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Data Analyst (w/m/d) mit Python Dein direkter Einstieg in Data Science.

Weiterbildung Data Analyst
  • 4/5 Teilnehmende bei BBQ direkt in Arbeit
  • Online Live-Unterricht
  • 8 Monate - 8 Hersteller­zertifikate
  • Praxisprojekte aus der Wirtschaft
  • Für Arbeitssuchende
  • 100% Förderung mit Bildungs­gutschein
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  • 8 Monate - 8 Hersteller­zertifikate
  • Praxisprojekte aus der Wirtschaft
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Top-Gehalt und Karrierechancen: Bis zu 60.000 € brutto p.a.

Du kannst mit einem überdurchschnitt­lichen Gehalt rechnen. Laut Glassdoor liegt der Bundesdurchschnitt für einen Data Analyst Oktober 2025 bei 60.000 € brutto pro Jahr. Die Spanne beim Grundgehalt reicht bis 67.000 € brutto p.a. Dann kommen noch Zusatzvergütungen hinzu, die im Schnitt bei 3.000 € brutto p.a. liegen.

Dein Sprungbrett in den Job: Individuelles Coaching durch unser Career Center.

Während der gesamten Weiterbildung wirst du durch unser Career Center begleitet. Dahinter steckt ein erfahrenes Team aus Jobcoaches, Sozialpädagog:innen und Branchenexpert:innen, das dich individuell beim Berufseinstieg unterstützt.


In Einzel- und Gruppencoachings arbeitest du an deinem Bewerbungsprofil, übst Vorstellungsgespräche und entwickelst eine klare Strategie für deinen Jobeinstieg. Gemeinsam erstellen wir aussagekräftige Bewerbungsunterlagen und trainieren, wie du deine neuen Fähigkeiten überzeugend präsentierst.

Über unser Netzwerk knüpfst du frühzeitig Kontakte zu Unternehmen aus der Digitalbranche. So bekommst du Einblicke in den Arbeitsalltag und legst bereits während der Weiterbildung den Grundstein für deine berufliche Zukunft.

Unser Ziel: Du sollst nicht nur fachlich top vorbereitet sein, sondern auch selbstbewusst und mit einem starken Netzwerk in deinen neuen Job starten.

8 Monate, 8 Module: Dein detaillierter Fahrplan zum Data Analyst.

Monat 1

Python Crash Course (PCEP) - Coding Grundlagen

Von Tag eins an programmieren wir und du erstellst deine eigenen kleinen Programmier-Projekte. (180 UE)

Monat 2

Intermediate Python (PCAP) - Objektorientierte Programmierung

Erwirb Techniken für professionelles Coden: lerne objektorientiertes Programmieren, erstelle eigene Klassen & schreibe komplexen Code. (180 UE)

Monat 3

Statistik & Machine Learning (EXIN Data Analytics)

Jetzt lernst du, Daten professionell zu analysieren und KI-Methoden, wie Machine Learning, anzuwenden. Du vertiefst dein Statistik-Wissen, wertest Datensätze aus und setzt Verfahren wie Regression, Entscheidungs­bäume und Clustering praktisch um. Du nutzt Machine Learning – etwa zum Erkennen von Mustern oder für Vorhersagen. (180 UE)

Monat 4

Data Analysis mit Python (PCED) - NumPy, Pandas & Matplotlib

Lerne Python- Bibliotheken wie NumPy, Pandas & Matplotlib kennen, um effizient Daten zu bereinigen, analysieren und visuali­sieren. Führe eigenständig Analysen mit echten Data Sets durch. (180 UE)

Monat 5

Datenvisualisierung & Dashboards mit PowerBI (PL300)

Lerne das gefragte Daten­analyse- und Visualisierungstool kennen. Führe Analysen durch und erstelle aussagekräftige Dashboards. (180 UE)

Monat 6

Advanced Python (PCPP 1) - Pythonic Way & Best Practices

Erlerne fortgeschrittene Konzepte der objektorientierten Programmierung, den Pythonic Way und Best Practices. Erstelle GUIs, lerne Netzwerk-Programmierung und Dateiverarbeitung verschiedener Quellen. (180 UE)

Monat 7

Datenbanken, SQL, NoSQL (DP 900)

