez. 2023
- "Der Kurs in seiner Gesamtheit war sehr gut. Bitte unbedingt die Termine mit der Besprechung der Fallbeispiele beibehalten. Durch diese Termine war das Thema besser zu verstehen."
- "Besonders lobenswert hervorzuheben ist der enorme Praxisbezug im Gegensatz zu anderen Vorlesungen, die ich bereits im Studium im Bereich Data Analytics hatte."
- "Die Art und Weise der Wissensvermittlung anhand von Beispielen ist sehr gut, auch das angemessene Tempo des Dozenten."
- "Unerwartet toll ist, dass der Dozent bei aufkommenden Fragen - auch außerhalb der Webkonferenzen - gut erreichbar ist und gerne weiterhilft."
- "Beeindruckt bin ich von der sehr umfangreichen Kompetenz, dem Engagement und der Vortagsweise des Dozenten. Seine ausgewählten Übungsaufgaben waren wirklich sinnvoll."
- "Ich bin dankbar für diesen Dozenten, dessen Arbeit sich durch unproblematische Problemlösung und Unterstützung während der gesamten Kurslaufzeit auszeichnet."
- "Der Dozent ist wirklich super motiviert und hilft, wo er nur kann. Kann ich wirklich weiterempfehlen."
- "Dass zusätzlicher Raum -für die Möglichkeit Fragen zu stellen- geschaffen wurde, war hervorragend."
- "Ich bin begeistert von: Struktur, Inhalt, Insights, Klarheit."
- "Mir hat besonders gut gefallen, dass die Skripte immer zeitnah zur Verfügung stehen."
- "Die Bearbeitung eines eigenen Projekts am Ende mit 4-wöchiger Bearbeitungszeit war eine wertvolle Erfahrung."
- "Die Möglichkeit der Teilnahme per Distanz ist super, auch dass die Termine außerhalb der Arbeitszeit stattfinden und im Zweifelsfall per Videoaufnahme nachgearbeitet werden können."
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Nächster Kurs: 23.11. - 08.12.2026
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