AI in Data Analytics with Salesforce AI Developer

Dieser Kurs kombiniert ein breites Fundament in KI-gestützter Datenanalyse mit der gezielten Vorbereitung auf die Salesforce Certified AI Developer-Zertifizierung. Während der Analytik-Teil methodisches Rüstzeug für datengetriebene Aufgaben liefert — von statistischen Grundlagen über maschinelle Lernverfahren bis hin zur Visualisierung —, richtet der Salesforce-Teil den Fokus auf die konkreten KI-Funktionen der Salesforce-Plattform: Einstein-Dienste, Predictive Models und die Integration generativer KI über Salesforce-eigene APIs. Die Kombination ist besonders relevant für Rollen, die analytische Kompetenz mit einer der meistgenutzten CRM-Plattformen der Welt verbinden.

Modul 1: Methoden der KI-gestützten Datenanalyse im Überblick Der Einstieg legt das statistische und algorithmische Fundament: von der explorativen Datenanalyse über klassische Regressions- und Klassifikationsverfahren bis hin zu Clustering-Techniken. Besonderes Augenmerk gilt der Qualität von Eingangsdaten, da CRM-Daten häufig unvollständig, inkonsistent oder duplikatbelastet sind. Dieser Teil des Kurses stellt sicher, dass die Teilnehmenden die analytischen Konzepte verstehen, auf denen Salesforce-Einstein-Modelle aufbauen.

• Statistische Grundlagen: Verteilungen, Signifikanztests, Korrelationsmaße
• Supervised Learning: Klassifikation und Regression mit praxisnahen Beispielen
• Unsupervised Learning: Clustering und Anomalie-Erkennung in Kundendaten
• Datenbereinigung und Feature Engineering für strukturierte CRM-Datensätze
• Evaluationsmetriken und Modellvalidierung
• Einführung in natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Textfelder in CRM-Systemen

Modul 2: Salesforce-Plattform und Einstein AI-Ökosystem Dieser Block vermittelt das technische Fundament der Salesforce-Plattform soweit es für KI-Entwicklungsaufgaben relevant ist. Im Mittelpunkt stehen die Einstein-Produktlinie, der Einstein Platform Service und die Einbindung von Large Language Models über generative AI-Features. Teilnehmende lernen, wie Salesforce-Datenschemata aufgebaut sind und wie KI-Modelle innerhalb der Plattform konfiguriert werden.

• Salesforce-Datenmodell: Objekte, Felder, Beziehungen und deren Relevanz für ML
• Einstein Discovery: automatisierte Modellgenerierung, Insights und Empfehlungen
• Einstein Prediction Builder: benutzerdefinierte Vorhersagemodelle auf CRM-Objekten
• Einstein Next Best Action: regelbasierte und ML-gestützte Empfehlungssysteme
• Generative KI in Salesforce: Einstein Copilot, Prompt Builder, Model Builder
• Sicherheits- und Datenschutzkonfigurationen für Einstein-Dienste

Modul 3: Entwicklung und Integration KI-gestützter Salesforce-Lösungen Nachdem die Plattformgrundlagen sitzen, geht es um konkrete Entwicklungsaufgaben: Wie werden KI-Modelle in Geschäftsprozesse eingebunden? Welche programmatischen Optionen bietet Salesforce für individuelle Anforderungen? Hier kommen Flow Builder, Lightning Web Components und Apex als Entwicklungswerkzeuge ins Spiel, jeweils mit Bezug auf KI-gestützte Automationen.

• Automation mit Flow Builder: Screen Flows, Record-Triggered Flows und KI-Aktionen
• Apex-Grundlagen für KI-Integrationen: Callouts zu externen ML-Diensten
• Lightning Web Components für KI-gestützte UI-Elemente
• REST-API-Integration: Externe Modelle über Salesforce Connected Apps einbinden
• Testing und Deployment von KI-Konfigurationen in Salesforce-Sandboxes
• Monitoring und Modell-Refresh: Wann müssen Vorhersagemodelle neu trainiert werden?

