Data Analytics Kurs Remote

Data Analytics Kurs: Werde Datenanalyst*in in 5 Monaten und entwickle modernste technische Datenkenntnisse. Lerne SQL und Python, Machine Learning und übe in praxisnahen Szenarien.

Termine und Lehrinhalte des Kurses Data Analytics Kurs

700h - 140Uhr/Monaten 5 Monate

Wie kann ich mir den Kurs leisten?

Wir bieten einen effizienten und flexiblen Kursplan und eine Vielzahl von Zahlungsmöglichkeiten, um deinen Bedürfnissen gerecht zu werden. Bezahle im Voraus mit 5% oder 10% Rabatt, oder wähle 3 Raten. Persönliche Darlehen sind verfügbar, um unsere Lehrinhalte durch unsere Drittkreditpartner zu decken. Die Zahlungsmöglichkeiten variieren von Land zu Land. Wenden Sie sich an unser Team vor Ort, um mehr über die für Sie verfügbaren Finanzierungsmöglichkeiten zu erfahren.

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Voraussetzungen des Kurses Data Analytics Kurs

Dieser Data Analytics Kurs ist für alle Erwachsenen offen. Es ist vollkommen egal, ob Du Erfahrung mit Data Analytics hast oder nicht. Du solltest jedoch sicher im Umgang mit Microsoft Excel oder Google Sheets sein und über Grundkenntnisse in der Mathematik verfügen. Du erhältst eine Einführung in alle grundlegenden Bereiche, die Du eventuell auffrischen musst, und ergänzende Kurse nach Bedarf. Mit der Expertise unserer Trainer*innen helfen wir Dir, schnell die Grundlagen des maschinellen Lernens, Python, SQL und anderer Schlüsseltechnologien zu erlernen, die Du brauchst, um als Datenanalyst erfolgreich zu sein. Dein professionelles Projekt und deine Motivation sind zwei wesentliche Komponenten, die während des Bewerbungsprozesses bewertet werden.

Bist Du bereit, ein neues Karriere Abenteuer als Datenanalyst*in zu starten? Der Beruf des/der Datenanalyst*in wird auch in den 2020er Jahren und darüber hinaus einer der gefragtesten Jobs sein. Wir haben das primäre Ziel, Dir dabei zu helfen, Deinen ersten Job als Datenanalyst*in zu bekommen. Melde Dich noch heute für diesen Kurs an und schließe Dich unseren anderen "Wildern" an, um in die spannende und sich ständig verändernde Welt der Data Analytics einzusteigen. Wähle zwischen Fernunterricht oder Präsenzunterricht, je nach Deinen Bedürfnissen.

Lehrplan Detaillierter

Der Data Analytics Kurs der Wild Code School ist einzigartig, da er sich auf eine umfangreiche praktische Erfahrung praktischer Erfahrung basiert und während des 5-monatigen Vollzeitprogramms umfassend und intensiv ist. Der 5-monatige Intensivkurs Data Analytics der Wild Code School kann in Vollzeit absolviert werden und bietet Dir den neuesten und modernsten Data analytics kurs in maschinellem Lernen, SQL und Python, um einen Job zu bekommen. In 5 Monaten lernst Du alle grundlegenden Kenntnisse, die potenzielle Arbeitgeber*innen für Deine erste Rolle als Datenanalyst*in benötigen. Außerdem wirst Du an zahlreichen Szenarien teilnehmen, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse notwendig.

