17 Beste Data-Analytics-Kurse für den Aufstieg im Jahr 2026
Als Autorin, die zur Marketingexpertin wurde, war ich schnell mit Datenanalyse und Reporting überfordert. Es gibt so viele Daten zu verarbeiten, und ohne die richtigen Data-Analytics-Kurse oder Trainings kann es wirklich schwierig werden.
- Ich ertappte mich dabei, meine Auswertungen zu hinterfragen und war unsicher, ob ich die richtigen Erkenntnisse aus den Zahlen zog.
- Oft hatte ich das Gefühl, entscheidende Trends zu übersehen, was dazu führte, dass ich ins Schleudern geriet, wenn für Entscheidungen belastbare Daten gefordert waren.
- Und ehrlich gesagt: Ohne angemessene Schulung wurde der Umgang mit komplexen Analyse-Tools zu einer frustrierenden Zeitverschwendung.
Diese Schwierigkeiten entstanden, weil mir die richtigen Bildungsressourcen fehlten, um Trends voraus zu sein. Deshalb habe ich diese Liste der Data-Analytics-Kurse zusammengestellt – damit du diese Hürden vermeiden und Daten selbstbewusst in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln kannst.
Die besten Data-Analytics-Kurse – Kurzüberblick
Hier ist meine Auswahlliste der besten Data-Analytics-Kurse, die sich meiner Meinung nach wirklich lohnen.
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- Google Data Analytics Professional Certificate (Google)
- Introduction to Data Analytics (IBM)
- Become a Data Analyst (LinkedIn Learning)
- Learning Data Analytics: 1 Foundation (LinkedIn Learning)
- IBM Data Analyst Professional Certificate (IBM)
- Google Advanced Data Analytics Professional Certificate (Google)
- Data Analytics for Business (Georgia Institute of Technology)
- Analyzing Business Data in SQL (DataCamp)
- Data Analytics for Business Professionals (LinkedIn Learning)
- Data Analysis for Management (London School of Economics and Political Science)
- Introduction to Data Analysis using Excel (Microsoft)
- MicroMasters® Program in Statistics and Data Science (MIT)
- Introduction to Data Science with Python (Harvard University)
- Microsoft Power BI Data Analyst Professional Certificate (Microsoft)
- SQL for Data Science (IBM)
- Data Analysis with Python (freeCodeCamp)
- IBM Data Science Professional Certificate (IBM)
Im Folgenden findest du weitere Details zu jedem Kurs.
Überblick über die besten Data-Analytics-Kurse
1. Google Data Analytics Professional Certificate (Google)
Der Kurs legt den Schwerpunkt auf Datenbereinigung, Analyse und Visualisierungstechniken. Er behandelt die Organisation und Auswertung von Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen, SQL und R-Programmierung sowie das Erstellen von Visualisierungen in Tableau, um Ergebnisse klar und wirkungsvoll zu präsentieren.
- Für wen ist es geeignet Einsteiger, die eine Karriere in der Datenanalyse starten möchten
- Behandelte Themen:
- Datenbereinigung
- Datenanalyse
- Datenvisualisierung
- Arbeiten mit R-Programmierung
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Online Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 6 Monate
- Wie viele Stunden Unterricht: 10 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $49 pro Monat
- Kurs belegen: Coursera
2. Einführung in Data Analytics (IBM)
Der Kurs umfasst den gesamten Datenlebenszyklus, von der Datenerhebung und -bereinigung bis hin zur Datenaufbereitung und -visualisierung. Er vermittelt ein umfassendes Verständnis verschiedener Datenrollen, einschließlich Data Engineers und Data Scientists, und beleuchtet unterschiedliche Datenstrukturen, Dateiformate und Datenquellen.
