Data Analyst mit ITIL® Foundation (Version 5) und PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)
Data Analysts überprüfen und verarbeiten Datensätze anhand relationaler Datenbanken und der Programmiersprache Python, werten diese mithilfe statistischer Methoden aus und visualisieren die Ergebnisse anschaulich. Der Lehrgang erläutert daher in einem ersten Schritt Instrumente der Statistik zur Analyse verschiedener Datengruppen, bevor im Anschluss Fachwissen in der Programmierung mit Python sowie der Entwicklung und Abfrage relationaler Datenbanken mit SQL vermittelt wird. Kenntnisse in der Data Warehouse-Modellierung und dem ETL-Prozess sowie in der Datenanalyse, -visualisierung und dem Datenmanagement runden den Kurs ab. Ergänzend erweiterst du deine Kenntnisse mit ITIL® um eine Prozessoptimierungsmethode und mit PRINCE2® um eine IT-Projektmanagementmethode.
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Abschlussart: Zertifikat „Data Analyst“
Zertifikat „ITIL® Foundation (Version 5)“
Zertifikat „PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)“ -
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Statistik und Datenanalyse“
Zertifikat „Relationale Datenbanke – SQL“
Zertifikat „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer”
Zertifikat „Data Engineer“
Zertifikat „Data Analytics“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
ITIL® Foundation (Version 5) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 24 Wochen
Statistik und Datenanalyse
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit, Stichprobe, Stichprobenarten, Messung, Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardisierung, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme, Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme, gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Normalverteilung, Stichprobenverteilung des Mittelwerts, Signifikanztest, Nullhypothesentest, Signifikanzniveau, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalyse, Stichprobenumfang)
Datenaufbereitung und Datenbereinigung mit geeigneter Software
Deskriptive Analyse
Visualisierung statistischer Ergebnisse
KI-gestützte Analyse und Interpretation statistischer Ergebnisse
Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z-Test, t-Test für eine Stichprobe
t-Test für unabhängige und verbundene Stichproben
Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonett-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen, Assoziationsmaße)
Interpretation von Testergebnissen
KI-gestützte Ergebnisinterpretation
Grundlagen der Regressionsanalyse (ca. 2 Tage)
Lineare Regression
Modellinterpretation
KI-gestützte Modellinterpretation
Zusammenhangsanalyse
Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 3 Tage)
Einfaktorielle und zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
Post-hoc-Analysen
Interpretation von Gruppenunterschieden
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines Lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Interaktionsanalyse
Poweranalyse bei Varianzanalysen
Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Vollfaktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Relationale Datenbanken mit SQL
Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)
Überblick über Datenbanksysteme und -modelle
Redundante Daten und Datenintegrität
Normalisierung
Datenbankentwurf und Entity-Relationship-Modell (ERM)
Primär- und Fremdschlüssel
Beziehungen zwischen Relationen
Datentypen in SQL
Indizes und Performance
Einschränkungen und Validierung
Abfragen in SQL
Strukturierte Daten als Grundlage für KI-gestützte Analyseverfahren
Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Überblick über SQL Server und SSMS
Physisches Datenbankdesign
Erstellen von Tabellen und Definieren von Datentypen
Einschränkungen, Standardwerte und Beziehungen
Datenbankdiagramme (ERM) und Beziehungen
Backup und Restore
Einführung in Performanceüberwachung
Überblick über KI-unterstützte Abfrageoptimierung und Queryanalyse
Einführung in DDL (Data Definition Language) und DML (Data Manipulation Language) (ca. 8 Tage)
SQL-Grundlagen und erweiterte Syntax
Operatoren und integrierte Funktionen
Abfragen und Manipulation von Daten
Fehlerbehandlung und Transaktionsmanagement
Erstellung und Verwaltung von Datenbankobjekten