Meistere die Grundlagen der Datenbankentwicklung. Du erlangst fundierte Kenntnisse in der effizienten strukturierten Abfrage von Datenbanken. Du lernst skalierbare NoSQL-Datenbanken kennen. (180 UE)

Monat 8

Linux, Git & dein persönliches Portfolio-Projekt (LPI)

Du erlangst Kenntnisse im Linux-Betriebssystem und erfährst alles zum Thema Command Line. Du lernst Versionskontrolle mit Git (Hub) kennen und erstellst eine Projektwebseite, auf der du deine Python-Projekte vorstellen kannst. (180 UE)

Beratungstermin vereinbaren

Die Kernkompetenzen (Python, SQL, PowerBI): Was du nach 8 Monaten kannst.

Nach 8 Monaten intensiver, praxisnaher Weiterbildung beherrscht du die folgenden Schlüsselkompetenzen, die direkt in Data Analyst-Stellen gefragt sind:

Daten bereinigen & analysieren (Python)

Mit Python (inkl. NumPy und Pandas) lernst du, Rohdaten sinnvoll zu bereinigen und zu analysieren, um schnell wertvolle, umsetzbare Einblicke für Unternehmen zu gewinnen.

SQL-Datenbanken befragen

Du beherrscht die gezielte Abfrage relationaler SQL-Datenbanken und bist in der Lage, auf Basis dieser Daten fundierte Entscheidungsgrundlagen vorzubereiten.

Interaktive Datenvisualisierung (Power BI)

Mit Power BI erstellst du ansprechende, interaktive Dashboards und Visualisierungen, die komplexe Informationen für die Geschäftsführung sofort verständlich machen.

Statistische Methoden

Du wendest statistische Methoden an (inkl. Regression und Clustering), um Analysen durchzuführen, Trends vorherzusagen und belastbare Empfehlungen für zukünftige Strategien zu geben.

Mit diesen Kompetenzen wirst du zum Data Analysten, der Unternehmen bei der Optimierung ihrer Prozesse und Strategien unterstützt!

Beratungstermin vereinbaren

Dein Arbeitsalltag: 10 typische Aufgaben als Data Analyst.

Datensammlung

Du sammelst relevante Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Umfragen oder Online-Plattformen. Du erstellst deine eigene library, also Datenbibliothek.

Datenbereinigung

Du überprüfst und bereinigst Daten, um sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertig, konsistent und frei von Fehlern sind. Du behältst den Durchblick inmitten vieler Werte (auch values genannt). 

Datenorganisation

Du strukturierst und formatierst alle Daten, die du gesammelt hast und erstellst damit dein Dataframe (Datenstruktur).

Daten­analyse

Du analysierst Datensätze (Fachbegriff: Dataset) mithilfe statistischer Methoden, Algorithmen und Software. So erkennst du Muster, Trends und Zusammenhänge aus den verschiedenen Variables (Merkmalen), die dir zur Verfügung stehen.

Analyseprozesse

Du achtest darauf, dass du Algorithmen oder Methoden verwendest, die am leistungsfähigsten und effizientesten sind – wie sie performen.

Datenvisualisierung (visualization)

Du erstellst aussagekräftige Diagramme, Grafiken und Dashboards, um komplexe Daten visuell darzustellen und verständlich zu machen.

Interpretation von Ergebnissen

Du interpretierst die Ergebnisse deiner Analysen und leitest daraus relevante Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen ab.

Prognose und Modellierung

Du entwickelst Modelle und Prognosen basierend auf historischen Daten, um zukünftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen.

Berichterstattung

Du erstellst Berichte und Präsentationen, um deine Ergebnisse zu kommunizieren und Entscheidungsträger zu unterstützen.

Gruppenprojekte

Für deine Projekte (Projects) arbeitest du eng mit anderen Teammitgliedern zusammen. Dazu zählen Data Scientists, Ingenieur:innen und Manager:innen, andere programming Profis, und auch deine Kund:innen bzw. Auftraggeber:innen.

Beratungstermin vereinbaren

8 anerkannte Herstellerzertifikate: Dein Nachweis für Marktrelevanz.

