ChatGPT für Data Scientists: Kurs mit KI-Fokus

Dieser Kurs zeigt, wie ChatGPT den Arbeitsalltag von Data Scientists konkret unterstützen kann - von der Code-Generierung über die Auswahl statistischer Verfahren bis zur verständlichen Aufbereitung von Analyseergebnissen. Im Mittelpunkt steht nicht Data Science als Fachdisziplin selbst, sondern der produktive, kritisch durchdachte Einsatz generativer KI als zusätzliches Werkzeug im Data-Science-Workflow. Die Teilnehmenden lernen, mit gezielten Prompts Python- und SQL-Code erstellen und kommentieren zu lassen, Modellentscheidungen nachvollziehbar erklären zu lassen und Berichte schneller sowie konsistenter zu formulieren.

Der Kurs ist in vier inhaltliche Schwerpunkte gegliedert, die den Data-Science-Workflow von der Planung bis zur Ergebnispräsentation begleiten.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich im Bereich Data Science und generativer KI beruflich weiterqualifizieren möchten. Auch Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt im produktiven Einsatz von ChatGPT für datenwissenschaftliche Aufgaben schulen möchten, finden hier ein passendes Angebot.

• Personen mit ersten Berührungspunkten zu Daten, die ChatGPT als Unterstützung nutzen möchten
• Berufstätige, die datenwissenschaftliche Arbeiten regelmäßig dokumentieren und kommunizieren müssen
• Quereinsteigende, die sich in Richtung Data Science orientieren und moderne Werkzeuge kennenlernen wollen
• Teams, die Analyseprozesse durch generative KI beschleunigen möchten
• Wiedereinsteigende, die nach einer Pause den Anschluss an aktuelle Arbeitsweisen suchen

Der Unterricht kombiniert Präsenzelemente mit virtuellen Einheiten im Hybrid-Format, überwiegend in Vollzeit organisiert. Theoretische Impulse wechseln sich mit praktischen Übungen ab, in denen die Teilnehmenden direkt mit ChatGPT arbeiten und eigene Prompts entwickeln. Kleine Gruppengrößen ermöglichen individuelles Feedback zu den erstellten Prompts und generierten Ergebnissen.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, mit Teilzeit-Varianten als Alternative. Die Termine finden meist im Hybrid-Format statt, teils ergänzt durch virtuelle Klassenzimmer-Einheiten. Der konkrete zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Starttermin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, keine staatlich anerkannte Prüfung oder Herstellerzertifizierung.

Der praktische Mehrwert liegt darin, dass ChatGPT nicht abstrakt vorgestellt, sondern direkt an typischen Aufgaben aus dem Data-Science-Alltag geübt wird. Wer nach dem Kurs Python- oder SQL-Code schneller entwerfen, Modellentscheidungen verständlich erklären oder Berichte zügiger formulieren möchte, erhält dafür konkrete, sofort anwendbare Prompt-Strategien statt allgemeiner KI-Theorie. Für Berufstätige im Data-Science-Umfeld bedeutet das eine spürbare Entlastung bei repetitiven Aufgaben wie Code-Kommentierung, Berichtserstellung oder der Aufbereitung von Ergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen. Gleichzeitig schärft der Kurs den kritischen Blick auf generierte Inhalte, sodass die Qualität der eigenen Arbeit nicht von ungeprüft übernommenen KI-Ausgaben abhängt. Langfristig profitieren Teilnehmende davon, dass sie ein Werkzeug in ihren Alltag integrieren, das sich stetig weiterentwickelt. Die im Kurs vermittelten Prompt-Strategien lassen sich auf neue Modelle und Anwendungsfälle übertragen, sodass die erworbenen Fähigkeiten über den unmittelbaren Kursinhalt hinaus relevant bleiben.