Modul 4: Prüfungsvorbereitung Salesforce Certified AI Developer Die Salesforce Certified AI Developer-Prüfung testet Kenntnisse über die Einstein-Plattform, generative KI-Features, Datensicherheit und verantwortungsvolle KI-Entwicklung. Dieser Abschnitt strukturiert die Prüfungsdomänen, klärt Gewichtungen und übt prüfungsnahe Szenarien durch. Ethische Fragestellungen — Bias in Modellen, Erklärbarkeit von Vorhersagen, datenschutzkonforme KI — nehmen in der Salesforce-Zertifizierung einen relevanten Stellenwert ein.

• Prüfungsdomänen und ihre prozentuale Gewichtung
• Verantwortungsvolle KI: Bias, Fairness, Transparenz und Explainability
• Datenschutzanforderungen bei der Nutzung von Einstein-Daten (DSGVO-Kontext)
• Szenarien aus dem Bereich Lead-Scoring, Opportunity-Prognosen und Service-Automatisierung
• Mock-Szenarien mit Fragen im Stil der offiziellen Prüfung

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte und Berufseinsteiger, die im Salesforce-Ökosystem arbeiten oder dahin wechseln möchten und dabei auf KI-gestützte Analysen setzen. Folgende Profile passen besonders —

• Salesforce-Administratoren und -Entwickler, die ihre KI-Kenntnisse zertifizieren möchten
• CRM-Analysten und Business-Intelligence-Fachkräfte aus Vertrieb oder Marketing
• IT-Fachleute mit Interesse an CRM-gebundener KI-Entwicklung
• Quereinsteiger aus Datenanalyse oder Softwareentwicklung, die die Salesforce-Plattform kennenlernen
• Personen, die explizit die Salesforce Certified AI Developer-Prüfung anstreben

Das Format verbindet Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer mit selbstgesteuerten Übungsphasen auf Salesforce-Sandboxes und öffentlich verfügbaren Trailhead-Modulen. Die Live-Sessions ermöglichen direkte Demos in der Salesforce-Umgebung, interaktive Fehlerbehebung und Diskussion realer Anwendungsfälle aus CRM-Projekten. Zwischen den Sessions bearbeiten Teilnehmende praktische Aufgaben in eigenen Salesforce-Entwicklerorganisationen, was direktes Testen im Vergleich zu rein theoretischem Lernen ermöglicht.

Die Weiterbildung hat einen Umfang von mehr als einem bis zu drei Monaten in Vollzeit. Abhängig von den gewählten Modulen und dem individuellen Vorwissensstand variiert die Gesamtdauer.

Der Kursanbieter stellt eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus, die die absolvierten Inhalte dokumentiert. Die Salesforce Certified AI Developer-Zertifizierung selbst wird durch eine externe Prüfung bei Salesforce/Trailhead erworben und ist unabhängig von der Kursträger-Bescheinigung. Salesforce-Zertifizierungen werden regelmäßig aktualisiert; Zertifizierte müssen sich durch Maintenance-Prüfungen auf dem aktuellen Stand halten.

Die Salesforce-Plattform ist in Vertrieb, Marketing und Service vieler mittlerer und großer Unternehmen tief verankert. Mit der wachsenden Bedeutung von KI-Features in CRM-Prozessen — automatisches Lead-Scoring, intelligente Empfehlungen, generative Antwortvorschläge im Kundenservice — entsteht eine Nachfrage nach Fachkräften, die sowohl die analytische Substanz hinter diesen Features verstehen als auch die Salesforce-Plattform zertifiziert beherrschen. Das Zertifikat ist ein Nachweis, der in Stellenausschreibungen explizit gefordert wird. Für Beschäftigte, die in Salesforce-Umgebungen arbeiten, ist es eine Möglichkeit, die tägliche Nutzung durch systematisches Verständnis zu untermauern und in Projekten mehr Verantwortung zu übernehmen. Für Einsteiger in das Salesforce-Ökosystem ist es ein erkennbares Signal für Fachkenntnis gegenüber Unternehmen, die stark auf diese Plattform setzen. Der Analytik-Teil des Kurses stellt außerdem sicher, dass Teilnehmende nicht nur wissen, wie sie einen Salesforce-Einstein-Modell konfigurieren, sondern auch, warum bestimmte Modelle besser auf bestimmte Datenqualitäten antworten — ein Vorteil, wenn es darum geht, Einstein-Lösungen gegenüber Fachbereichen zu erklären oder gezielt anzupassen.