Statistik für Data Science: KI-Grundlagen – Weiterbildung

Statistik ist das Fundament jeder seriösen Data-Science- und KI-Arbeit: Bevor ein Modell trainiert, bewertet oder in Produktion gebracht wird, muss klar sein, wie sich Daten verteilen, welche Kennzahlen sie beschreiben und wo Unsicherheiten oder Ausreißer die Aussagekraft einschränken. Diese Weiterbildung vermittelt genau dieses Fundament: von zentralen statistischen Größen über strukturierte Datenselektion mit SQL bis zur visuellen Aufbereitung statistischer Muster in Power BI. Die Inhalte sind bewusst grundlagenorientiert angelegt und richten sich an alle, die einen soliden, praxisnahen Einstieg in die statistische Basis der Data-Science- und KI-Entwicklung suchen, ohne bereits Programmier- oder Mathematik-Vorkenntnisse mitzubringen.

Modul 1 — Datenbasis und Statistik: Der Einstieg klärt, wie Rohdaten überhaupt zu belastbaren statistischen Aussagen werden. Im Mittelpunkt stehen die grundlegenden Werkzeuge, mit denen Daten gesichtet, gefiltert und erstmals quantitativ beschrieben werden.

• Verteilungen von Datensätzen visuell und rechnerisch erfassen
• Lagemaße (Mittelwert, Median, Modus) berechnen und interpretieren
• Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Spannweite) einordnen
• SQL-Abfragen für strukturierte Datenselektion aus relationalen Tabellen schreiben
• Fehlende oder inkonsistente Werte systematisch erkennen
• Statistische Kennzahlen mit Power BI visuell aufbereiten

Modul 2 — Statistische Methoden: Aufbauend auf den Grundbegriffen vertieft dieser Block die rechnerischen Verfahren, mit denen sich Zusammenhänge und Entwicklungen in Daten sichtbar machen lassen.

• Zentrale statistische Größen für unterschiedliche Datentypen berechnen
• Korrelationskoeffizienten zur Identifikation potenzieller Einflussfaktoren nutzen
• Zeitliche Trendanalysen mit standardisierten Verfahren durchführen
• Normalverteilung, Schiefe und weitere einfache Verteilungsformen unterscheiden
• Kennzahlen kritisch auf Aussagekraft und Grenzen prüfen
• Ergebnisse statistischer Berechnungen nachvollziehbar darstellen

Modul 3 — Statistik in Data-Science-Kontexten: Dieser Baustein verbindet die statistischen Grundlagen mit typischen Abläufen aus Data-Science- und Machine-Learning-Projekten.

• Statistische Kennzahlen für Feature-Processing-Schritte vorbereiten
• Datenvalidierung innerhalb von Machine-Learning-Pipelines einordnen
• Statistische Prüfungen in mehrstufigen Datenverarbeitungs-Workflows strukturieren
• Modellannahmen mit einfachen statistischen Grundtests stützen
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Modellqualität nachvollziehen
• Typische Fehlerquellen bei der statistischen Datenaufbereitung vermeiden

Modul 4 — Qualität und Dokumentation: Der letzte inhaltliche Block widmet sich der Nachvollziehbarkeit statistischer Arbeit – einem oft unterschätzten, aber für jede KI-Anwendung entscheidenden Aspekt.

• Statistische Entscheidungen im Analyseprozess dokumentieren
• Power BI zur laufenden Kontrolle statistischer Werte einsetzen
• Datenstände versionieren, um Berechnungen nachvollziehbar zu halten
• Statistische Ergebnisse im weiteren KI-Kontext fachlich einordnen
• Grenzen und Aussagekraft statistischer Kennzahlen kommunizieren
• Dokumentationsstandards für spätere Weiterverarbeitung anlegen