5 Monate in Vollzeit, um Datenanalyst*in zu werden

Unser 5-monatiger Vollzeitkurs zum/zur Datenanalyst*in ist für jeden Lerntyp, jeden Wissensstand und jeden Hintergrund geeignet. Selbst wenn Du keinerlei Erfahrung in der Data Analytics hast, werden wir Dir einen kompletten Kurs anbieten, den Du dann nutzen kannst, um Deinen ersten Job zu bekommen. Dieses Programm ist sowohl für diejenigen geeignet, die sich in der Data Analytics weiterbilden wollen, als auch für diejenigen, die ihren Beruf komplett wechseln wollen. Auch wenn Du nicht gleich Datenanalyst*in werden willst, wirst Du nach diesem Data Analytics Kurs in der Lage sein, auf hohem Niveau zu Data-Analytics-Projekten Deines Arbeitgebers beizutragen. Wenn Du Datenanalyst*in werden willst, bietet Dir dieser Data Analytics Kurs eine umfassende Grundlage in der Verarbeitung von Daten mit Python-Algorithmen, der Abfrage einer Datenbank, der Modellierung und Präsentation von Daten, der Nutzung von Data Science  und Big Data-Plattformen, der Erstellung von Dashboards und Visualisierungen, der Manipulation von interaktiven und dynamischen Data Viz und vielem mehr.

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Echte Erfahrung mit Data Analytics

Du wirst nicht einfach nur einen theoretischen Data Analytics Kurs absolvieren. Du wirst das Gelernte auch ausgiebig in der Praxis anwenden. Unsere hochmoderne Plattform und strukturierte Projekte ermöglichen es Dir, die Fähigkeiten in SQL, Python und Data Viz, die Du in diesem Data Analytics Kurs erwerben wirst, ausgiebig zu üben. Mit diesem Fokus auf die praktische Anwendung lernst Du schnell die Grundlagen der Data-Analytics-Technologien und -Tools. Du wirst in der Lage sein, Dich den Techniken der Datenverarbeitung in jeder Phase des Datenlebenszyklus zu nähern, von der Sammlung über die Aufbereitung bis hin zur Verwertung und Rückgabe. Du erhältst auch eine gute Einführung in das maschinelle Lernen, das für jeden Datenanalysten unerlässlich ist. Ebenfalls lernst Du, wie Du Tools wie Tableau oder Power BI für das Reporting und fesselnde Visualisierungen nutzen kannst.

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Wir coachen Dich auf dem Weg zu Deinem ersten Job

Während des gesamten Data Analytics Kurses wirst Du von Deinem/Deiner Vollzeit-Trainer*in unterstützt. Während Du Dein Projektportfolio aufbaust, wirst Du Deinen Lebenslauf und Deine Soft Skills verbessern und Dich bei der Jobsuche von anderen Bewerbern abheben. Du wirst auch in der Lage sein, unser Netzwerk von über 1.000 Partnerunternehmen für Jobmöglichkeiten zu nutzen, zusammen mit einem umfangreichen Alumni-Netzwerk. Wir bringen dir auch bei, wie Du mit den neuesten Veränderungen in der Data Analytics auf dem Laufenden bleibst. Du erhältst zahlreiche Möglichkeiten, mit Unternehmen in Kontakt zu treten, wie z.B. Job-Dating, Kundenprojekte, Datathons, digitale Beratungen und mehr.

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Course Paths only available in French

Typische Woche

  • monday

    • Quests

      Übungen, Tutorials und Herausforderungen auf unserer Bildungsplattform Odyssey.

    • Kurs & Workshop

      Die einzige Unterrichtsstunde der Woche, gefolgt von einem praktischen Workshop.

  • tuesday

    • Dojo

      Löse gemeinsam in der Gruppe ein algorithmisches Problem unter Anleitung eines Kursleiters oder einer Kursleiterin.

    • Live Demo

      Unter der Leitung des Trainers werden Entwicklungstechniken vorgestellt.

    • Unterstützung

      In sehr kleinen Gruppen und je nach Bedarf. Momente, in denen man sich besonders schwierige Herausforderungen anschaut.

  • wednesday

    • Projekte

      Zusammenarbeit in Gruppen von 3-4 Studenten an einem Projekt.

  • thursday

    • Autonomes Arbeiten

      Arbeite selbstständig an deinen Projekten oder an einer anderen Übung, die dir der Kursleiter gibt. Das ist auch die perfekte Zeit, um dein Wissen zu vertiefen oder deine Aufgaben nachzuholen.

    • Workshop

      Praktische Anwendung der in den Live-Kursen behandelten Begriffe.

