Data Science Grundlagen: KI-Methoden lernen – Weiterbildung

Im Zentrum dieses Grundlagenkurses stehen KI-gestützte Analysemethoden: Wie lassen sich mit Algorithmen des maschinellen Lernens Prognosen erstellen, Muster erkennen und Entscheidungen automatisiert unterstützen? Ausgehend von SQL- und Python-Grundlagen führt der Kurs gezielt zu Machine-Learning-Anwendungen und zeigt, wie künstliche Intelligenz klassische Datenanalyse-Methoden ergänzt und erweitert – von der ersten Datenbankabfrage bis zum automatisierten Dashboard mit KI-gestützten Prognosen.

Der erste Themenblock behandelt datengetriebenes Prozessmanagement als Einstieg in die Data-Science-Denkweise. Bevor konkrete KI-Methoden zum Einsatz kommen, lernen Teilnehmende, Geschäftsprozesse anhand von Daten überhaupt erst zu analysieren.

• Analyse von Geschäftsprozessen zur gezielten Optimierung
• Entwicklung von Strategien zur effizienten Umsetzung datenbasierter Entscheidungen
• Einordnung, welche Prozessdaten für eine KI-gestützte Analyse relevant sind
• Grundverständnis dafür, wie Datenanalyse Entscheidungsfindung im Unternehmen unterstützt
• Erste Einordnung, wo klassische Analyse endet und KI-Methoden ansetzen
• Diskussion realistischer Grenzen datengetriebener Entscheidungsfindung

Der zweite Themenblock vermittelt SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung als technische Grundlage. Diese Abfragefähigkeiten bilden die Datenbasis, auf der die späteren KI-Methoden aufsetzen.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen zur Auswertung großer Datenmengen
• Optimierung von Datenbankmodellen für leistungsfähige Analysen
• Strukturierung von Abfragen im Hinblick auf spätere Modelltrainingsdaten
• Kombination mehrerer Datenquellen über SQL
• Aufbau eines soliden Datenfundaments für nachgelagerte KI-Anwendungen
• Vermeidung typischer Fehlerquellen bei umfangreichen Abfragen

Der dritte Themenblock behandelt das Erheben, Verarbeiten und Analysieren von Daten sowie statistische Analysen mit Python. Im Zentrum steht die Datenaufbereitung, die jedem Machine-Learning-Verfahren vorausgeht.

• Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen
• Bereinigung von Daten zur Sicherstellung präziser Analysen
• Vorbereitung von Datensätzen für nachfolgende statistische und KI-gestützte Auswertungen
• Erkennung von Mustern und Trends zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse
• Anwendung statistischer Methoden mit Python zur Datenaufbereitung
• Nutzung statistischer Grundlagen als Fundament für maschinelles Lernen

Der vierte Themenblock bildet den KI-Schwerpunkt des Kurses und behandelt Machine-Learning-Anwendungen für datengetriebene Entscheidungen sowie die Erstellung professioneller Dashboards. Hier verschiebt sich der Fokus von der reinen Datenaufbereitung zur automatisierten Prognose und Entscheidungsunterstützung.

• Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Erstellung von Prognosen
• Training und Bewertung von Modellen für unterschiedliche KI-gestützte Anwendungsfälle
• Nutzung künstlicher Intelligenz zur Optimierung automatisierter Entscheidungen
• Erstellung interaktiver Visualisierungen komplexer Zusammenhänge
• Entwicklung automatisierter Dashboards für wiederkehrende Analysen
• Einsatz von Schnittstellen zu Web-Technologien zur Echtzeitverarbeitung von Daten
• Übungsprojekt: Aufbau eines einfachen Prognosemodells anhand eines realen Datensatzes
• Bewertung der Prognosequalität anhand geeigneter Kennzahlen
• Interpretation automatisiert erzeugter KI-Ergebnisse für Entscheidungsträger:innen
• Diskussion verantwortungsvoller Nutzung von KI-gestützten Prognosen
• Einordnung, wann ein Machine-Learning-Modell einer klassischen Analyse vorzuziehen ist
• Abschließende Zusammenführung von SQL-Datenbasis, statistischer Aufbereitung und KI-Modell in einem Dashboard