Zertifikate, die deine Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern

Mit dieser Weiterbildung erwirbst du nicht nur neues Wissen, sondern kannst zusätzlich international anerkannte Zertifikate erlangen. Diese Nachweise sind ein echter Vorteil bei Bewerbungen: Sie zeigen, dass du praktische Fähigkeiten mitbringst, die in Unternehmen wirklich gefragt sind.

Was bringen mir die Zertifikate?

  • Certified Entry-Level Data Analyst with Python (PCED) – Daten professionell auswerten

    Das PCED-Zertifikat belegt, dass du Daten mit Python nicht nur bearbeiten, sondern strukturiert analysieren kannst. Du lernst, Datensätze zu bereinigen, Auswertungen durchzuführen und Ergebnisse verständlich darzustellen. Dieses Zertifikat zeigt, dass du die Kernaufgaben eines Data Analysts auf Einstiegsniveau sicher beherrschst – ein klarer Pluspunkt bei Bewerbungen.

  • EXIN Data Analytics – Daten verstehen und klug nutzen

    Mit dem EXIN Data Analytics-Zertifikat zeigst du, dass du Daten nicht nur sammeln, sondern auch richtig interpretieren kannst. Du lernst, große Datenmengen zu strukturieren, Trends zu erkennen und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten. Dieses Zertifikat ist besonders wertvoll, weil es deine Fähigkeit unterstreicht, mit Daten strategisch umzugehen – eine Kompetenz, die in fast allen Branchen stark nachgefragt wird.

  • Microsoft Power BI Data Analyst – Daten anschaulich präsentieren

    Das Zertifikat Microsoft Power BI Data Analyst belegt, dass du mit dem beliebten Analysetool Power BI sicher umgehen kannst. Du lernst, Datenquellen zu verknüpfen, Berichte zu erstellen und aussagekräftige Dashboards zu gestalten. Mit diesem Nachweis zeigst du Arbeitgeber:innen, dass du Daten nicht nur auswerten, sondern auch verständlich visualisieren kannst – eine Schlüsselqualifikation, um komplexe Informationen klar zu kommunizieren.

  • Microsoft Azure Data Fundamentals – Einstieg in die Cloud-Welt

    Mit dem Zertifikat Microsoft Azure Data Fundamentals erhältst du einen fundierten Überblick über die wichtigsten Cloud-Technologien für Datenverarbeitung und -analyse. Du verstehst, wie Daten in modernen Cloud-Umgebungen gespeichert, verarbeitet und gesichert werden. Dieses Wissen ist ein echter Wettbewerbsvorteil, da immer mehr Unternehmen auf Cloud-Lösungen setzen und entsprechende Kenntnisse zunehmend gefragt sind.

  • LPI Linux Essentials – IT-Grundlagen für den professionellen Einsatz

    Das Zertifikat LPI Linux Essentials vermittelt dir grundlegendes Wissen über das Linux-Betriebssystem, das in vielen Unternehmen zum Einsatz kommt. Du lernst, dich sicher in einer Linux-Umgebung zu bewegen und wichtige Systembefehle anzuwenden. Dieses Zertifikat ist besonders hilfreich, wenn du im Datenbereich mit Servern oder Open-Source-Tools arbeitest – es verschafft dir eine solide technische Basis.

  • Python Programming (PCEP, PCAP & PCPP1) – Programmierkenntnisse, die überzeugen

    Der Einstieg gelingt mit dem PCEP-Zertifikat, das deine sicheren Grundlagen in Python bestätigt. Mit dem PCAP-Zertifikat zeigst du, dass du Daten professionell verarbeiten und Abläufe automatisieren kannst – eine zentrale Fähigkeit in der Daten­analyse. Wer noch tiefer einsteigen will, belegt mit dem PCPP1-Zertifikat fortgeschrittene Programmierkenntnisse und hebt sich damit deutlich am Arbeitsmarkt ab.

  • Dein Vorteil: Mit diesen Zertifikaten zeigst du nicht nur, dass du eine Weiterbildung abgeschlossen hast, sondern dass du dich ganz konkret für den Arbeitsmarkt qualifiziert hast. Das macht dich für viele Arbeitgeber:innen besonders interessant.

Logistik & Equipment: Dein professioneller Lernplatz inklusive Laptop & Monitor.

Für unsere Online Weiterbildung kannst du von uns, einen leistungsstarken Laptop und einen 27″-Monitor erhalten.

