ChatGPT-Modelle und Data Analysis mit Python – Kurs

Datenanalyse lebt von reproduzierbaren, nachvollziehbaren Ergebnissen - eine Anforderung, die beim Einsatz generativer Sprachmodelle besonders ernst genommen werden muss. Dieser Kurs führt in die Nutzung von ChatGPT innerhalb etablierter Analyseprozesse ein und verbindet gezieltes Prompt-Design mit Python- und SQL-basierter Datenverarbeitung. Im Mittelpunkt steht nicht die generative Textproduktion selbst, sondern ihre kontrollierte Einbettung in bestehende, prüfbare Analyse-Workflows.

Das erste Modul vermittelt das technische Grundverständnis, das für einen kontrollierten Einsatz generativer Sprachmodelle nötig ist.

• Konzept und Funktionsweise generativer Sprachmodelle
• Training und Wahrscheinlichkeitsverteilungen als Basis der Textgenerierung
• Anwendungsfälle wie Textgenerierung, Zusammenfassung und Übersetzung
• Grenzen generativer Modelle: Halluzinationen, Bias und Datenschutzfragen
• Einordnung von ChatGPT in das breitere KI-Ökosystem
• Unterscheidung zwischen generativer und analytischer Datenverarbeitung

Im zweiten Modul steht das Prompt-Design als eigenständige Fertigkeit im Fokus, die über reines Ausprobieren hinausgeht.

• Entwicklung strukturierter Eingaben mit klaren Formatvorgaben
• Iteratives Prompt-Tuning auf Basis von Feedback-Schleifen
• Erstellung automatisierter Textanalysen mittels präziser Prompts
• Kombination von Prompts mit eigenem Python-Code
• Einbindung von ChatGPT in API-basierte Analyseabläufe
• Vermeidung typischer Prompt-Fehler, die zu unbrauchbaren Ausgaben führen

Das dritte Modul bildet das analytische Rückgrat des Kurses mit Python und SQL als Kernwerkzeugen.

• Datenimport und Bereinigung mit der Python-Bibliothek pandas
• Datenaggregation und erste Visualisierung von Analyseergebnissen
• Erstellung von SQL-Abfragen und Tabellenverknüpfungen
• Verknüpfung von ChatGPT-Ausgaben mit eigenständigen Python-Analysen
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für Berichte in Power BI
• Sicherstellung konsistenter Datenqualität über den gesamten Analyseprozess

Im vierten Modul wird ChatGPT gezielt in bestehende Reporting-Prozesse integriert.

• Textbasierte Berichterstellung durch ChatGPT auf Grundlage eigener Analysen
• Automatisierte Ergebnisinterpretationen als Ergänzung zur Statistik
• Kombination von Modell- und Statistikdaten in einem gemeinsamen Bericht
• Bewertung generierter Ausgaben nach Plausibilität und fachlicher Stimmigkeit
• Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit als Qualitätskriterium
• Dokumentation, welche Berichtsteile KI-generiert und welche eigenständig analysiert sind

Das fünfte Modul behandelt die rechtlichen und ethischen Leitplanken, die den gesamten Analyseprozess begleiten.

• Datenschutzfragen beim Einsatz generativer Sprachmodelle
• Erkennung von Bias und Anwendung von Fairness-Prinzipien
• Transparenz und Erklärbarkeit generierter Ergebnisse
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz im betrieblichen Analysealltag
• Aufbau unternehmensinterner Richtlinien für den ChatGPT-Einsatz
• Abwägung zwischen Effizienzgewinn und Kontrollverlust bei automatisierten Analysen

Der praktische Anteil führt die fünf Themenblöcke an einem durchgängigen Analyseprojekt zusammen.