    • Unterstützung

      In sehr kleinen Gruppen und je nach Bedarf. Momente, in denen man sich besonders schwierige Herausforderungen anschaut.

  • friday

    • Projekte

      Arbeite in Gruppen von 3-4 Studentinnen und Studenten an einem Projekt. Am Ende der Woche ist es an der Zeit, deinen "Sprint" abzuschließen und deinen Kommilitonen und deinem Kursleiter zu zeigen, welche Fortschritte deine Gruppe bei dem aktuellen Projekt gemacht hat.

    • Projekt

      Zusammenarbeit in Gruppen von 3-4 Studenten an einem Projekt.

    • Projekt-Rückblicke

      Dies ist die Zeit, um die Teamarbeit der Woche zu überprüfen und die Stärken und Schwächen der Gruppe zu nutzen, um die Arbeit der nächsten Woche zu planen.

    • Quiz

      Beende den Tag in guter Stimmung mit einem interaktiven Quiz, um die Schlüsselbegriffe der Woche noch einmal zu wiederholen. Kein Druck, nur eine Gelegenheit, auf spielerische Weise zu wiederholen.

  • Fragen zum Kurs Data Analytics Kurs?

    Brauchst Du eine Beratung zu dem Programm, das am besten zu Dir passt? Möchtest Du über Deine Karriereplanung sprechen? Teil uns Deine Kontaktinformationen mit und ein Mitglied unseres Teams wird Dich schnellstmöglich zurückrufen!

    Ich möchte zurückgerufen werden

    Das Programm des Datenanalysekurses

    Gibt es nach Abschluss des Kurses ein Zertifikat?

    Ja, nach Abschluss des Datenanalysekurses erhältst du ein Abschlusszertifikat, das Du potenziellen Arbeitgebern vorlegen oder Deinem Lebenslauf hinzufügen kannst.

    Was ist die Lehrmethode der Wild Code School?

    Unsere innovative Unterrichtsmethode ist so konzipiert, dass sie Dir reichlich Praxis bietet. Du arbeitest mit anderen Student*innen an echten Partner-projekten mit Hilfe Deines/Deiner Trainer*in. Dies hilft dir, Dich auf reale Szenarien vorzubereiten und dich am Ende des Kurses bei der Arbeitssuche gegenüber Personalverantwortlichen hervorzuheben.

    Wir geben Dir die Werkzeuge, um Dich an die sich schnell entwickelnde Welt der Datenanalyse-Technologien anzupassen. Wir sind davon überzeugt, dass man am besten lernt, indem man etwas tut. Deshalb bekommst Du so viel praktische Erfahrung. Das Abschlussprojekt des Kurses ist ein echtes Projekt mit einem echten Kunden.

    Was lernt man, um Datenanalyst*in zu werden? Was ist der Lehrplan des Datenanalysekurses?

    Unser 5-monatiger intensiver und professionalisierender Datenanalysekurs deckt 7 Hauptaspekte der Datenanalyse ab:

    • Datenbanken (grundlegendes, mittleres und fortgeschrittenes SQL)
    • Datenquellen (RESTful API, Geocoding, HTML Webscraping und Verstehen der RGPD)
    • Die Tabellenkalkulation
    • Die Programmiersprache Python und Algorithmik
    • Python-Bibliotheken (Pandas und NumPy)
    • Datenvisualisierung (interaktive Karten wie Folium und Business Intelligence Tools wie Tableau Software, MS Power BI)
    • Maschinelles Lernen


    Lade das komplette Kurs-Programm herunter.

    Welche Fähigkeiten werde ich am Ende meines Kurses anwenden können? Was sind die Top 3 Fähigkeiten von Datenanalysten*innen?