- Für wen ist es geeignet Personen, die neu im Bereich Data Analytics sind
- Behandelte Themen:
- Datenerhebung
- Datenbereinigung
- Datenvisualisierung
- Data Analytics in der Praxis
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 10 Stunden
- Wie viele Stunden Unterricht: Eigenes Tempo
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Preis: Kostenlos
- Kurs belegen: Coursera
3. Data Analyst werden (LinkedIn Learning)
Der Kurs bietet eine Ausbildung in der Datenanalyse mit verschiedenen Tools und ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsstrategien zu entwickeln. Er legt einen Schwerpunkt auf Fähigkeiten in Mathematik, Statistik, Kommunikation sowie die Nutzung von Datenanalyse- und Visualisierungstools und bereitet Teilnehmende auf Berufe in der stark gefragten Datenanalyse vor.
- Für wen ist es geeignet Angehende Data Analysts
- Behandelte Themen:
- Datenbereinigung
- Datenanalyse
- Datenvisualisierung
- SQL
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 40 Stunden
- Wie viele Unterrichtsstunden: Selbstbestimmt
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $29.99 pro Monat
- Kurs besuchen: LinkedIn Learning
4. Data Analytics lernen: 1 Grundlagen (LinkedIn Learning)
Geleitet von Robin Hunt, taucht dieser Kurs tief in die praktischen Aspekte der Datenanalyse ein. Es werden wichtige Werkzeuge wie Excel, Microsoft Access, SQL und PowerBI behandelt, um Daten effektiv zu analysieren und zu bereinigen. Der Kurs behandelt außerdem Data Governance, den Prozess des Sammelns von Daten aus verschiedenen Abteilungen und enthält Aufgaben-/Lösungssätze, um Fähigkeiten zu testen und zu verbessern.
- Für wen ist es geeignet? Einsteiger in die Datenanalyse
- Themenbereiche:
- SQL-Anweisungen anwenden und Joins effektiv nutzen
- Daten interpretieren und für die Analyse bereinigen
- Verschiedene Datentypen erkennen und modellieren
- Die Rolle und Fähigkeiten eines Data Analysts verstehen
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Ja
- Dauer: 3 Stunden 29 Minuten
- Wie viele Unterrichtsstunden: 3 Stunden 29 Minuten
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $29.99 pro Monat
- Kurs besuchen: LinkedIn Learning
5. IBM Data Analyst Professional Certificate (IBM)
Dieser Kurs bietet eine umfassende Schulung für eine Einstiegsposition als Data Analyst und ermöglicht praktische Erfahrungen mit Tools wie Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks und Cognos Analytics. Sie bearbeiten praxisnahe Datenszenarien, bauen ein Portfolio auf und entwickeln die Fähigkeiten, um datengetriebene Geschäftsherausforderungen zu meistern – alles ohne Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik.
- Für wen ist es geeignet: Künftige Data Analysts
- Themenbereiche:
- Datenvisualisierung mit Excel, IBM Cognos Analytics und Python-Bibliotheken
- SQL und Python für Datenanalyse
- Python-Programmierung und Data Mining
- Aufbereitung und Visualisierung von Daten mit Matplotlib, Seaborn und Folium
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Ja
- Dauer: 10 Monate
- Umfang der Unterrichtszeit: 2 bis 4 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $39 pro Monat
- Kurs belegen: edX | Coursera
6. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate (Google)
Der Kurs bietet eine umfassende Erkundung der Rollen von Datenfachleuten in Organisationen, einschließlich der Erstellung von Datenvisualisierungen und der Anwendung statistischer Methoden zur Datenuntersuchung. Er beinhaltet Anleitungen zum Aufbau von Regressions- und Machine-Learning-Modellen für Datenanalysen und Interpretationen sowie Methoden zur effektiven Kommunikation von Erkenntnissen an Stakeholder.
- Für wen ist es geeignet: Erfahrene Data Analysts
- Themenbereiche:
- Fortgeschrittene statistische Analyse- und Visualisierungsmethoden
- Machine Learning und prädiktive Modellierung
- Data Storytelling und effektive Kommunikation mit Stakeholdern
- Ethik in der Datenanalyse
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Ja
- Dauer: 6 Monate
- Umfang der Unterrichtszeit: 10 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen:
- Vorwissen zu grundlegenden Analyseprinzipien, -fähigkeiten und -werkzeugen.
