Einführung in Machine Learning & KI-Analysen – Weiterbildung

Der Datenanalyse Kurs: Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Analysen richtet sich an alle, die noch am Anfang ihres Wegs in die Datenanalyse stehen und sich einen soliden, praxisnahen Überblick verschaffen möchten. Ausgehend vom Umgang mit relationalen Datenbanken über SQL führt der Kurs zur Datenvisualisierung in interaktiven Dashboards und schließlich zu den Grundlagen des maschinellen Lernens – von ersten Predictive-Analytics-Konzepten bis zum Training einfacher Modelle zur Mustererkennung. Der Kurs kombiniert fundierte Theorie mit praxisnahen Anwendungen, ohne bereits Vorkenntnisse in Statistik oder Programmierung vorauszusetzen.

Der erste Block macht Datenbanken und SQL zum Ausgangspunkt des Kurses, da der effiziente Umgang mit Datenbanken die essenzielle Grundlage für jede weitere, datengetriebene Analyse bildet.

• Nutzung relationaler Datenbanken mit SQL
• Erstellung komplexer Abfragen mit Joins, Filtern und Aggregationen
• Datenmodellierung und strukturierte Aufbereitung für weiterführende Analysen
• Methoden zur Datenextraktion, -bereinigung und -transformation
• effiziente Verarbeitung großer Datenmengen
• Automatisierung wiederkehrender Datenverarbeitungsschritte

Der zweite Block widmet sich der Datenvisualisierung und dem Reporting, denn selbst saubere SQL-Ergebnisse entfalten erst durch eine verständliche Darstellung ihre Wirkung.

• Aufbau interaktiver Dashboards zur Darstellung von Analyseergebnissen
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Fragestellungen
• visuelle und verständliche Aufbereitung komplexer Datenlagen
• Gestaltung von Berichten für unterschiedliche Zielgruppen
• Verknüpfung von SQL-Abfragen mit Visualisierungswerkzeugen
• Grundlagen einer klaren, nachvollziehbaren Datenpräsentation

Der dritte Block führt in Machine Learning und KI-gestützte Analysen ein und schafft damit den begrifflichen Rahmen, bevor im vierten Block tatsächlich ein Modell trainiert wird.

• Grundbegriffe und Einsatzbereiche von Machine Learning
• Abgrenzung KI-gestützter Analysen von klassischer, regelbasierter Auswertung
• Grundlagen der Predictive Analytics
• typische Anwendungsfälle für Mustererkennung in Unternehmensdaten
• realistische Einschätzung von Chancen und Grenzen automatisierter Analysen
• Einordnung, wann klassische Datenanalyse ausreicht und wann sich Machine Learning lohnt

Der vierte Block überträgt die Konzepte aus Block drei in die Praxis: Teilnehmende trainieren erstmals ein eigenes Modell und lernen, dessen Ergebnisse einzuordnen statt blind zu übernehmen.

• Vorbereitung von Daten für das Training eines Modells
• Training von Modellen zur Mustererkennung an Beispieldaten
• Bewertung der Ergebnisse eines trainierten Modells
• Übertragung maschinellen Lernens auf praxisnahe Anwendungsfälle
• Verknüpfung von Vorhersagemodellen mit zuvor aufgebauten Dashboards
• Einordnung von Modellergebnissen in eine konkrete geschäftliche Fragestellung

Im Praxisteil wird der gesamte Weg von der Datenbankabfrage bis zum einfachen Vorhersagemodell an durchgängigen Beispieldaten erprobt.

• Formulierung eigener SQL-Abfragen an einer Beispieldatenbank
• Kombination mehrerer Tabellen über Joins zu einem Analysedatensatz
• Bereinigung und Transformation eines fehlerbehafteten Datensatzes
• Aufbau eines interaktiven Dashboards zu den bereinigten Daten
• Auswahl und Begründung geeigneter Diagrammtypen für die Ergebnisse
• Einordnung eines konkreten Anwendungsfalls für Predictive Analytics
• Vorbereitung eines Datensatzes für das Modelltraining
• Training eines einfachen Modells zur Mustererkennung
• Bewertung der Modellergebnisse anhand einfacher Kennzahlen
• Diskussion, wo das trainierte Modell an seine Grenzen stößt
• Präsentation der eigenen Analyse- und Modellergebnisse vor der Gruppe
• Abschlussprojekt: vollständiger Weg von der SQL-Abfrage bis zum einfachen Vorhersagemodell

Der Kurs ist bewusst als durchgehende Kette angelegt – von der Datenbank über die Visualisierung bis zum Modell –, damit Teilnehmende am Ende nicht nur einzelne Werkzeuge, sondern den gesamten Analyseweg verstehen.

Der Kurs eignet sich für Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende mit dem Ziel, sich beruflich in Richtung Datenanalyse und Machine Learning zu qualifizieren. Ebenso profitieren Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt an KI-gestützte Analysemethoden heranführen möchten.

• Personen ohne bisherigen Bezug zu Datenanalyse, die einen fundierten Einstieg suchen
• Quereinsteigende mit Interesse an Daten, Modellen und analytischen Fragestellungen
• Fachkräfte, die SQL und Dashboards bereits nutzen und Machine Learning ergänzen möchten
• Wiedereinsteigende, die sich nach einer Pause in einem zukunftsorientierten Feld neu aufstellen wollen
• Mitarbeitende, die in ihrem Unternehmen erste KI-gestützte Analyseprojekte mitgestalten sollen

Der Kurs führt die Teilnehmenden in vier aufeinander aufbauenden Schritten von der Datenbankabfrage bis zum eigenen Vorhersagemodell. Jeder neue Themenblock wird zunächst konzeptionell eingeführt und anschließend unmittelbar an Beispieldaten angewendet, sodass abstrakte Begriffe wie Predictive Analytics oder Mustererkennung durch eigenes Ausprobieren greifbar werden.

Der Kurs deckt vier inhaltlich aufeinander aufbauende Themenblöcke ab – von SQL-Datenbanken über Datenvisualisierung und Machine-Learning-Grundlagen bis zum Training eines eigenen Modells. Der zeitliche Gesamtrahmen ergibt sich aus dieser Themenabfolge und dem abschließenden Praxisprojekt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen, die die erworbenen Kenntnisse in SQL, Datenvisualisierung und den Grundlagen des maschinellen Lernens dokumentiert.

Wer den Weg von der Datenbankabfrage über die Visualisierung bis zum einfachen Vorhersagemodell einmal vollständig durchlaufen hat, verliert die Scheu vor Begriffen wie Machine Learning oder Predictive Analytics – und kann realistisch einschätzen, wann sich der Einsatz solcher Methoden tatsächlich lohnt. Das unterscheidet Absolvierende von Fachkräften, die KI-Begriffe nur aus der Theorie kennen. Da der Kurs bewusst ohne Vorkenntnisse in Statistik oder Programmierung auskommt, eröffnet er auch fachfremden Quereinsteigenden einen realistischen Zugang zu einem der gefragtesten Kompetenzfelder der Gegenwart, ohne sie mit mathematischer Tiefe zu überfordern, bevor die Grundlagen sitzen. Der durchgehende Aufbau von der SQL-Abfrage bis zum trainierten Modell schafft zudem eine solide Basis für alle, die sich später in Richtung vertiefter Data-Science- oder Machine-Learning-Formate weiterentwickeln möchten, da die zentralen Etappen eines Analyseprojekts bereits einmal vollständig durchlaufen wurden.