Deine Vorteile im Überblick: 8 Monate Live-Unterricht & Praxisprojekte.

Hast du Lust, Mysterien zu offenbaren? Als Data Analyst bist du wie ein moderner Detektiv, der mit Zahlen, Datenbergen und Statistiken arbeitet, um Geheimnisse und Muster in den Daten zu entschlüsseln. Werde zum Entdecker von verborgenen Zusammenhängen und Trends.

  • Online-Unterricht in deutscher Sprache
  • Laptop, Monitor & umfangreiche Literatur zur Weiterbildung
  • Inkl. intensiver Weiterbildung zum Python-Experten
  • Top Gehalts- und Jobaussichten
  • 8 international anerkannte Herstellerzertifikate

Von Excel zu Data Analyst: Starte jetzt deine geförderte Weiterbildung

Für Arbeitssuchende mit Bildungs­gutschein – praxisnah, zertifikatsbasiert, mit Jobcoaching.

Vertraust du Zahlen und denkst kritisch? Als Data Analyst sind genau diese Stärken gefragt. Wir erweitern gemeinsam deine Statistik- und Analysefähigkeiten und zeigen dir, wie du Daten sicher auswertest. Du arbeitest mit Datenbanken, erstellst aussagekräftige Reports in Power BI und leitest daraus klare Handlungsempfehlungen für das Business ab. So machst du aus Daten Entscheidungen – und aus deinen Excel-Skills eine gefragte Berufsperspektive.

Platz sichern

Branchen mit Zukunft: Wo Data Analysts gefragt sind

Heute arbeiten Data Analysts in vielen Bereichen. Für den Einstieg sehen wir besonders gute Chancen in:

  • Technologie und IT
  • Marketing und Werbung
  • Öffentlicher Dienst, Behörden und Ministerien

Weitere wichtige Einsatzfelder sind Finanz­dienst­leistungen, Unternehmens­beratung, Gesundheits­wesen, Einzel­handel und E-Commerce, Tele­kommunikation, Logistik und Transport sowie Energie und Umwelt. In diesen Branchen findest du gut bezahlte Einstiegs- und Fachrollen, in denen Python, SQL und Tools wie Power BI gefragt sind.

Ehemaliger Teilnehmer Berichtet von BBQ Weiterbildung Daten­analyse mit Python

Life after BBQ: Video-Interview mit einem ehemaligen Teilnehmer.

Rufe das Interview mit unserem ehemaligen Teilnehmer bei YouTube auf.*

Jetzt informieren: Dein persönlicher Kontakt zur Online-Akademie.

Wir rufen dich zurück.

Deine Daten
Du willst teilnehmen oder hast Fragen? Dann schreib uns. Wir melden uns umgehend bei dir.

*Pflichtfeld

Mit dem Absenden deiner Nachricht stimmst du zu, dass deine Angaben und Daten zur Beantwortung deiner Anfrage elektronisch erhoben und gespeichert werden.
Hinweis: Du kannst deine Einwilligung jederzeit für die Zukunft per E-Mail an kontakt@bbq.de widerrufen.

Kursinfos

Starttermine

29.01.2026

26.02.2026

Wie lange dauert die Weiterbildung zum Data Analyst?

8 Monate (1440 U.-Std.) für umfassendes Know-how

Unterrichtszeiten

Montag bis Freitag,
08:00–16:00 Uhr,
Live-Unterricht online,
Lernen in der Niederlassung in Berlin auf Wunsch möglich

Maßnahmenummer

  • 955/0130/24

Zielgruppe

Arbeitssuchende Problemlöser:innen mit Hochschul- oder Berufsabschluss sowie Berufserfahrung. Auch für den Quereinstieg bestens geeignet. Diese Weiterbildung ist nicht berufsbegleitend.

Voraussetzungen: Bist du bereit für den Karrierestart?

  • Mittlerer Schulabschluss oder vergleichbarer Abschluss
  • Berufsabschluss oder Berufserfahrung
  • Gute Englischkenntnisse und fortgeschrittene Deutschkenntnisse erforderlich 

Finanzierung

So funktioniert die 100%ige Förderung durch den Bildungs­gutschein.

Die Data Analyst Weiterbildung ist für Arbeitssuchende kostenlos. Die Beantragung zur Förderung der Weiterbildung über einen Bildungs­gutschein (BGS) ist bei der Agentur für Arbeit und dem Jobcenter möglich.

