Data Science Grundlagen: KI-Anwendungen – Weiterbildung

"Data Science Grundlagen: Datenanalyse und KI-Anwendungen" verbindet klassisches Datenhandwerk mit dem gezielten Einsatz künstlicher Intelligenz: von der Arbeit mit relationalen Datenbanken über die verständliche Visualisierung bis zur Anwendung von Mustererkennung und Prognosemodellen. Anders als eine reine SQL- oder BI-Schulung liegt der besondere Fokus dieses Kurses auf dem verantwortungsvollen Einsatz von KI-Methoden in der Datenanalyse – ohne dass dafür Programmierkenntnisse vorausgesetzt werden.

Die Arbeit mit relationalen Datenbanken ist ein zentraler Bestandteil moderner Datenverarbeitung und die Grundlage für alle weiteren Analyseschritte.

• Grundlagen relationaler Datenbanken und ihrer Struktur
• Erwerb von SQL-Kenntnissen zur gezielten Datenabfrage
• Optimierung von Abfragen für umfangreiche Datenbestände
• Modellierung von Daten zur systematischen Extraktion von Informationen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen zu einer konsistenten Auswertungsgrundlage
• Vorbereitung von Datenbeständen für nachgelagerte KI-Anwendungen

Um datenbasierte Erkenntnisse anschaulich zu vermitteln, ist eine durchdachte Visualisierung unverzichtbar.

• Einführung in gängige Visualisierungstechniken
• Entwicklung interaktiver Dashboards
• Strukturierte und verständliche Darstellung von Berichten
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Datentypen
• Vermeidung irreführender oder überladener Visualisierungen
• Verknüpfung von Visualisierung und zugrunde liegender Datenqualität

Ein besonderer Fokus dieses Kurses liegt auf der Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz in der Datenanalyse.

• Muster in Datensätzen mithilfe KI-gestützter Verfahren erkennen
• Erstellung von Prognosemodellen für künftige Entwicklungen
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens verständlich eingeordnet
• Einsatzmöglichkeiten von KI-Tools im beruflichen Datenalltag
• Verantwortungsvoller und durchdachter Umgang mit KI-gestützten Ergebnissen
• Einschätzung von Chancen und Grenzen KI-gestützter Datenanalyse

Der letzte Block führt die vorangegangenen Inhalte zusammen und zeigt, wie sich Datenaufbereitung, Visualisierung und KI-Methoden zu einem durchgehenden Analyseprozess verbinden.

• Zusammenspiel von Datenaufbereitung, Visualisierung und KI-Methoden im Analyseprozess
• Einordnung von KI-Ergebnissen für fundierte unternehmerische Entscheidungen
• Sorgfaltspflichten beim Einsatz von KI-Modellen im beruflichen Kontext
• Nachvollziehbare Dokumentation KI-gestützter Auswertungen
• Kommunikation KI-gestützter Ergebnisse an fachfremde Kolleg:innen
• Kritische Rückschau der eigenen Analyseergebnisse vor deren Anwendung

Dieser Kurs kombiniert theoretische Grundlagen mit praxisnahen Beispielen, sodass die Teilnehmenden grundlegende Kompetenzen erwerben, um Daten systematisch auszuwerten und KI-gestützte Analysen gezielt einzusetzen. Am Ende steht ein Verständnis dafür, dass KI in der Datenanalyse ein Werkzeug unter mehreren ist – eines, das nur im Zusammenspiel mit solidem Datenhandwerk und kritischer Rückschau verlässliche Ergebnisse liefert.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich im Bereich Datenanalyse und KI-Anwendungen weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in diesem Bereich weiterbilden wollen.