Grundlagen der Performanceoptimierung
Arbeiten mit modernen Datentypen
Datenmodellierung und strukturierte Aufbereitung für KI- und Analyseanwendungen
DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)
Benutzerverwaltung und Berechtigungen
Rollen und Sicherheitskonzepte
Auditing
Einführung in Row Level Security
Datensicherheit im Kontext von KI-gestützten Auswertungen
Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)
Datenimport und -export
Moderne Datentypen
Import, Transformation und Bereitstellung von Daten für Analyseprozesse
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax
Lexis, Semantik
PEP-8-Konventionen
Interpreter vs. Compiler
Numeral Systems: binär, oktal, hexadezimal
Scientific Notation
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
Numerische Operatoren
Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren
Datentypumwandlung
list, tuple, dict, set
List-Funktionen und -Methoden
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)
Mitgliedsoperatoren
String-Basics: escaping, multiline strings
Operatoren priorisieren und binden
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter und Argumente
Rückgabewerte
Rekursion
Namensräume
Funktionale Programmierung
Parameterarten: positional, keyword, mixed
Defaultwerte
Shadowing und global keyword
None und Rückgabe ohne Wert
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen der Fehlerbehandlung mit try und except
Typische Fehlertypen und Exception Hierarchie
Fehlerweitergabe und Programmunterbrechungen
Strukturierung der except Blöcke
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
Data Engineer
Grundlagen Data Engineering und Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)
Aufgaben und Anwendungsfelder im Data Engineering
Grundlagen moderner Datenarchitekturen und Datenplattformen
Grundlagen und Vergleich cloudbasierter Datenarchitekturen
OLTP und OLAP
Verarbeitung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten
Anforderungsmanagement und Datenmodellierung (ca. 1 Tag)
Anforderungen an Daten und Datenquellen
Konzeptionelle Datenmodellierung
Modellierung von Datenstrukturen und Datenflüssen
Data Contracts, Data Governance und Data Lineage
Datenbanken und Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)
Architektur von Datenbanksystemen
SQL vs. NoSQL vs. NewSQL im Vergleich
Relationale Datenmodellierung
SQL zur Abfrage und Verarbeitung von Daten
Data Warehousing und moderne Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)
Grundlagen und Architektur von Data-Warehouse-Systemen
Dimensionale Datenmodellierung und Schema-Design
Fakten, Dimensionen und historische Datenhaltung
Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse im Vergleich
Einführung in dbt
Praxisorientierte Umsetzung von Datenmodellen
Datenintegration und Data Pipelines (ca. 5 Tage)
Datenintegration und Datenbereitstellung
ETL- und ELT-Prozesse
Aufbau und Orchestrierung von Data Pipelines
Datenbereinigung, -validierung und Datenqualität
Batch- und Streaming-Verarbeitung
Praxisorientierter Einsatz von Airflow und Spark
Programmierung und automatisierte Datenverarbeitung (ca. 4 Tage)
Python-Umgebungen und Paketverwaltung
Verarbeitung und Transformation von Daten mit Python
Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen
Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und Schnittstellen
Entwicklung von Data-Engineering-Workflows
Containerisierung mit Docker
KI-gestützte Unterstützung im Entwicklungs- und Datenverarbeitungsprozess
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Data Analytics
Einführung in Data Analytics (ca. 1 Tag)
Aufgaben, Anwendungsbereiche und typische Anwendungsfälle von Data Analytics
Data-Analytics-Prozesse und CRISP-DM
Rolle des Data Analysts und Abgrenzung zu Data Science, Data Engineering und Business Intelligence
Einordnung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
Python für Data Analytics (ca. 1 Tag)
Arbeiten mit Jupyter Notebooks
NumPy und Pandas für die Datenanalyse
Import und Export verschiedener Datenquellen, z. B. Excel und CSV
Auswahl und Transformation von Daten
Datenaufbereitung und explorative Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Datenbereinigung und -transformation mit Pandas
Umgang mit fehlenden, fehlerhaften und auffälligen Daten