    Drei der Top-Fähigkeiten von Datenanalyst*innen sind:

    • Demokratisieren: Rohdaten in relevante Informationen umwandeln, und die Daten präsentieren und interpretieren, um eine Geschäftsfrage zu beantworten. Ein Beispiel kann ein Dashboard mit Graphen und KPIs sein, um eine Aktivität zu verwalten und zu messen.
    • Automatisieren: Wiederkehrende Aufgaben wie das Bereinigen und Sammeln von Daten automatisieren. Verarbeite eine große Menge an Daten auf automatisierte Art und Weise. Ein Beispiel könnte das Schreiben eines Python-Skripts zur Datenverarbeitung sein, das mit einer SQL-Datenbank verbunden ist.
    • Modellierung: Daten vereinfachen, um die wichtigsten und relevanten Daten zu behalten, Trends und Prognosen ableiten, möglicherweise maschinelles Lernen nutzen.

    Deshalb wirst du am Ende dieses 5-monatigen Datenanalysekurses in der Lage sein, folgende Dinge zu tun:

    • Daten verarbeiten: mit Python-Algorithmen und objektorientierter Programmierung.
    • Daten sammeln: eine SQL-Datenbankabfrage durchführen, das Sammeln von Inhalten mittels HTML-Scraping automatisieren, RGPD-Probleme verstehen, Geokodierung durchführen.
    • Daten modellieren und präsentieren: ein Verständnis für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Big Data-Plattformen erlangen, lernen, wie man dynamische Datenvisualisierungen erstellt und diese manipuliert, Visualisierungen und Dashboards mit Tableau, Folium und PowerBI erstellen.
    • Den beruflichen Lebenslauf und das Portfolio verbessern, unserer Community von Datenanalyst*innen und Alumni beitreten, Deine Online-Präsenz verbessern, Dich auf Bewerbungsgespräche und Jobangebote vorbereiten...


    Wer sind die Trainer*innen? Wer wird mich während meines Kurses unterstützen?

    Während Deines 5-monatigen Kurses zum/zur Datenanalyst*in wirst Du mit einer Vielzahl von Personen zusammenarbeiten:

    • Ein/eine fachkundigen/r Trainer*in, der/die alle unterrichtsbezogenen Aktivitäten überwacht und alle Student*innen des Kurses unterstützt.
    • Ein/eine Campus Manager*in, der/die Dich bei der beruflichen Vorbereitung unterstützt und Coaching-Aktivitäten leitet.
    • Anderen Student*innen, die Dich unterstützen werden und die Du wiederum auch unterstützen wirst.
    • Andere Fachleute aus der Welt der Datenanalyse, die während des gesamten Kurses involviert sein werden, um ihre Erfahrungen zu teilen und zusätzliche Hilfestellungen zu geben.

    Die Voraussetzungen für unseren Intensivkurs Data analytics

    Worin besteht der Job des/der Datenanalyst*in? Was ist seine/ihre Rolle?

    Datenanalyst*innen analysieren Daten und extrahieren Erkenntnisse, um die strategischen Entscheidungen eines Unternehmens und dessen Wachstum zu unterstützen. 

    Datenanalyst*innen arbeitet im Rahmen ihres Berufs ausgiebig direkt mit Daten. Dabei gibt es drei Hauptziele:

    • Sammeln von Rohdaten
    • Strukturieren der Daten
    • Umwandeln der Daten in aufschlussreiche Visualisierungen
    • Datenanalyst*innen werden von Unternehmen zunehmend gesucht, da sie es ihnen ermöglichen, Daten mit Geschick zu manipulieren und intelligentere datengetriebene
    Entscheidungen zu treffen. Die Fähigkeiten von Datenanalyst*innen gehören zu den gefragtesten, noch vor Programmierkenntnissen und Fähigkeiten im Zusammenhang mit dem Softwaredesign. Weitere Details zu den Aufgaben von Datenanalyst*innen findest Du in unserer detaillierten Stellenbeschreibung. 

    Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyst*innen und Datenwissenschaftler*innen?

    Datenwissenschaftler*innen konzentrieren sich auf zukünftige Daten und Vorhersagen, indem sie Deep-Learning-Algorithmen erstellen, um präskriptive und prädiktive Analysen durchzuführen. Sie können Markttrends vorhersagen, Bilderkennungssysteme, Empfehlungssysteme und vieles mehr erstellen.

    Um Datenwissenschaftler*in zu werden, sind mehrere Sprachen erforderlich, darunter R, Python und Scala, sowie ein starker mathematischer Hintergrund.