- Preis: Kostenlos
- Kurs belegen: Coursera
7. Datenanalyse für Unternehmen (Georgia Institute of Technology)
Dieser interaktive Kurs konzentriert sich darauf, Datenanalysen und analytische Fähigkeiten zur Lösung von Geschäftsproblemen und zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen einzusetzen. Er vermittelt Wissen im Bereich Business Analytics und bereitet Teilnehmende darauf vor, in Unternehmen Führungsaufgaben in diesen Bereichen zu übernehmen.
- Für wen ist es geeignet: Berufstätige im Geschäftsbereich
- Behandelte Themen:
- Datenanalytische Techniken
- Lösen von Geschäftsproblemen
- Datenbasierte Entscheidungsfindung
- Gewinnung umsetzbarer Geschäftseinblicke aus der Datenanalyse
- Online, vor Ort oder beides? Online
- Ist eine Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 16 Wochen
- Wie viele Unterrichtsstunden: 10 bis 12 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen:
- CSE6040x und seine Voraussetzungen
- ISYE6501x und seine Voraussetzungen
- Preis:
- Ohne Zertifikat: Kostenlos
- Mit Zertifikat: $825
- Kurs besuchen: edX
8. Analysieren von Geschäftsdaten mit SQL (DataCamp)
Der Kurs vermittelt, wie Geschäftsdaten genutzt werden können, um Leistung und Rentabilität zu steigern. Es wird gelehrt, wie wichtige Leistungskennzahlen identifiziert und SQL-Abfragen geschrieben werden, um diese Kennzahlen zu berechnen und zu berichten. Dabei wird Datenmaterial eines fiktiven Essensliefer-Start-ups verwendet, um praktische Erfahrungen mit realitätsnahen Szenarien zu sammeln.
- Für wen ist es geeignet: Datenanalysten und Berufstätige im Geschäftsbereich
- Behandelte Themen:
- Berechnung von Umsatz, Kosten und Gewinn mit Common Table Expressions.
- Verständnis von Stückkostenrechnung, Histogrammen, Gruppierungen und Perzentilen.
- Berechnung von nutzerzentrierten KPIs
- Erstellung von Managementberichten durch Zusammenstellung und Präsentation von KPIs
- Online, vor Ort oder beides? Online
- Ist eine Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 4 Stunden
- Wie viele Unterrichtsstunden: 4 Stunden
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Preis: Kostenlos
- Kurs besuchen: DataCamp
9. Datenanalyse für Geschäftsleute (LinkedIn Learning)
Unter der Leitung des Ökonomen John Johnson konzentriert sich dieser Kurs darauf, wie Datenanalytik genutzt werden kann, um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Es werden die Unterscheidung zwischen prognostischer und vorschreibender Analyse, das Sammeln und Bereinigen von Daten sowie die Anwendung von Techniken wie Prognoseverfahren und Korrelation behandelt.
- Für wen es geeignet ist: Berufstätige im Geschäftsbereich
- Themenbereiche:
- Datenvisualisierung
- Datenbasierte Entscheidungsfindung
- Geschäftsanwendungen
- Prognosen
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 1 Stunde und 16 Minuten
- Wie viele Stunden Unterricht: 1 Stunde und 16 Minuten
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $33 pro Monat
- Kurs belegen: LinkedIn Learning
10. Datenanalyse für das Management (London School of Economics and Political Science)
Dieser Kurs konzentriert sich darauf, Fähigkeiten zur Interpretation und Kommunikation von Daten für fundierte Entscheidungen zu entwickeln. Er beinhaltet ein Abschlussprojekt, bei dem Tableau zur Visualisierung und Berichterstellung echter Datensätze eingesetzt wird, wodurch praktische Erfahrung in der Gewinnung geschäftsrelevanter Erkenntnisse vermittelt wird, die branchenübergreifend anwendbar sind.