Zum Einstieg wird geklärt, wie ChatGPT datenwissenschaftliche Aufgaben sinnvoll unterstützen und ergänzen kann, ohne sie zu ersetzen. Die Teilnehmenden arbeiten praxisnah mit Prompts, die auf Code-Generierung, Dateninterpretation und Modellentwicklung ausgerichtet sind.

• Einordnung von ChatGPT als ergänzendes Werkzeug im Data-Science-Prozess
• Aufbau wirksamer Prompts für unterschiedliche Analysephasen
• Typische Einsatzfelder von der Analyseplanung bis zur Ergebnispräsentation
• Abgrenzung: Wo ChatGPT unterstützt und wo fachliche Prüfung unverzichtbar bleibt
• Erste eigene Übungen mit realitätsnahen Datenszenarien
• Rückschau der erzeugten Ergebnisse im Hinblick auf Plausibilität und Nachvollziehbarkeit

Im zweiten Block geht es um die konkrete technische Unterstützung: automatisierte Erstellung und Kommentierung von Python- und SQL-Code sowie Hilfestellung bei der Auswahl statistischer Verfahren.

• Automatisierte Erstellung und Kommentierung von Python- und SQL-Code mit ChatGPT
• Unterstützung bei der Auswahl und Erklärung statistischer Verfahren
• Erläuterung von Machine-Learning-Modellen in verständlicher Sprache
• Generierung strukturierter Textbausteine für Berichte und Präsentationen
• Erstellung von Dashboard-Kommentaren, die Kennzahlen einordnen
• Anpassung generierter Code-Bausteine an unterschiedliche Datenkontexte

Der dritte Block widmet sich der sprachlichen Aufbereitung von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen.

• Komplexe Analyseergebnisse sprachlich klar und zielgruppengerecht aufbereiten
• Berichte und Zusammenfassungen schneller und konsistenter erstellen
• ChatGPT als Werkzeug für nachvollziehbare Projektkommunikation nutzen
• Formulierungshilfen für Management-Summaries und Fachpräsentationen
• Konsistente Terminologie über mehrere Dokumente hinweg sicherstellen
• Feedbackschleifen zur Verbesserung generierter Texte einbauen

Modul 4 - Praxis: ChatGPT im eigenen Data-Science-Alltag verankern Der vierte Block überträgt die bisherigen Inhalte in konkrete Arbeitsroutinen, damit der Einsatz von ChatGPT nach Kursende dauerhaft trägt.

• Aufbau einer eigenen Prompt-Sammlung für wiederkehrende Aufgaben
• Vergleich unterschiedlicher Prompt-Formulierungen anhand realer Beispiele
• Kritische Prüfung generierten Codes auf Logikfehler und falsche Annahmen
• Umgang mit unvollständigen oder widersprüchlichen KI-Antworten
• Einordnung von Datenschutz- und Vertraulichkeitsfragen beim Einsatz mit sensiblen Daten
• Strategien zur Qualitätssicherung, bevor generierte Inhalte weiterverwendet werden
• Integration von ChatGPT in bestehende Analyse- und Reporting-Prozesse
• Aufbau eines persönlichen Workflows für die Zeit nach dem Kurs
• Diskussion von Grenzen generativer KI bei komplexen, mehrstufigen Analysen
• Übertragung der Methoden auf unterschiedliche Branchen- und Datensituationen
• Rückschau, an welchen Stellen menschliche Fachexpertise unersetzlich bleibt
• Zusammenfassung der wichtigsten Prompt-Strategien als Nachschlagewerk

Der Kurs verbindet technische Übungen mit Rückschau über den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI. Dabei steht nicht die Technik allein im Vordergrund, sondern die Frage, wie ChatGPT den Data-Science-Alltag konkret erleichtert, ohne die fachliche Sorgfalt zu ersetzen. So entsteht ein Werkzeugkasten, den die Teilnehmenden direkt in ihrem beruflichen Umfeld anwenden können - unabhängig davon, ob sie bereits im Data-Science-Bereich arbeiten oder sich neu orientieren.