• Import und Bereinigung eines Beispieldatensatzes mit pandas
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Aufbereitung von Analysedaten
• Entwicklung strukturierter Prompts für eine konkrete Analysefragestellung
• Kombination von Python-Code und ChatGPT-Ausgaben in einem Workflow
• Erstellung eines Power-BI-Berichts aus den kombinierten Ergebnissen
• Bewertung einer generierten Interpretation auf Plausibilität
• Dokumentation der KI-Anteile im fertigen Analysebericht
• Diskussion eines Bias-Falls anhand eines Beispieldatensatzes
• Formulierung einer unternehmensinternen Nutzungsregel für generative KI
• Vergleich zweier Prompt-Varianten hinsichtlich Reproduzierbarkeit der Ergebnisse
• Aufbau eines API-basierten Mini-Workflows zwischen Python und ChatGPT
• Abschließende Qualitätsprüfung des gesamten Analyseberichts
• Nachbau einer typischen Fehlerursache für unplausible KI-Interpretationen
• Erprobung derselben Analysefrage mit zwei unterschiedlich strukturierten Prompts

Anders als bei rein generativen KI-Kursen liegt der Schwerpunkt hier durchgehend auf der Einbettung von ChatGPT in etablierte, mit Python und SQL arbeitende Analyseprozesse - mit dem Ziel, reproduzierbare und prüfbare Ergebnisse zu erhalten statt beeindruckender, aber schwer nachvollziehbarer KI-Texte. Diese Reproduzierbarkeit wird im praktischen Teil bewusst getestet, indem dieselbe Fragestellung mit unterschiedlichen Prompt-Varianten bearbeitet und die Ergebnisse anschließend miteinander verglichen werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die datenanalytisch arbeiten oder einsteigen möchten und ChatGPT als zusätzliches Werkzeug in bestehende Python- und SQL-Workflows integrieren wollen, ohne die Kontrolle über die Ergebnisqualität aufzugeben.

• Data Analysts, die ihre Python- und SQL-Workflows um ChatGPT erweitern möchten
• Business Intelligence Analysts mit Interesse an automatisierter Ergebnisinterpretation
• Data Scientists, die generative Modelle kontrolliert in Analyseprozesse einbinden
• Datenanalyst:innen im Quereinstieg mit Grundinteresse an Programmierung
• Arbeitssuchende und Wiedereinsteigende mit Interesse an datenanalytischer Weiterqualifizierung

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und legt den Schwerpunkt auf praktisches Arbeiten direkt am Code: Jede Prompt-Technik wird unmittelbar mit einer Python- oder SQL-Übung verknüpft, sodass Teilnehmende von Beginn an lernen, generative Ausgaben mit eigenständigen Analyseergebnissen abzugleichen statt sie ungeprüft zu übernehmen.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch in Teilzeit, und gliedert sich in fünf Module von den KI-Grundlagen über Prompt-Design und Python/SQL-Analyse bis zu rechtlichen Fragestellungen. Der Umfang erlaubt eine gründliche Verbindung von technischer Analysearbeit und durchdachtem ChatGPT-Einsatz.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, nicht um eine externe Zertifizierung durch einen Softwarehersteller.

Für Data Analysts liegt der zentrale Gewinn darin, ChatGPT nicht als Ersatz, sondern als Beschleuniger innerhalb bestehender Python- und SQL-Workflows einzusetzen - etwa zur schnelleren Texterläuterung von Ergebnissen, ohne auf die Kontrolle durch eigene Berechnungen zu verzichten. Diese Haltung unterscheidet den Kurs von einer reinen Prompting-Einführung, die generative Ausgaben unhinterfragt als fertiges Analyseergebnis behandelt. Die konsequente Verbindung von Prompt-Design mit pandas-Datenverarbeitung und SQL-Abfragen schult zugleich ein kritisches Verständnis dafür, wann eine KI-Ausgabe plausibel ist und wann sie hinterfragt werden muss - eine Fähigkeit, die mit zunehmendem KI-Einsatz in Analyseabteilungen an Bedeutung gewinnt und sich direkt auf die tägliche Qualitätssicherung eigener Auswertungen übertragen lässt. Langfristig profitieren Teilnehmende von einer Kompetenz, die sich über einzelne Tools hinaus überträgt: dem methodischen Vorgehen, generative KI in geprüfte, reproduzierbare Analyseprozesse einzubetten, statt sie isoliert und unkontrolliert einzusetzen. Dieses Vorgehen bleibt auch dann tragfähig, wenn sich die zugrunde liegenden Sprachmodelle oder die verwendeten Analysewerkzeuge in den kommenden Jahren weiterentwickeln.