ChatGPT-Modelle und Data Science kombinieren – Weiterbildung

Data Science verbindet Statistik, Datenbankmanagement und Visualisierung zu einem Erkenntnisprozess - generative Sprachmodelle wie ChatGPT erweitern diesen Prozess um die Fähigkeit, Texte zu verarbeiten und Informationen automatisiert zu extrahieren. Dieser Kurs zeigt, wie ChatGPT in datenwissenschaftliche Analyseworkflows eingebunden wird, um Themen und Textmuster automatisiert zu erkennen, statistische Verfahren zu ergänzen und Prognosen mit zusätzlichem Kontext zu unterstützen.

Das erste Modul schafft das konzeptionelle Fundament, auf dem die spätere Kombination von KI und Data Science aufbaut.

• Funktionsweise von Sprachmodellen und generativer KI im Überblick
• Unterscheidung zwischen analytischer und generativer Datenverarbeitung
• Bedeutung von Eingaben, Prompts und Kontextsteuerung für die Modellleistung
• Bewertung von Möglichkeiten und Grenzen textbasierter KI-Systeme
• Einordnung generativer Modelle in den datenwissenschaftlichen Werkzeugkasten
• Typische Fehlannahmen im Umgang mit KI-generierten Textinformationen

Im zweiten Modul wird die eigentliche Verbindung zwischen generativen Modellen und statistischer Analyse hergestellt.

• Kombination generativer Sprachmodelle mit statistischen Analyseverfahren
• Automatisierte Erkennung und Kategorisierung von Themen und Textmustern
• Einsatz von Python zur Steuerung und Verarbeitung generierter Ergebnisse
• Bewertung der Relevanz und Qualität erzeugter Informationen
• Vergleich klassischer Textklassifikation mit generativen Ansätzen
• Umgang mit uneindeutigen oder widersprüchlichen Klassifikationsergebnissen

Das dritte Modul überführt die gewonnenen Erkenntnisse in ein strukturiertes Datenmanagement.

• Verwendung relationaler Datenbanken zur Speicherung und Organisation von Textdaten
• Anwendung von SQL-Abfragen zur Filterung, Aggregation und Auswertung generierter Inhalte
• Nutzung von Visualisierungstools zur Aufbereitung analytischer Ergebnisse
• Kombination von KI-Ausgaben und statistischen Berichten zur Entscheidungsunterstützung
• Aufbau konsistenter Datenstrukturen für wiederkehrende Analysen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen in einem gemeinsamen Analysemodell

Im vierten Modul stehen Verantwortung und Qualitätssicherung im datenwissenschaftlichen Kontext im Mittelpunkt.

• Ethische und rechtliche Grundlagen beim Einsatz generativer KI-Systeme
• Überprüfung von Nachvollziehbarkeit und Fairness in textbasierten Auswertungen
• Sicherstellung der Datenqualität in Kombination mit automatisierten Prozessen
• Verantwortungsvolle Nutzung von Sprachmodellen in datenwissenschaftlichen Projekten
• Dokumentation von Modellentscheidungen für spätere Nachvollziehbarkeit
• Umgang mit Unsicherheit in KI-gestützten Prognosen

Der praktische Anteil führt die vier Module an einem datenwissenschaftlichen Beispielprojekt zusammen.

• Aufbau eines Python-Workflows zur Steuerung generierter Textklassifikationen
• Kombination eines statistischen Analyseverfahrens mit ChatGPT-Textmustern
• Erstellung eines relationalen Datenbankschemas für Textdaten
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Aggregation kategorisierter Inhalte
• Aufbereitung der Ergebnisse mit einem Visualisierungstool
• Bewertung der Relevanz automatisiert erkannter Themencluster
• Diskussion eines Fairness-Falls anhand generierter Klassifikationen
• Dokumentation eines Analyseworkflows für die Nachvollziehbarkeit
• Vergleich zweier Prognoseansätze mit und ohne KI-Unterstützung
• Aufbau eines kombinierten Berichts aus KI-Ausgaben und statistischen Kennzahlen
• Erprobung unterschiedlicher Kontextsteuerungen für dieselbe Analysefrage
• Abschließende Qualitätsprüfung des gesamten Analyseprojekts
• Aufbau einer einfachen Prognoseeinordnung aus klassifizierten Textclustern
• Vergleich zweier Datenbankabfragen mit unterschiedlicher Aggregationstiefe
• Präsentation des fertigen Analyseprojekts anhand eines kurzen Ergebnisberichts