    Datenanalyst*innen hingegen befassen sich weniger mit Zukunftsprognosen oder der Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen von Grund auf, sondern mit dem Sammeln, Bereinigen, Organisieren, Strukturieren und Visualisieren vorhandener Daten, um datengetriebene Geschäftseinblicke zu entwickeln.

    Welche Qualifikationen brauche ich, um Datenanalyst*in zu werden?

    Für viele Einstiegspositionen als Datenanalyst*in benötigst Du lediglich eine Zertifizierung, wie sie die Wild Code School anbietet, sowie einige relevante Erfahrungen, die Dir unsere praktischen Szenarien und Projekte bieten. Dieser Kurs ist so konzipiert, dass er Dir hilft, deine erste Stelle als Datenanalyst*in zu bekommen.

    Wie melde ich mich für den Datenanalysekurs an?

    Um Dich für unseren Kurs anzumelden, musst du unseren 3-stufigen Bewerbungsprozess durchlaufen:

    • Registrierung auf unserer Website: Du musst ein Formular ausfüllen und kannst den Kurs und Campus Deiner Wahl auswählen. Unsere Kurse finden auf dem Campus oder online statt. Wenn Du an einem Onlinekurs teilnehmen möchtest, musst Du nur den Campus "Remote" in der Sprache Deiner Wahl auswählen.
    • Motivationsgespräch: Du besprichst Dein berufliches Projekt und Deine Motivation, der Wild Code School beizutreten, mit einem/einer Zulassungsmanager*in.
    • Technisches Interview: Du präsentierst Deine Tech-Challenge (eine Übung, die du nach dem Motivationsinterview absolvierst) und besprichst mit einem/einer Trainer*in, ob Du das Potenzial hast, ein Tech-Spezialist*in zu werden.

    Der Bewerbungsprozess kann in 1 Woche abgeschlossen werden und die Registrierung ist bis 7 Tage vor Kursbeginn möglich.


    Wie sieht das Format des 5-monatigen Datenanalysekurs aus? Kann ich mich für ein Live-Fernstudium entscheiden?

    Du wirst die Wahl haben, Deinen 5-monatigen Kurs entweder auf dem Campus oder über online zu absolvieren. Wenn Du die Online-Option wählst, wirst Du Dich jeden Morgen mit Deiner Klasse verbinden, um den/die Trainer*in und die anderen Student*innen in Deiner Klasse live zu treffen. Der Großteil der Unterrichtsaktivitäten unseres Kurses wird live in Gruppen absolviert.

    Häufig gestellte Fragen

    Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyst*innen und Business-Analyst*innen?

    Datenanalyst*innen und Business-Analyst*innen arbeiten innerhalb eines Unternehmens zusammen, um diesem zu helfen, bessere datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
    Im Vergleich zu Business-Analyst*innen verbringen Datenanalyst*innen die meiste Zeit damit, Rohdaten zu sammeln, zu strukturieren und zu visualisieren - sie sind Experten in diesen Fertigkeiten und in der Lage, eine tiefe technische Analyse von Daten durchzuführen.

    Business-Analyst*innen hingegen konzentrieren sich mehr darauf, Daten in strategische Entscheidungen umzuwandeln und sind nicht mit der Durchführung einer tiefen Analyse der Daten beschäftigt, wie es Datenanalyst*innen tun würden.

    Business-Analyst*innen betrachten ein Unternehmen mit einem ganzheitlichen Blick und nutzen Daten, um dem gesamten Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie kommunizieren regelmäßig mit Stakeholdern und verlassen sich oft auf die Erkenntnisse, die Datenanalyst*innen erstellen.

    Datenanalyst*innen arbeiten regelmäßig mit den Rohdaten und manipulieren diese mit einem hohen Maß an technischem Geschick, um diese Erkenntnisse konsistent an die Business-Analyst*innen weiterzugeben.

    Wie unterscheidet sich die Wild Code School von regulären Datenanalyse-Bootcamps?