Arbeitnehmer:innen können über das Qualifizierungs­chancen­gesetz eine Förderung erhalten.

Wir unterstützen dich individuell bei der Beantragung deiner Förderung.

Jetzt Förderberatung vereinbaren

Wieso ist Python so relevant in der Daten­analyse und in Data Science?

Um die Vorteile einer der relevantesten Programmier­sprachen zu verstehen, tauchen wir zunächst in die Aufgaben von Datenanalyst:innen ein, die Programmierkenntnisse benötigen. Das sind die Datensammlung, Datenbereinigung, Datenorganisation, Daten­analyse und Analyseprozesse. Bei all diesen Aufgaben werden Skripte oder Programme entwickelt (programmiert), die:

  • Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und speichern.
  • die automatisierte Bereinigungsvorgänge durchführen.
  • statistische Methoden und Algorithmen implementieren.

Zudem benötigst du Programmierkenntnisse zur Anpassung vorhandener Analysewerkzeuge und zur Nutzung von Programmbibliotheken wie Pandas in Python.

Platz sichern

Data Science, Python, Machine Learning und vieles mehr.

Als Python-Experte kannst du deine Kenntnisse in sämtlichen Phasen der Daten­analyse anwenden. Meistere Webscraping, Data Cleaning, explorative Daten­analyse, statistische Inferenz, Machine Learning und Data Visualization. Vertiefe dein Verständnis für SQL- und NoSQL-Datenbanken, Linux und Versions­kontrolle mit Git.

Mit Power BI, einem der marktführenden Analyse-Tool, stärkst du deine Fähigkeiten in der Daten­analyse und -visualisierung. Hierbei greifen wir auch auf moderne KI (Künstliche Intelligenz) Tools zurück.

5 Gründe für Python

  • 1. Einfachheit und Flexibilität

    Python ist eine benutzerfreundliche Programmier­sprache, die leicht zu erlernen ist und eine einfache Syntax hat. Dadurch können Anfänger schnell mit dem Programmieren beginnen und komplexe Aufgaben bewältigen. Außerdem ist Python flexibel und vielseitig einsetzbar, was bedeutet, dass es für eine Vielzahl von Anwendungen in der Datenauswertung verwendet werden kann.

  • 2. Umfangreiche Bibliotheken

    Python verfügt über eine große Auswahl an Bibliotheken und Frameworks, die speziell für die Daten­analyse und Data Science entwickelt wurden. Zum Beispiel sind Bibliotheken wie Pandas, NumPy, SciPy und Matplotlib sehr beliebt und bieten leistungsstarke Funktionen zur Datenmanipulation, -analyse, -visualisierung und mehr.

  • 3. Community und Ökosystem

    Python hat eine aktive und unterstützende Community von Entwicklern und Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt. Diese Community entwickelt ständig neue Tools, Bibliotheken und Ressourcen für die Daten­analyse und trägt dazu bei, Python als bevorzugte Programmier­sprache in diesem Bereich zu etablieren.

  • 4. Integration mit anderen Tools und Technologien

    Python lässt sich nahtlos mit anderen Tools und Technologien integrieren, darunter Datenbanken, Big Data-Plattformen, Cloud-Services und mehr. Dies ermöglicht es Data Scientists und Analysten, komplexe Datenpipelines zu erstellen und Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren.

  • 5. Skalierbarkeit und Leistung

    Obwohl Python manchmal als nicht so performant angesehen wird wie einige andere Programmier­sprachen, bietet es dennoch eine gute Skalierbarkeit und Leistung für die meisten Daten­analysen und Data-Science-Anwendungen. Darüber hinaus können bestimmte Aufgaben in Python durch die Verwendung von spezialisierten Bibliotheken und Techniken optimiert werden.

Sind Data Analyst und Data Scientist das gleiche?

Data Analyst und Data Scientist sind wie zwei Geschwister, die ähnliche Interessen, aber unterschiedliche Aufgaben haben.

Data Analyst

Ist nah am Business und untersucht Daten nach konkreten Anforderungen aus dem Geschäftsalltag. Der Fokus liegt auf der Interpretation und Visualisierung von vorhandenen Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Mit Machine Learning Werkzeugen und statistischen Methoden werden Trends und Muster identifiziert und deren Ergebnisse auf verständliche Weise präsentiert.