Der Kurs versteht ChatGPT hier ausdrücklich als Ergänzung zum klassischen data-science-Werkzeugkasten aus Statistik, relationalen Datenbanken und Visualisierung - die generative Komponente unterstützt bei der Texterschließung und Prognoseeinordnung, ersetzt aber nicht die statistische Grundlagenarbeit. Diese Abgrenzung zieht sich bewusst durch alle vier Module: Wo immer ChatGPT eine Einschätzung liefert, wird im Kurs zugleich vermittelt, mit welchem statistischen oder datenbankgestützten Verfahren sich diese Einschätzung überprüfen lässt.

Der Kurs richtet sich an Personen, die datenwissenschaftlich arbeiten oder einsteigen möchten und verstehen wollen, wie sich generative Sprachmodelle sinnvoll in bestehende Analyseverfahren aus Statistik, Datenbankmanagement und Visualisierung einfügen.

• Data Scientists, die Textdaten systematisch in ihre Analysen einbeziehen möchten
• KI-Spezialist:innen mit Interesse an der Verbindung von LLMs und Statistik
• Machine-Learning-Ingenieur:innen, die Textklassifikation in Prognosemodelle integrieren
• Datenanalyst:innen im Übergang zu datenwissenschaftlichen Aufgaben
• Arbeitssuchende und Quereinsteigende mit Interesse an Data Science und KI

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und verknüpft konzeptionelle Einführungen zu generativer KI durchgehend mit praktischer Arbeit an Python-Skripten, SQL-Abfragen und Visualisierungsaufgaben. Der rote Faden führt von der Themenerkennung in Textdaten über die Datenbankintegration bis zum fertigen, statistisch fundierten Analysebericht, wobei jede neue Methode zunächst an einem kleinen Beispieldatensatz erprobt wird, bevor sie auf das größere Abschlussprojekt übertragen wird.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch in Teilzeit, und umfasst vier Module von den KI-Grundlagen über Modellanwendung und Datenintegration bis zu Verantwortung und Qualitätssicherung. Der Umfang erlaubt eine fundierte Auseinandersetzung mit der Schnittstelle zwischen generativer KI und klassischer Data-Science-Methodik.

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

Für Data Scientists liegt der Mehrwert darin, Textdaten nicht länger als separaten, schwer zugänglichen Datentyp zu behandeln, sondern sie mit ChatGPT-gestützter Themenerkennung systematisch in bestehende statistische Analysen einzubeziehen und dadurch bislang ungenutzte Informationsquellen zu erschließen. Gerade unstrukturierte Textbestände, die bisher händisch gesichtet werden mussten, lassen sich so erstmals in vertretbarer Zeit systematisch auswerten. Die konsequente Verbindung aus relationalen Datenbanken, SQL-Auswertung und Visualisierung sorgt dafür, dass generative Ausgaben nicht isoliert stehen bleiben, sondern in ein nachvollziehbares, geprüftes Analysemodell eingebettet werden - ein Ansatz, der die Verlässlichkeit KI-gestützter Erkenntnisse deutlich erhöht und Rückfragen zur Herkunft einzelner Ergebnisse von vornherein leichter beantwortbar macht. Langfristig erwerben Teilnehmende eine Kompetenz, die über einzelne Projekte hinausreicht: das methodische Verständnis dafür, wo generative Sprachmodelle datenwissenschaftliche Prozesse sinnvoll ergänzen können und wo weiterhin klassische statistische Verfahren die verlässlichere Grundlage bilden. Diese Einordnungsfähigkeit bleibt auch dann wertvoll, wenn neue Modellgenerationen oder veränderte Werkzeuge im datenwissenschaftlichen Alltag hinzukommen.