GenAI für Data Analysts: ChatGPT & Copilot – Weiterbildung

Dieser Kurs zeigt, wie generative Sprachmodelle wie ChatGPT oder Microsoft Copilot den Arbeitsalltag von Data Analysts sinnvoll ergänzen können, ohne die fachliche Verantwortung zu ersetzen. Statt einer allgemeinen Tool-Einführung geht es entlang der typischen Analysephasen: Datenaufbereitung, SQL-Abfragen formulieren, Ergebnisse interpretieren und verständlich kommunizieren. Genauso wichtig wie die praktischen Anwendungsfälle ist der kritische Blick auf Grenzen und Risiken, etwa bei Datenschutz und inhaltlicher Verlässlichkeit.

Der Kurs orientiert sich konsequent am Ablauf einer typischen Datenanalyse und ordnet generative Werkzeuge den jeweiligen Arbeitsschritten zu. Anwendung entlang typischer Analysephasen Ausgangspunkt ist der reale Analyseprozess: von der ersten Datenaufbereitung bis zur fertigen Auswertung.

• Rohdaten sichten und mit generativer Unterstützung erste Strukturierungsvorschläge einholen
• Datenaufbereitungsschritte mit ChatGPT oder Copilot vorbereiten und dokumentieren
• SQL-Abfragen formulieren, indem generative Werkzeuge erste Entwürfe liefern
• Formulierungsvorschläge fachlich prüfen, bevor sie auf reale Daten angewendet werden
• Zwischenergebnisse strukturiert einordnen, bevor sie in die weitere Analyse einfließen
• Den gesamten Analyseweg von der Rohdatenaufbereitung bis zur Interpretation nachvollziehen

Einsatz von GenAI bei Routineaufgaben Dieser Block widmet sich wiederkehrenden Aufgaben, bei denen generative Werkzeuge Zeit sparen können.

• Berichtstexte zu Analyseergebnissen automatisiert vorformulieren lassen
• Bestehende Datenbankabfragen auf Optimierungspotenzial prüfen lassen
• Explorative Fragestellungen zu einem Datensatz systematisch entwickeln
• Komplexe fachliche Inhalte sprachlich vereinfachen und zusammenfassen
• Texte für unterschiedliche Empfängergruppen anpassen, etwa Fachabteilung versus Geschäftsleitung
• Wiederkehrende Formulierungsaufgaben identifizieren, bei denen sich der Einsatz lohnt

Grenzen und Verantwortung Der dritte Block betrachtet kritisch, wo generative KI im Analysekontext an ihre Grenzen stößt.

• Datenschutzfragen beim Einsatz generativer Werkzeuge auf sensible Unternehmensdaten einordnen
• Inhaltliche Verlässlichkeit von KI-generierten Aussagen kritisch hinterfragen
• Fachliche Verantwortung auch bei automatisiert erstellten Inhalten klar zuordnen
• Typische Fehlerquellen generativer Sprachmodelle im Datenkontext erkennen
• Situationen identifizieren, in denen auf den Einsatz generativer Werkzeuge bewusst verzichtet werden sollte
• Einen durchdachten, verantwortungsvollen Umgang mit generativen Werkzeugen im Berufsalltag entwickeln

Praktische Anwendung im Analyse-Alltag

• Eigene Beispieldatensätze mit generativer Unterstützung aufbereiten und auswerten
• SQL-Abfragen für konkrete Fragestellungen formulieren und mit generativen Vorschlägen abgleichen
• Berichtstexte zu einer eigenen kleinen Analyse mit KI-Unterstützung entwerfen
• Sprachliche Zusammenfassungen für unterschiedliche Zielgruppen üben
• Explorative Fragestellungen zu einem gegebenen Datensatz entwickeln und priorisieren
• Ergebnisse aus generativer Unterstützung mit eigener fachlicher Einschätzung abgleichen
• Typische Stolperfallen beim Prompting für Analyseaufgaben erkennen und vermeiden
• Eine eigene kleine Routine für den täglichen Einsatz generativer Werkzeuge entwickeln
• Feedback zu eigenen Prompt-Formulierungen einholen und verfeinern
• Grenzfälle diskutieren, in denen Datenschutz gegen Effizienzgewinn abgewogen werden muss
• Den eigenen Workflow so anpassen, dass generative Werkzeuge Zeit sparen, ohne Qualität zu gefährden
• Eine persönliche Checkliste für den verantwortungsvollen Einsatz generativer Werkzeuge erstellen