Zusammenführen, Gruppieren und Aggregieren von Daten
Explorative Datenanalyse und Ableitung erster Erkenntnisse
Grundlagen statistischer Auswertungen
SQL und Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Relationale Datenbanken und Datenmodelle
Datenabfragen und -aufbereitung mit SQL
Joins, Aggregationen und analytische Abfragen
Zusammenspiel von SQL und Python in der Datenanalyse
Datenqualität und Datenschutz
Anbindung und Nutzung unterschiedlicher Datenquellen und Datenbanksysteme
Datenvisualisierung und Data Storytelling (ca. 2 Tage)
Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
Auswahl geeigneter Diagramme und Visualisierungsformen
Aufbereitung und Interpretation von Analyseergebnissen
Data Storytelling und adressatengerechte Kommunikation
Power BI und interaktive Dashboards (ca. 2 Tage)
Datenimport und -aufbereitung mit Power Query
Datenmodellierung und Beziehungen
Grundlagen von DAX und Kennzahlen
Erstellung interaktiver Reports und Dashboards
Visualisierung und Kommunikation von Business-KPIs
Überblick über alternative Business-Intelligence- und Visualisierungslösungen
KI-gestützte Datenanalyse (ca. 2 Tage)
Einsatz generativer KI im Data-Analytics-Workflow
KI-gestützte Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
Unterstützung bei Python- und SQL-Abfragen
Prompting für Datenanalysen und Interpretation von Ergebnissen
Kritische Bewertung von Datenquellen sowie Erkennung synthetischer und unplausibler Daten
Qualitätssicherung, Datenschutz und verantwortungsvoller KI-Einsatz
Business Analytics und statistische Grundlagen (ca. 2 Tage)
Kennzahlen und KPIs im Unternehmenskontext
Deskriptive Statistik und statistische Zusammenhänge
Korrelation, Kausalität und einfache Regressionsanalysen
Grundlagen von Konfidenzintervallen und Hypothesentests
Interpretation von Analyseergebnissen und Ableitung datenbasierter Handlungsempfehlungen
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
ITIL® Foundation (Version 5)
Wichtige ITIL Begriffe und Definitionen (ca. 2 Tage)
Management digitaler Produkte und Services
Produkte, Services und Serviceangebote
Wertschöpfung und Servicebeziehungen
Servicekonsumenten, Service Provider, Sponsor, Kundschaft und Anwender:innen
Servicequalität und Service Level Agreements (SLA)
Utility, Warranty, User Experience und Nachhaltigkeit
ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus
Continual Improvement
Die vier Dimensionen des Produkt- und Servicemanagements von ITIL (ca. 1 Tag)
Organisationen und Menschen
Partner und Lieferanten
Informationen und Technologie
Wertströme und Prozesse
Ganzheitlicher Ansatz und externe Einflussfaktoren
Der ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus (ca. 1 Tag)
Discover, Design, Acquire und Build
Transition, Operate, Deliver und Support
Wertschöpfung im Produkt- und Servicelebenszyklus
Iterative und nicht-lineare Nutzung des Lebenszyklus
Das ITIL Value System (ca. 2 Tage)
Komponenten des ITIL Value Systems und ITIL Grundprinzipien
Governance, Wertschöpfungskette und Betriebsmodell
Management-Practices, Practice-Leitfäden und Continual Improvement
Wertorientierung, Zusammenarbeit und Optimierung
Servicebetrieb, Releases und Problemmanagement
Continuous Integration, Continuous Delivery und Continuous Deployment
Site Reliability Engineering (SRE) und Observability
Messgrößen und Critical Success Factors (CSF)
Wertstromidentifizierung, -abbildung und -management (ca. 1 Tag)
Wertströme und Wertstrommanagement
Hauptwertströme und unterstützende Wertströme
Komplexitätsdenken und Workflowoptimierung
Wertstromdarstellung
ITIL und KI (ca. 0,5 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) und KI-Reife
Generative KI (GenAI) und Agentic KI
KI im Produkt- und Servicelebenszyklus
KI-Governance
ITIL und andere Rahmenwerke (ca. 0,5 Tage)
ITIL und DevOps
ITIL und PRINCE2
Projektmanagement im Produkt- und Servicelebenszyklus
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 3 Tage)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)
Einführung in das Projektmanagement basierend auf PRINCE2® (ca. 1 Tag)
Definition und Charakteristiken eines Projekts
Projektsteuerungskreislauf des Projektmanagements und die sechs Projektdimensionen
Herausforderungen im Projektmanagement – warum scheitern Projekte?