- Für wen es geeignet ist: Manager und Führungskräfte
- Themenbereiche:
- Entscheidungsfindung, Risikobewertung und evidenzbasierte Entscheidungen
- Datenvisualisierung, deskriptive Statistik und Datenintegrität
- Verständnis kausaler Zusammenhänge und statistische Inferenz
- Zeitreihenprognose und Vermittlung von Erkenntnissen durch Storytelling
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 8 Wochen
- Wie viele Stunden Unterricht: 7 bis 10 Stunden pro Woche
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $2,129
- Kurs belegen: edX
11. Einführung in die Datenanalyse mit Excel (Microsoft)
Dieser Kurs, als Teil einer Spezialisierung, konzentriert sich auf die Nutzung von Microsoft Excel für die Datenanalyse, insbesondere auf das Beherrschen von Pivot-Tabellen, einem weit verbreiteten Analysewerkzeug. Die Lernenden können sich flexibel eine neue Fähigkeit aneignen und erlangen das erforderliche Know-how, um Daten effektiv auszuwerten und mit den Funktionen von Excel fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Für wen ist es geeignet Einsteiger in die Datenanalyse
- Behandelte Themen:
- Excel-Tabellen
- Erstellung von Pivot-Tabellen, Pivot-Diagrammen und Dashboards mit Slicern
- Fortgeschrittene Techniken für Pivot-Tabellen
- Verwendung von Formeln zur Datenaggregation
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 4 Wochen
- Wie viele Stunden Unterricht: 2 bis 4 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $99
- Kurs ansehen: edX
12. MicroMasters®-Programm in Statistik und Data Science (MIT)
Dieser Kurs bietet eine umfassende Ausbildung in Data Science, Statistik und maschinellem Lernen mit Modulen, die darauf ausgerichtet sind, deine Fähigkeiten in der Datenanalyse zu optimieren. Es werden probabilistische Modellierung, statistische Inferenz und Big-Data-Analyse betont. Der Kurs beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, sowohl unüberwachte als auch überwachte Methoden, und wendet diese Techniken auf kulturelle, soziale, wirtschaftliche und politikorientierte Daten an.
- Für wen ist es geeignet Fortgeschrittene Lernende im Bereich Data Science
- Behandelte Themen:
- Datenanalyse in den Sozialwissenschaften
- Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeit
- Maschinelles Lernen mit Python
- Abschlussprüfung in Statistik und Data Science
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Ja
- Dauer: 1 Jahr und 2 Monate
- Wie viele Stunden Unterricht: 10 bis 14 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Preis: $1,350
- Kurs ansehen: edX
13. Einführung in Data Science mit Python (Harvard University)
Dieser Kurs bietet praktische, fundierte Erfahrungen mit der Programmiersprache Python für Data Science und legt den Schwerpunkt auf Programmierung, Modellierung und maschinelles Lernen. Es werden Bibliotheken wie Pandas, NumPy und SKLearn verwendet, um reale Probleme zu lösen und eine solide Grundlage für weitere Studien im Bereich maschinelles Lernen und KI zu schaffen.
- Für wen ist es geeignet: Anfänger im Bereich Data Science
- Themen:
- Lineare, multiple und polynomiale Regression
- Modellauswahl, Kreuzvalidierung und Hyperparameter
- Klassifikation, logistische Regression und fehlende Daten
- Bootstrap, Konfidenzintervalle, Hypothesentests und Abschlussprojekt
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Ist eine Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 6 Monate
- Wie viele Unterrichtsstunden: 3 bis 6 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen:
- Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
- Fundierte Grundkenntnisse in Statistik
- Kosten: Kostenlos mit optionalem Upgrade verfügbar
- Kurs besuchen: edX
14. Microsoft Power BI Data Analyst Professional Certificate (Microsoft)
Dieses Zertifikatsprogramm konzentriert sich auf die Verwendung von Power BI, um Datenquellen zu verbinden, Daten zu transformieren und aussagekräftige Berichte und Dashboards zu erstellen. Es bietet praxisnahe Übungen mit Excel-Daten und bereitet auf die Microsoft PL-300 Zertifizierungsprüfung durch ein Abschlussprojekt vor.