Praxis-Block — Anwendung an konkreten Datensätzen

• Deskriptive Statistik für einen realen Beispieldatensatz berechnen
• Verteilungen mit Histogrammen und Boxplots visualisieren
• SQL-Abfragen zur gezielten Datenselektion formulieren und testen
• Korrelationsmatrix erstellen und Auffälligkeiten interpretieren
• Fehlende Werte identifizieren und Umgang damit begründen
• Zeitreihe auf Trend und Saisonalität untersuchen
• Power-BI-Dashboard mit mehreren statistischen Kennzahlen aufbauen
• Datenqualitätsprüfung für einen Beispieldatensatz durchführen
• Statistische Kennzahlen für ein einfaches Vorhersagemodell vorbereiten
• Ergebnisse in einer nachvollziehbaren Kurzdokumentation festhalten
• Kritische Prüfung eigener statistischer Annahmen vornehmen
• Präsentation statistischer Erkenntnisse für Fachkolleg:innen aufbereiten

Nach Abschluss der vier Module verfügen Teilnehmende über ein solides statistisches Grundverständnis, das direkt auf komplexere Data-Science- und KI-Themen aufbaut. Die Verbindung aus Statistik, SQL und Power BI bildet dabei einen praxisnahen Werkzeugkasten, der in den meisten datengetriebenen Berufsfeldern gefragt ist. Der Kurs eignet sich damit als tragfähiges Sprungbrett für alle, die sich anschließend in Richtung Machine Learning, Datenanalyse oder KI-Anwendungsentwicklung weiterentwickeln möchten, ohne die statistischen Grundlagen zu überspringen.

Die Weiterbildung richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Marketing, Projektarbeit, Produktentwicklung, Analyse oder Administration ausbauen möchten und dabei erstmals systematisch mit statistischen Auswertungen arbeiten wollen.

• Personen ohne bisherige Berührung mit Statistik oder Programmierung
• Fachkräfte, die datenbasierte Entscheidungen im eigenen Arbeitsbereich stärker fundieren wollen
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Python, Softwareentwicklung und Datenanalyse
• Mitarbeitende aus Analyse-, Marketing- oder Produktbereichen mit wachsendem Datenbezug
• Personen, die sich schrittweise in Richtung Data Science orientieren möchten

Der Kurs verbindet Präsenz- und Online-Phasen im Hybrid-Learning-Format, sodass theoretische Grundlagen und praktische Übungen eng miteinander verzahnt sind. Statistische Konzepte werden anhand konkreter Datenbeispiele eingeführt und direkt in SQL-Abfragen sowie Power-BI-Visualisierungen umgesetzt. Die Vollzeitstruktur ermöglicht ein zügiges Durcharbeiten der Module mit begleiteter Übung und Rückfragemöglichkeit.

Die Weiterbildung ist als Vollzeitangebot konzipiert und behandelt die vier Themenblöcke von der Datenbasis bis zur Dokumentation in aufeinander aufbauender Reihenfolge. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl die rechnerischen Grundlagen als auch die praktische Anwendung mit SQL und Power BI ausreichend Raum erhalten.

Zur Abschlussart liegt keine gesonderte Angabe vor. Teilnehmende erhalten eine Bestätigung der behandelten Inhalte, die den erfolgreichen Durchlauf der Module dokumentiert und als Nachweis der statistischen Grundkompetenzen dient.

Statistisches Verständnis ist die Basis, auf der jede weiterführende Data-Science- oder KI-Kompetenz aufbaut. Wer Verteilungen, Korrelationen und Kennzahlen sicher interpretieren kann, vermeidet typische Fehlschlüsse bei der späteren Modellentwicklung und kann Analyseergebnisse fundierter einordnen. Diese Fähigkeit ist branchenübergreifend gefragt, von der Produktanalyse über das Marketing bis zur technischen Produktentwicklung. Die Kombination aus statistischen Grundlagen, SQL-Abfragen und Power-BI-Visualisierung bildet zudem ein direkt einsetzbares Werkzeugtrio für den Berufsalltag. Bereits während der Weiterbildung entstehen konkrete Arbeitsproben, etwa aufbereitete Dashboards oder dokumentierte Datenprüfungen, die im weiteren Werdegang als Nachweis der eigenen Analysefähigkeit dienen können. Für den weiteren Karriereweg schafft der Kurs eine tragfähige Grundlage, um sich anschließend gezielt in Richtung Data Science, Machine Learning oder KI-Anwendungsentwicklung zu spezialisieren. Wer die statistischen Zusammenhänge einmal verstanden hat, kann komplexere Themen wie Modellbewertung oder Feature Engineering deutlich schneller einordnen und produktiv anwenden.