AI Weiterbildung und Data Analytics – Python, SQL, Power BI

Diese Weiterbildung vermittelt ein systematisches Verständnis von Künstlicher Intelligenz und ihrer engen Verbindung zur Datenanalyse. Im Mittelpunkt steht die Fähigkeit, Daten korrekt zu interpretieren, analytisch zu verarbeiten und mithilfe von Machine-Learning-Methoden nutzbar zu machen. Teilnehmende erlernen den sicheren Umgang mit Python, SQL und Power BI, um KI-Modelle und Auswertungen auf realen Datensätzen praktisch anzuwenden. Der Aufbau folgt dabei einer klaren Logik: von der Datenbank über die Programmierung bis zur Visualisierung und schließlich zum eigenen Praxisprojekt.

Der erste Themenblock legt das Fundament im Bereich Datenbanken und SQL. Hier lernen Teilnehmende, wie Daten strukturiert gespeichert und gezielt abgefragt werden – die Basis für jede spätere Analyse.

• Relationale Datenmodelle und Beziehungen zwischen Tabellen
• Abfragen mit SELECT, JOIN und GROUP BY
• Aggregation, Subqueries und Window-Functions
• Datenmodellierung und Normalisierung
• Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken
• Praktische Übungen an Beispiel-Datenbanken

Im zweiten Block steht die Datenanalyse mit Python im Zentrum. Teilnehmende arbeiten mit realen Datensätzen und lernen den gesamten Weg von der Rohdatei bis zur aussagekräftigen Auswertung kennen.

• Import, Bereinigung und Transformation von Daten mit pandas
• Berechnung statistischer Kennzahlen und einfache Regressionsmodelle
• Explorative Datenanalyse und Visualisierung mit matplotlib
• Datenbankzugriff über sqlalchemy aus Python heraus
• Einbindung von Webdaten und externen Schnittstellen (APIs)
• Strukturierung von Analyseskripten für nachvollziehbare Ergebnisse

Der dritte Block widmet sich der Visualisierung und dem Reporting mit Power BI. Hier wird vermittelt, wie aus aufbereiteten Daten verständliche und entscheidungsrelevante Berichte entstehen.

• Datenaufbereitung im Power Query Editor
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen und Visualisierungsstandards
• Aufbau von Kennzahlen und Filterlogik mit DAX-Funktionen
• Analyse von Trends, Zusammenhängen und Korrelationen
• Erstellung von Berichten mit klarer Storytelling-Struktur
• Interaktive Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen gestalten

Der vierte Block führt in Machine Learning und Modellierung ein und verbindet damit die vorangegangenen Grundlagen zu einem KI-fähigen Gesamtbild.

• Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Vergleich
• Künstliche neuronale Netze und Aktivierungsfunktionen
• Feature Engineering und Modellinterpretation
• Clustering-Algorithmen und deren Evaluation
• Einführung in die Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark
• Auswahl geeigneter Modelle für unterschiedliche Fragestellungen

Den Abschluss bildet ein Block zu Praxisprojekt und Arbeitsorganisation, in dem die erlernten Werkzeuge in einem eigenständigen Projekt zusammengeführt werden.

• Planung eines eigenen Datenanalyse- oder KI-Projekts
• Strukturierung von Aufgaben und Projektschritten
• Grundzüge agiler Methoden wie Scrum und Kanban
• Versionsverwaltung von Code und Analysen mit Git
• Zusammenarbeit und Kommunikation im Analyseteam
• Auswertung und Präsentation der eigenen Projektergebnisse

Der Aufbau des Kurses folgt bewusst dem natürlichen Arbeitsweg einer Datenanalystin oder eines Datenanalysten: von der Datenbank über die Programmierung und Visualisierung bis zur Modellbildung und schließlich zur eigenständigen Projektarbeit. Wer den Kurs abschließt, hat nicht nur einzelne Werkzeuge wie SQL, Python oder Power BI kennengelernt, sondern ein zusammenhängendes Verständnis dafür entwickelt, wie aus Rohdaten über mehrere Verarbeitungsschritte hinweg belastbare, KI-gestützte Erkenntnisse entstehen.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich im Bereich Datenanalyse und Künstliche Intelligenz weiterqualifizieren möchten. Die Weiterbildung eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in diesem Themenfeld weiterbilden wollen, sowie für alle, die einen praxisnahen, werkzeugbasierten Einstieg suchen.

• Arbeitssuchende, die sich für eine Tätigkeit im Bereich Data Analytics qualifizieren möchten
• Quereinsteigende ohne bisherige IT- oder Analyse-Erfahrung mit Interesse an digitalen Themen
• Wiedereinsteigende, die nach einer beruflichen Pause aktuelles Datenanalyse-Wissen aufbauen wollen
• Berufstätige, die Python, SQL, Power BI und KI-Grundlagen in einem Kurs kombiniert erlernen möchten
• Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt im Bereich Datenanalyse und KI weiterbilden möchten

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Learning-Format statt und verbindet damit Phasen des Präsenz- beziehungsweise Live-Unterrichts mit eigenständigen digitalen Lernanteilen. Der überwiegende Teil der Kurse wird in Vollzeit angeboten, teilweise steht auch eine Teilzeitvariante zur Verfügung, sodass sich die Weiterbildung an unterschiedliche Lebenssituationen anpassen lässt. Die einzelnen Module bauen aufeinander auf: Datenbankwissen und Python-Kenntnisse bilden die Grundlage für die spätere Arbeit mit Power BI und Machine-Learning-Verfahren, sodass Theorie und praktische Anwendung eng miteinander verzahnt sind.

Der Kurs gliedert sich in fünf aufeinander aufbauende Themenblöcke, von den Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Praxisprojekt. Er wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt, teilweise ist auch eine Teilzeitvariante möglich, wodurch sich der zeitliche Umfang an unterschiedliche berufliche und persönliche Rahmenbedingungen anpassen lässt. Der modulare Aufbau erlaubt es, jedes Themenfeld ausreichend zu vertiefen, bevor der nächste Baustein folgt.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das je nach Ausgestaltung durch eine Abschlussprüfung ergänzt wird. Der Fokus liegt auf dem Nachweis der erworbenen praktischen Fähigkeiten in Datenanalyse, Programmierung, Visualisierung und Machine Learning, wie sie im eigenständigen Praxisprojekt am Ende des Kurses zusammengeführt und angewendet werden.

Datenanalyse und Künstliche Intelligenz gehören zu den Kompetenzfeldern, die branchenübergreifend an Bedeutung gewinnen – von der Produktentwicklung über das Marketing bis zur Unternehmenssteuerung. Wer versteht, wie Daten aus einer Datenbank über Python-Auswertungen bis hin zu visuellen Reports und KI-Modellen verarbeitet werden, verfügt über eine Kompetenzkette, die in vielen Positionen unmittelbar einsetzbar ist. Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt im Zusammenspiel der Werkzeuge: Statt SQL, Python, Power BI und Machine Learning isoliert zu behandeln, führt der Kurs sie entlang eines realistischen Arbeitsablaufs zusammen, sodass Teilnehmende am Ende nachvollziehen, wie ein Datenprojekt von der Rohdatenquelle bis zur Präsentation der Ergebnisse tatsächlich abläuft. Das abschließende Praxisprojekt macht diese Kompetenz sichtbar und überprüfbar: Teilnehmende zeigen anhand eines eigenen Projekts, dass sie die erlernten Werkzeuge nicht nur kennen, sondern zielgerichtet miteinander kombinieren können – eine Grundlage, die den Einstieg oder Wiedereinstieg in datengetriebene Berufsfelder erleichtert.