Customer Data Analyst
Start: 11.05.2026
Ende: 23.10.2026
Kosten (€): Für ein individuelles Angebot kontaktiere gern unsere Beratung.
Nach dem Kurs kannst du Kundenbeziehungen analysieren und optimieren. Weiterhin verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python. Mit Statistik und SQL beherrschst du zwei essentielle Werkzeuge zur Verarbeitung, Darstellung und Analyse von Daten. 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.
Inhalte: KUNDENSERVICE MIT CRM
Grundlagen und Strategisches CRM (ca. 2 Tage)
Businessmodelle und Zielgruppenanalyse (ca. 1 Tag)
Kundenwelten und individuelle Beziehungen (ca. 1 Tag)
ERP und operatives CRM (ca. 1 Tag)
Datenschutz und DSGVO (ca. 1 Tag)
CRM-Software-Systeme (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im CRM (ca. 1 Tag)
Analytisches CRM (ca. 2 Tage)
Customer Relationship Cycle und Kundenzufriedenheit (ca. 2 Tage)
Kundengewinnung, Kundenbindung und Profitabilitätssteigerung (ca. 2 Tage)
Kundenkommunikation als Beziehungsgarant (ca. 2 Tage)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
STATISTIK UND DATENANALYSE
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
Grundlagen der Regressionsanalyse (ca. 2 Tage)
Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 3 Tage)
Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
RELATIONALE DATENBANKEN MIT SQL
Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)
Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Einführung in DDL (Data Definition Language) (ca. 8 Tage)
DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)
Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
PROGRAMMIERUNG MIT PYTHON
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Funktionen (ca. 5 Tage)
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
DATA ENGINEER
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Datenbanken (ca. 3 Tage)
Data Warehouse (ca. 4 Tage)
ETL (ca. 4 Tage)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
DATA ANALYTICS
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
Dashboards (ca. 3 Tage)
Text Mining (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Grundlagen und Strategisches CRM (ca. 2 Tage)
Businessmodelle und Zielgruppenanalyse (ca. 1 Tag)
Kundenwelten und individuelle Beziehungen (ca. 1 Tag)
ERP und operatives CRM (ca. 1 Tag)
Datenschutz und DSGVO (ca. 1 Tag)
CRM-Software-Systeme (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im CRM (ca. 1 Tag)
Analytisches CRM (ca. 2 Tage)
Customer Relationship Cycle und Kundenzufriedenheit (ca. 2 Tage)
Kundengewinnung, Kundenbindung und Profitabilitätssteigerung (ca. 2 Tage)
Kundenkommunikation als Beziehungsgarant (ca. 2 Tage)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
STATISTIK UND DATENANALYSE
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
Grundlagen der Regressionsanalyse (ca. 2 Tage)
Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 3 Tage)
Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
RELATIONALE DATENBANKEN MIT SQL
Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)
Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Einführung in DDL (Data Definition Language) (ca. 8 Tage)
DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)
Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
PROGRAMMIERUNG MIT PYTHON
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Funktionen (ca. 5 Tage)
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
DATA ENGINEER
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Datenbanken (ca. 3 Tage)
Data Warehouse (ca. 4 Tage)
ETL (ca. 4 Tage)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
DATA ANALYTICS
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
Dashboards (ca. 3 Tage)
Text Mining (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Ansprechpartner: beratung@alfatraining.de
Kurstitel: Customer Data Analyst
Abschluss: Zertifikat „Customer Data Analyst“
Förderung: BGS - Bildungsgutschein
Unterrichtsstunden: 24 Wochen (Vollzeit)
Montag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
Zielgruppe: Bildungshungrige
Voraussetzung: Englischkenntnisse für die Python-Zertifizierungsprüfung werden vorausgesetzt.
alfatraining Bildungszentrum GmbH
Kriegsstraße 100
76133 Karlsruhe
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