Der KI-Schwerpunkt zieht sich als roter Faden durch den gesamten Kurs: Während die ersten drei Themenblöcke die notwendige Datenbasis über Prozessverständnis, SQL und statistische Aufbereitung schaffen, mündet der vierte Block konsequent in den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen und automatisierte Entscheidungsunterstützung. Am Ende verfügen die Teilnehmenden über ein Grundlagenverständnis dafür, wie künstliche Intelligenz klassische Datenanalyse-Methoden sinnvoll ergänzt, und über erste praktische Erfahrung im Training und in der Bewertung eigener Prognosemodelle.

Dieser Grundlagenkurs richtet sich an Personen, die verstehen möchten, wie KI-gestützte Analysemethoden datengetriebene Optimierungspotenziale erschließen, ohne dabei bereits über Programmier- oder KI-Vorkenntnisse zu verfügen. Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Personen mit Interesse an KI-gestützten Analysemethoden ohne Vorkenntnisse in Machine Learning
• Quereinsteigende, die verstehen möchten, wie Algorithmen Prognosen und Entscheidungen unterstützen
• Mitarbeitende, die datenbasierte Entscheidungsprozesse in ihrem Unternehmen mitgestalten möchten
• Personen mit Interesse an digitalen Anwendungen und verantwortungsvoller KI-Nutzung
• angehende Data Scientists, die einen ersten fundierten Einstieg in KI-Methoden suchen

Der Kurs baut die Inhalte konsequent auf den späteren KI-Einsatz hin auf: Prozessverständnis, SQL-Abfragen und statistische Python-Grundlagen werden nicht als isolierte Themen behandelt, sondern als notwendige Datenbasis für die im letzten Themenblock eingesetzten Machine-Learning-Algorithmen. Theoretische Erläuterungen zu KI-Konzepten werden unmittelbar an praktischen Übungen mit realen Datensätzen erprobt, sodass abstrakte Begriffe wie Prognosemodell oder automatisierte Entscheidung an konkreten Beispielen greifbar werden.

Der Kurs ist modular in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von Prozessverständnis über SQL und Statistik bis zu Machine-Learning-Anwendungen reichen. Der zeitliche Rahmen richtet sich nach den individuellen Vorkenntnissen der Teilnehmenden, wobei Personen ohne technische Vorerfahrung die grundlegenden Themenblöcke gründlicher durchlaufen sollten, bevor sie sich dem KI-Schwerpunkt im vierten Block zuwenden.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Data Science Grundlagen: KI-Methoden für die Datenanalyse ab, das die vollständige Teilnahme sowie die Bearbeitung der praktischen KI-Übungen dokumentiert. Es handelt sich um einen internen Nachweis des Kursanbieters, keine externe Zertifizierungsprüfung.

Während klassische Datenanalyse-Kurse häufig bei deskriptiven Auswertungen stehen bleiben, geht dieser Grundlagenkurs gezielt einen Schritt weiter und führt zu Algorithmen des maschinellen Lernens, die Prognosen erstellen und Entscheidungen automatisiert unterstützen können. Diese KI-Perspektive wird nicht isoliert vermittelt, sondern konsequent auf der zuvor aufgebauten SQL- und Statistik-Basis entwickelt. Für Unternehmen und Berufstätige ist dieses Grundlagenwissen zunehmend relevant, da immer mehr Entscheidungsprozesse durch KI-gestützte Prognosen unterstützt werden – von der Vorhersage von Nachfrageschwankungen bis zur automatisierten Priorisierung von Aufgaben. Wer die Grundprinzipien dahinter versteht, kann solche Systeme nicht nur nutzen, sondern auch kritisch einordnen und deren Ergebnisse für Entscheidungsträger:innen verständlich aufbereiten. Da der Kurs bewusst ohne Programmier- oder KI-Vorkenntnisse startet, eignet er sich als niedrigschwelliger, aber inhaltlich anspruchsvoller Einstieg in Data Science, von dem aus sich je nach Interesse vertiefende Kurse zu speziellen Machine-Learning-Verfahren oder Data-Engineering-Themen anschließen lassen.