• Arbeitssuchende mit Interesse an Datenanalyse und künstlicher Intelligenz
• Quereinsteiger:innen ohne bisherige Programmier- oder KI-Erfahrung
• Wiedereinsteiger:innen, die ihre digitalen Kompetenzen auffrischen möchten
• Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt im Bereich Datenanalyse und KI weiterbilden möchten

Theoretische Grundlagen zu Datenbanken, Visualisierung und KI-Methoden werden im Kurs eng mit praxisnahen Beispielen verknüpft, sodass sich abstrakte KI-Konzepte an konkreten Datenauswertungen nachvollziehen lassen. Der Verzicht auf vorausgesetzte Programmierkenntnisse ermöglicht einen niedrigschwelligen Einstieg auch für fachfremde Teilnehmende.

Der Kurs deckt die vier Themenblöcke von der Datenbankarbeit über Visualisierung bis zu KI-Anwendungen in der Datenanalyse ab. Der zeitliche Rahmen richtet sich nach dem individuellen Kursangebot und wird mit dem jeweiligen Anbieter abgestimmt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen in Datenanalyse und KI-Anwendungen dokumentiert; je nach Durchführung ist eine Abschlussprüfung Bestandteil des Programms. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden.

Wer diesen Kurs abschließt, kann KI-gestützte Methoden nicht nur anwenden, sondern auch kritisch einordnen – eine Kombination, die angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-Tools im Berufsalltag zunehmend gefragt ist. Das unterscheidet die Qualifikation von einem reinen Tool-Training ohne Rückschausanteil. Für den beruflichen Alltag bedeutet das: Wer als Data Analyst:in oder KI-Entwickler:in arbeitet, kann Prognosemodelle und Mustererkennung gezielt einsetzen und dabei realistisch einschätzen, wo die Grenzen KI-gestützter Auswertungen liegen. Das schafft Vertrauen bei Kolleg:innen und Vorgesetzten, die auf fundierte Entscheidungsgrundlagen angewiesen sind. Nicht zuletzt bietet der Kurs einen niedrigschwelligen Einstieg in ein Themenfeld, das vielen Berufstätigen noch fremd erscheint: Ohne Programmiervorkenntnisse vorauszusetzen, öffnet er den Zugang zu KI-gestützter Datenanalyse für ein breites Spektrum an beruflichen Hintergründen. Der bewusste Verzicht auf vorausgesetzte Programmierkenntnisse hat dabei einen strategischen Grund: KI-Tools werden zunehmend über grafische Oberflächen und natürlichsprachliche Eingaben bedienbar, sodass ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte oft wichtiger ist als die Fähigkeit, selbst Code zu schreiben. Wer versteht, wie ein Prognosemodell grundsätzlich funktioniert und wo seine Grenzen liegen, kann KI-gestützte Werkzeuge auch dann sinnvoll einsetzen und deren Ergebnisse einordnen, wenn die technische Umsetzung im Hintergrund von spezialisierten Systemen übernommen wird. Diese Fähigkeit zur kritischen Einordnung gewinnt mit der wachsenden Verbreitung von KI-Anwendungen im Berufsalltag zunehmend an Bedeutung: Immer mehr Fachbereiche setzen KI-gestützte Auswertungstools ein, ohne dass die Nutzer:innen selbst über einen technischen Hintergrund verfügen. Wer in dieser Situation versteht, wie verlässlich ein KI-Ergebnis tatsächlich ist und wann eine zusätzliche menschliche Prüfung notwendig ist, trifft souveränere Entscheidungen als Kolleg:innen, die KI-Ausgaben ungeprüft übernehmen. Das macht die im Kurs erworbene Kompetenz auch für Fachbereiche außerhalb klassischer IT-Rollen wertvoll, etwa im Controlling, im Marketing oder in der Personalarbeit, wo KI-gestützte Auswertungen zunehmend Einzug halten. Wer diese Grundlagen mitbringt, wird innerhalb des eigenen Teams häufig zur informellen Ansprechperson für Fragen rund um den sinnvollen Einsatz von KI-Werkzeugen. Diese Rolle stärkt nicht nur die eigene fachliche Reputation, sondern trägt auch dazu bei, dass KI-Werkzeuge im gesamten Team verantwortungsvoller und wirksamer eingesetzt werden.