Vorteile der PRINCE2® Projektmanagement-Methode
Kunden-Lieferanten-Umgebungen
Projekte in einem kommerziellen Umfeld
Struktur der PRINCE2®-Methode und ihre fünf integrierten Bausteine
Die Managementprodukte von PRINCE2®
Digitale Werkzeuge und KI gestützte Analyse im modernen Projektmanagement
Die PRINCE2® Grundprinzipien (ca. 1 Tag)
Die sieben Grundprinzipien von PRINCE2®
Aussagen und Inhalte der Grundprinzipien
Beziehung zwischen den Grundprinzipien und den Themen von PRINCE2®
Anpassung von PRINCE2® an die Projektumgebung unter Berücksichtigung digitaler Arbeitsweisen
Die Bedeutung von Menschen für PRINCE2® Projekte (ca. 1 Tag)
Änderungsmanagement
Führung und Management
Kommunikation im Projekt
Auswirkungen digitaler und KI gestützter Systeme auf Zusammenarbeit und Veränderungsprozesse
Die sieben Themen von PRINCE2® (ca. 3 Tage)
Business Case (Nutzenmanagement-Ansatz und Nachhaltigkeitsmanagement-Ansatz)
Organisation (Projektstruktur, Rollen und Verantwortlichkeiten)
Erstellung von Plänen
Qualitätsplanung und Qualitätskontrolle
Risikomanagement unter Einsatz moderner Analyseverfahren und datenbasierter Auswertungen
Issue-Management
Steuerung des Projektfortschritts
Die sieben Prozesse von PRINCE2® (ca. 2 Tage)
Zusammenspiel der sieben PRINCE2® Prozesse im Projektablauf
Aktivitäten in den jeweiligen PRINCE2® Prozessen
Vorbereiten, Lenken und Initiieren eines Projekts
Steuern einer Phase
Managen der Produktlieferung
Managen der Phasenübergänge
Abschließen eines Projekts
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 2 Tage)
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach diesem Lehrgang verfügst du über wesentliche Kenntnisse in der Statistik, kannst komplexe Abfragen über relationale Datenbanken mit SQL durchführen und beherrschst die Programmiersprache Python. Verbunden mit dem im Kurs vermittelten Fachwissen des Data Engineerings und der Datenanalyse, bist du in der Lage, umfangreiche Datensätze zu managen, statistisch effizient auszuwerten und die Ergebnisse anschaulich und leicht verständlich zusammenzufassen.
Zusätzlich verstehst du die zentralen Konzepte des Managements digitaler Produkte und Services nach ITIL® Foundation (Version 5). Du kennst den ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus, das ITIL Value System, Wertströme, Wertschöpfung und Servicebeziehungen sowie moderne Konzepte wie KI, Automatisierung und Continual Improvement und kannst diese im organisatorischen Kontext einordnen. Des Weiteren kannst du in PRINCE2®-Projekten mitarbeiten, kennst deren Ablauf und die Begrifflichkeiten. Du bist auch in der Lage, IT-Projekte zu planen, durchzuführen und Erfolge zu messen.
Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der BWL, Mathematik oder (Wirtschafts-)Informatik und vergleichbarer Qualifikation.
Da Unternehmen für die Auswertung und Zielsetzung Ihrer Geschäftsprozesse immer größer werdende Datenmengen bewältigen und strukturieren müssen, sind Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse in allen Branchen nachgefragt.
Mit Kenntnissen in ITIL® und PRINCE2® bist du in der Lage, als Projektleiter:in oder Projektmitarbeiter:in tätig zu werden. Vor allem in der IT-Branche erhöhen sich deine Berufsaussichten zum Beispiel im IT-Management oder als Projektmanager:in.
Mit den original Zertifikaten „ITIL® Foundation“ und „PRINCE2® Foundation Level“ weist du deine neu erworbenen Kenntnisse aussagekräftig nach.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.