- Für wen ist es geeignet: Datenanalysten und Business-Professionals
- Themen:
- Daten für Analysen vorbereiten und das Potential von Daten nutzen
- ETL, Datenmodellierung und Analyse mit Power BI
- Kreative Gestaltung und Visualisierung in Power BI
- Bereitstellung, Wartung von Power BI-Ressourcen und Prüfungsvorbereitung
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Ist eine Prüfung erforderlich? Ja
- Dauer: 5 Monate
- Wie viele Unterrichtsstunden: 10 Stunden pro Woche
- Zugangsvoraussetzungen: Keine
- Kosten: Kostenlos
- Kurs besuchen: Coursera
15. SQL für Data Science (IBM)
Dieser kostenlose Kurs behandelt relationale Datenbankkonzepte und grundlegende SQL-Kenntnisse, mit Schwerpunkt auf praxisorientiertem Lernen. Der Kurs beinhaltet die Arbeit mit echten Datenbanken und Datensätzen, das Erstellen von SQL-Abfragen sowie den Zugriff auf Datenbanken aus Jupyter-Notebooks mithilfe von SQL und Python – ohne Vorkenntnisse erforderlich.
- Für wen: Datenwissenschaftler und Analysten
- Behandelte Themen:
- Datenbanken und relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) verstehen
- Grundlegende SQL-Abfragen ausführen und Zeichenfolgenmuster zur Datenfilterung verwenden
- Sortieren, Gruppieren und eingebaute Datenbankfunktionen nutzen
- Abfragen über mehrere Tabellen, Erstellen von Unterabfragen und Datenanalyse mit Python in Jupyter Notebooks
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Dauer: 4 Wochen
- Wie viele Stunden Unterricht: 2 bis 4 Stunden pro Woche
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: Kostenlos
- Kurs besuchen: edX
16. IBM Data Science Professional Certificate (IBM)
Dieser Kurs vermittelt praktische Fähigkeiten in Data Science, einschließlich Python, SQL und maschinellem Lernen. Er behandelt das Importieren, Bereinigen, Analysieren und Visualisieren von Daten sowie den Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen und die Anwendung dieser Fähigkeiten auf reale Projekte. Dadurch entsteht ein umfassendes Portfolio.
- Für wen: Angehende Datenwissenschaftler
- Behandelte Themen:
- Einführung in Data Science, Tools und Methoden
- Python-Programmierung für Data Science, KI und SQL
- Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen mit Python
- Praxisprojekt Data Science, Generative KI und Karrierevorbereitung
- Online, Präsenz oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Ja
- Dauer: 6 Monate
- Wie viele Stunden Unterricht: 10 Stunden pro Woche
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: Kostenlos
- Kurs besuchen: Coursera
17. Datenanalyse mit Python (freeCodeCamp)
Diese Kursreihe umfasst den gesamten Prozess der Datenanalyse: Beginnend mit dem Einlesen von Daten aus CSV-, SQL- und Excel-Dateien, weiter mit der Datenverarbeitung mittels NumPy und Pandas sowie der Visualisierung durch Matplotlib und Seaborn. Zudem beinhaltet sie einen Jupyter-Notebook-Kurs und einen Python-Referenzleitfaden zur schnellen Auffrischung der Programmierkenntnisse.
- Für wen ist es geeignet: Anfänger in der Datenanalyse
- Behandelte Themen:
- Datenbereinigung
- Datenanalyse
- Datenvisualisierung
- Daten lesen
- Online, vor Ort oder beides? Online
- Prüfung erforderlich? Nein
- Wie viele Stunden Unterricht: Selbstbestimmt
- Zulassungsvoraussetzungen: Keine
- Preis: Kostenlos
- Kurs besuchen: freeCodeCamp
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