Datenanalyse mit GenAI: ChatGPT praxisnah nutzen – Kurs

Dieser Kurs zeigt, wie sich generative KI-Werkzeuge sinnvoll in bestehende Datenanalyse-Aufgaben integrieren lassen, statt die eigentliche Analysearbeit vollständig zu ersetzen. Teilnehmende lernen, mit Tools wie ChatGPT gezielt Prompts zu formulieren, um Analyseideen, Visualisierungsvorschläge und textliche Auswertungen zu erhalten, Berichte und Code-Grundlagen zu automatisieren und die Ergebnisse anschließend fachlich einzuordnen. Im Mittelpunkt steht dabei ausdrücklich auch der kritische Umgang mit generativer KI in der Datenanalyse.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die vom praktischen Einsatz generativer KI bis zum kritischen Umgang mit ihren Ergebnissen führen.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt im Umgang mit generativer KI in der Datenanalyse weiterbilden möchten.

• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Analyst oder Business Analyst
• Quereinsteigende, die generative KI als Einstiegshilfe in die Datenanalyse nutzen möchten
• Fachkräfte, die bestehende Analyseaufgaben mit GenAI-Unterstützung effizienter gestalten möchten
• Personen, die einen kritischen und verantwortungsvollen Umgang mit GenAI-Tools erlernen wollen

Der Kurs verbindet die praktische Arbeit mit generativen KI-Tools direkt mit der Rückschau ihrer Ergebnisse, sodass jeder GenAI-Vorschlag im Anschluss fachlich eingeordnet wird. Er findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und wechselt zwischen praktischen Übungen mit GenAI-Tools und Einheiten zur kritischen Bewertung der erzeugten Inhalte. Dieser Wechsel aus Anwendung und Rückschau zieht sich durch alle Themenblöcke des Kurses.

Da der Kurs sowohl den praktischen Einsatz generativer KI als auch deren kritische Einordnung behandelt, ist ausreichend Zeit für beide Aspekte eingeplant. Die Vollzeitgestaltung im Hybrid-Format ermöglicht eine zügige Bearbeitung der Inhalte, wobei sich die konkrete Dauer nach dem individuellen Lerntempo richtet.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zum Thema Datenanalyse mit GenAI ab; je nach Anbieter ist dies mit einer Abschlussprüfung verbunden. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, wohl aber eine Bescheinigung der erworbenen Kompetenzen im praktischen und kritischen Umgang mit generativer KI in der Datenanalyse.

Generative KI-Tools verändern derzeit spürbar, wie Datenanalyse-Aufgaben angegangen werden – von der ersten Ideensammlung bis zur Formulierung von Berichtstexten. Wer diese Tools ungeprüft übernimmt, riskiert jedoch, fehlerhafte oder nicht nachvollziehbare Ergebnisse in eigene Auswertungen zu übernehmen. Wer sie ganz ignoriert, verschenkt Potenzial für eine effizientere Arbeitsweise. Dieser Kurs setzt bewusst zwischen beiden Extremen an: Teilnehmende lernen, generative KI gezielt für Analyseideen, Visualisierungsvorschläge und Berichtsbausteine einzusetzen, ohne die fachliche Prüfung der Ergebnisse zu vernachlässigen. Diese Kombination aus praktischer Nutzung und kritischer Einordnung unterscheidet den Kurs von einer reinen Tool-Schulung. Für den Berufsalltag als Data Analyst oder Business Analyst bedeutet das einen klaren Vorteil: Wer generative KI als Unterstützung im Analyseprozess einsetzen kann, ohne ihre Ergebnisse ungeprüft zu übernehmen, arbeitet sowohl effizienter als auch verlässlicher als bei einem rein manuellen oder einem unkritisch KI-gestützten Vorgehen.

Der Einstieg vermittelt einen praktischen Überblick über GenAI-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten in der Datenanalyse.

• Einführung in GenAI-Tools wie ChatGPT und deren Funktionsweise
• Typische Anwendungsfälle von der Datenexploration bis zur Ergebnispräsentation
• Gezielte Formulierung von Prompts für Analyseideen
• Nutzung generativer KI für Visualisierungsvorschläge
• Erstellung erster textlicher Auswertungen mithilfe von GenAI

Der zweite Block zeigt, wie sich generative KI in wiederkehrende Analyseabläufe integrieren lässt.

• Automatisierte Erstellung von Textbausteinen für Berichte und Präsentationen
• Unterstützung bei der Strukturierung analytischer Workflows
• Auswahl geeigneter Analysemethoden mit Unterstützung generativer KI
• Einsatz generativer KI zur Unterstützung bei der Codeerstellung, etwa für SQL- oder Python-Grundlagen
• Einbindung von GenAI-generierten Bausteinen in bestehende Berichtsformate

Der dritte Block widmet sich bewusst den Grenzen und Risiken generativer KI in der Datenanalyse.

• Einschätzung der Verlässlichkeit generativer Modelle
• Umgang mit unklaren oder nicht nachvollziehbaren Datenquellen von GenAI-Ausgaben
• Fachliche Validierung von GenAI-Ergebnissen vor der Weiterverwendung
• Integration geprüfter Ergebnisse in bestehende Analyseprozesse
• Entwicklung eines Bewusstseins für Datenschutz und Verantwortung beim GenAI-Einsatz

Der abschließende inhaltliche Block führt die vorangegangenen Themen zu einem eigenständigen Einsatz generativer KI zusammen.

• Eigenständige und effiziente Nutzung von GenAI-Tools im Analysealltag
• Vereinfachung wiederkehrender Analyseaufgaben durch gezielten GenAI-Einsatz
• Stärkung kreativer Lösungsansätze durch generative KI
• Erschließung neuer Potenziale im Bereich Datenanalyse durch GenAI-Unterstützung
• Abwägung, wann ein GenAI-Einsatz sinnvoll ist und wann klassische Analysemethoden vorzuziehen sind

Praxisteil: GenAI entlang eines eigenen Analysefalls einsetzen Im praktischen Teil wenden Teilnehmende die vermittelten GenAI-Techniken auf einen eigenen Analysefall an.

• Formulierung einer eigenen Analysefrage als Ausgangspunkt
• Einsatz von GenAI zur Ideensammlung für den Analyseansatz
• Nutzung generativer KI zur Formulierung erster SQL- oder Python-Codebausteine
• Erstellung von Visualisierungsvorschlägen mithilfe generativer KI
• Generierung erster Textbausteine für die Ergebnisdarstellung
• Kritische Prüfung der von GenAI vorgeschlagenen Analyseschritte
• Abgleich der GenAI-Vorschläge mit den tatsächlichen Datenquellen
• Identifikation möglicher Fehleinschätzungen oder Ungenauigkeiten der KI-Ausgaben
• Anpassung und Korrektur der GenAI-Ergebnisse anhand der fachlichen Prüfung
• Zusammenstellung eines Berichts aus geprüften GenAI-Bausteinen und eigener Analyse
• Rückschau, an welchen Stellen GenAI den Analyseprozess konkret erleichtert hat
• Einordnung, wo klassische Analysemethoden dem GenAI-Einsatz vorzuziehen waren

Der Kurs versteht generative KI ausdrücklich als Unterstützung und nicht als Ersatz für fachliche Analysekompetenz: Jeder GenAI-Vorschlag wird im Praxisteil geprüft, eingeordnet und bei Bedarf korrigiert, bevor er in eine Auswertung übernommen wird.