Data Scientist

Arbeiten meist mit Big Data und gehen explorativer vor. Sie versuchen, neue, auch unerwartete Erkenntnisse zu gewinnen. Data Scientists nutzen und entwickeln fort­schrittliche Algorithmen, wenden maschinelles Lernen an und verwenden statistische Methoden, um tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen. Scientists benötigen tiefergreifende Kenntnisse in der Mathematik und Informatik.

Beide Rollen sind eng miteinander verbunden, unterscheiden sich jedoch besonders in der mathematischen Tiefe der Analyse. Data Scientists benötigen in der Regel ein Masterstudium in IT oder Mathematik.

Unser Data Analyst-Kurs bietet eine Einstiegs­möglichkeit für Quereinsteiger:innen, um erfolgreiche Analysen auch mit Machine Learning durchzuführen. Hier erwirbst du alle erforderlichen Kenntnisse, um in diesem Bereich durchzustarten und deine Fähigkeiten zu optimieren. Du kannst mit dieser Weiterbildung auch als Quereinsteiger Data Analyst werden.

 

Authentische Erfolgsgeschichten: Das sagen unsere Absolvent:innen.

ZacMan – 24.01.2024

Ich habe hier meine Weiterbildung zum Data Analyst gemacht.
Der Dozent Herr E. ist einer der besten Dozenten die ich meinen letzten Jahren erleben konnte. Egal bei welchem Problem, es wird geholfen, auch wenn man sich dafür Zeit nehmen muss! Genau so muss es sein.
Der Inhalt der Data Analyst mit Python Weiterbildung ist umfangreich und geht dennoch tiefer in die Materie.
Wenn sich jemand für Programmieren und Data Analyse interessiert kann ich diesen Kurs nur empfehlen.

Paul Emmerich – 29.11.2023

Ich kann nur Gutes berichten. Die Betreuung war herausragend, der Dozent war äußerst kompetent und geduldig. Als Anfänger in Python und Data Analysis fühlte ich mich stets unterstützt.

Während des Kurses habe ich eine Fülle von neuen Fähigkeiten erlernt, von den Grundlagen der Daten­analyse bis hin zur Anwendung von Python in der Praxis. Die praktischen Übungen und Projekte halfen mir, das Gelernte direkt umzusetzen.

Insgesamt hatte ich eine fantastische Zeit und kann den Kurs nur wärmstens empfehlen. Es war eine lohnende Reise, die meine Kenntnisse erheblich erweitert hat. Vielen Dank an das gesamte Team!

Joanna Leciejewicz – 26.10.2023

Ich habe gerade bei BBQ einen 6 Monatigen Kurs für Data Analyst absolviert.
Ich war mit der Betreung seitens BBQs Büros sehr zufrieden - sehr nette Leute, besonders Christopher.
Ich habe mich bei dem Kurs sehr spät angemeldet und hatte nicht alle Formalitäten erledigt, trotzdem alle sind mir entgegen gekommen, so dass ich den Anfang von Kurs nicht verpasst habe sondern sofort mitmachen konnte.
Vor meiner Entscheidung konnte ich mit dem Dozenten am Telefon Sprechen (was bei anderen Anbietern nicht möglich war) und dieser Gespräch hat mich überzeugt dass dieser Kurs optimal für mich sein wird.
Und tatsächlich fand ich den Dozenten Philip Enders richtig super!
Der Unterricht war richtig spannend und Python und Pandas und auch Statistik haben mich echt fasziniert.
Auch wenn der Kurs nur online statt fand, war die Atmosphäre echt locker und familiär.
Schade dass mein Kurs so kurz war...

Information

Nächster Starttermin
29.01.2026

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Seit 1998 unterstützen wir Menschen beim Erreichen ihrer beruflichen Ziele.

Von geförderten Weiterbildungen, Umschulungen, Coachings bis hin zu Sprachkursen bieten wir ein breites Spektrum der Erwachsenenbildung. Denn unser Ziel ist es, dass wir gemeinsam mit dir den für dich besten Weg zurück in gute Arbeit finden. Daher beraten wir dich kostenlos und unverbindlich.

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