Anders als eine allgemeine Einführung in ein einzelnes Tool verknüpft der Kurs die Werkzeugnutzung durchgehend mit der Analystenrolle: Jede Übung ist an eine reale Analysephase gekoppelt, nicht an eine abstrakte Funktionsliste. Der wiederkehrende Blick auf Grenzen und Verantwortung sorgt dafür, dass generative Werkzeuge als Ergänzung verstanden werden, die fachliche Einschätzung aber bei der Analystin oder dem Analysten bleibt.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteiger:innen und Wiedereinsteiger:innen, die sich beruflich in Richtung Datenanalyse weiterqualifizieren möchten, ebenso wie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen. Da keine formalen Abschlüsse vorausgesetzt werden, eignet er sich besonders für den praxisnahen Einstieg.

• Personen, die generative KI-Werkzeuge bereits privat nutzen und sie nun beruflich sinnvoll einsetzen wollen
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten, Auswertungen und geschäftlichen Fragestellungen
• Wiedereinsteiger:innen, die nach einer Pause den Anschluss an aktuelle Analyse-Werkzeuge suchen
• Mitarbeitende mit ersten Excel- oder Report-Erfahrungen, die diese um generative Werkzeuge erweitern möchten
• Unternehmen, die Teams im durchdachten Umgang mit generativer KI im Datenkontext schulen möchten

Der Kurs setzt auf direktes Ausprobieren generativer Werkzeuge an realitätsnahen Analysebeispielen statt auf reine Theorie. Zu jeder Analysephase gibt es praktische Übungen, in denen ChatGPT, Copilot oder vergleichbare Werkzeuge unmittelbar angewendet werden, ergänzt um moderierte Auswertungsphasen zu Grenzen und Risiken. So entsteht ein enger Wechsel zwischen praktischer Anwendung und kritischer Einordnung des Gelernten.

Der Kurs ist kompakt auf die typischen Analysephasen zugeschnitten und lässt sich berufsbegleitend gut einordnen, da er sich an Arbeitssuchende, Quereinsteiger:innen und Wiedereinsteiger:innen richtet. Der Umfang verteilt sich auf die drei inhaltlichen Blöcke Anwendung entlang der Analysephasen, Routineaufgaben mit generativer Unterstützung und die kritische Auseinandersetzung mit Grenzen und Verantwortung.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der Teilnahme und der erworbenen praktischen Fähigkeiten, nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder ein Herstellerzertifikat eines KI-Anbieters.

Wer diesen Kurs abschließt, kann generative Werkzeuge nicht nur bedienen, sondern gezielt dort einsetzen, wo sie im Analyse-Alltag tatsächlich Zeit sparen, ohne die fachliche Verantwortung aus der Hand zu geben. Das unterscheidet den Kurs von einer reinen Tool-Demonstration und macht die erworbenen Fähigkeiten in unterschiedlichsten Unternehmenskontexten anwendbar. Besonders für Quereinsteiger:innen und Wiedereinsteiger:innen bietet der Kurs einen niedrigschwelligen Zugang zu einem Feld, das gerade im Wandel ist: Wer versteht, wie generative Werkzeuge Datenaufbereitung, SQL-Formulierung und Berichtstexte unterstützen können, hat einen praktischen Vorteil gegenüber Kolleginnen und Kollegen, die diese Werkzeuge noch nicht in ihren Arbeitsalltag integriert haben. Der wiederholte Fokus auf Grenzen und Verantwortung sorgt zudem dafür, dass die Teilnehmenden nicht nur schneller, sondern auch durchdachter arbeiten, ein Aspekt, der in Unternehmen mit sensiblen Daten zunehmend an Bedeutung gewinnt.