    Der von der Wild Code School angebotene Datenanalysekurs bietet Student*innen eine breite und umfassende Ausbildung in den grundlegenden Kenntnissen und technischen Fähigkeiten, die für die moderne Datenanalyse und Analytik erforderlich sind.

    Viele Programmier-Bootcamps dauern nur 2-3 Monate. Dort müssen die Studenten dann schnell versuchen, komplexe Fähigkeiten zu erlernen. Unser Programm dauert hingegen 5 Monate. Wir glauben nämlich, dass dies ideal ist, um den Studenten mehr Zeit zu geben, sich das Wissen vollständig anzueignen, es zu üben und ihre Fähigkeiten mit der Hilfe unserer Trainer*innen zu verbessern.

    Am Ende des Kurses werden die Studenten*innen an zahlreichen Projekten gearbeitet haben, die denjenigen in der realen Welt ähneln. Wir bieten auch umfangreiche Kurse zu Soft Skills und zur Jobsuche an, damit Du Dich angemessen auf Vorstellungsgespräche vorbereiten und Deine Beschäftigungsfähigkeit um bis zu 84% verbessern kannst. Dazu gehören Vorstellungsgespräche, die Verbesserung deiner digitalen Präsenz, Deines LinkedIn-Profils, Deines Lebenslaufs und vieles mehr.  

    Werde Datenanalyst*in in 5 Monaten

    Wie hoch ist die Anstellungsquote eurer Studenten nach dem Datenanalyse-Programm?

    "Werde ich nach meinem Kurs einen Job finden?" Das ist eine Frage, die sich jeder stellt, bevor er seine Fähigkeiten aufwertet oder einen Kurs beginnt (und das zu Recht!). Bei der Wild Code School ist es unser Hauptziel, unsere Student*innen auszubilden und zu unterstützen, um letztendlich eine Anstellung zu finden. 84% unserer Alumni sind 1 Jahr nach ihrem Abschluss angestellt, 86% von ihnen in einem festen Arbeitsverhältnis. In unserem Job Report 2021 erfährst Du mehr über die Beschäftigungsquote unserer Wilder, ihre Fachgebiete und die Unternehmen, die uns vertrauen.

    Wie kann ich Datenanalyst*in werden? Wie finde ich einen Job nach dem Kurs zum/zur Datenanalyst*in?

    Wir unterstützen Dich bei der Jobsuche, indem wir während deines 5-monatigen Kurses an drei Schlüsselbereichen arbeiten:

    • Erweiterung Deines beruflichen Netzwerks: Wir helfen Dir dabei, Dich mit mehr Möglichkeiten zu verbinden, indem Du einfach mehr Menschen und Unternehmen kennenlernst. Du wirst in Kundenprojekte, Datathons, Präsentationen von Experten und mehr eingebunden, um Dir zu helfen, Dich zu vernetzen.
    • Verbesserung Deiner Soft Skills: Du lernst, wie Du effizienter remote arbeitest, Kundenbedürfnisse besser verstehst, mit Deinen Kolleg*innen zusammenarbeitest und zusätzliche Soft Skills erwirbst, die von Personalverantwortlichen geschätzt werden.
    • Verbesserung Deines Lebenslaufs und Kandidatenprofils: mit Coaching, individuellen Treffen nach Bedarf und Teilnahme an Workshops. Nimm an Probeinterviews teil und erhalte Hilfe von LinkedIn, um Dein Profil und die Stärke Deiner Kandidatur zu verbessern.


    Wie viel verdienen Datenanalyst*innen?

    Das Bruttojahresgehalt eines/einer Junior Datenanalyst*in in Europa variiert von Land zu Land. In der Regel liegt es zwischen 35T€ und 45T€ in Deutschland oder Frankreich und zwischen 25T€ und 35T€ in Spanien oder Portugal. Dieses Gehalt kann sich leicht verdoppeln, wenn Du 3-4 Jahre Erfahrung gesammelt und Dich bewährt hast. Du kannst das durchschnittliche Gehalt ganz einfach über den Glassdoor-Simulator überprüfen.

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