KI Business Analyst

Der Kurs KI Business Analyst richtet sich an Fachkräfte, die Unternehmensdaten nicht nur lesen, sondern mit KI-Methoden auswerten, interpretieren und in konkrete Handlungsempfehlungen übersetzen wollen. Im Unterschied zu rein technischen KI-Entwicklerkursen liegt der Schwerpunkt hier auf der Brücke zwischen Technologie und Geschäftsstrategie. Teilnehmende lernen, Daten mit Power BI zu visualisieren, Python für explorative Datenanalyse einzusetzen und das Datenfundament mit Azure-Grundlagenwissen (DP-900) zu untermauern. Die CertNexus-Zertifizierungen AIBIZ und CDSP ergänzen diese Toolbox um das Verständnis für KI-Governance und für grundlegende datenwissenschaftliche Verfahren, die ein Business Analyst kennen und einordnen muss, um KI-Projekte sinnvoll zu begleiten.

Modul 1: Einführung in KI und Business Analyse Das erste Modul legt das konzeptionelle Fundament: Was ist KI, was kann sie leisten, und warum ist Business Analyse für KI-Projekte unverzichtbar? Teilnehmende lernen, wie KI-Systeme Entscheidungen unterstützen, welche Grenzen sie haben und welche Rolle der Business Analyst in KI-Projekten einnimmt.

• Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz: Maschinelles Lernen, Prognosemodelle, Klassifikation
• Rolle der Business Analyse in KI-Projekten: Anforderungen ermitteln, Nutzen definieren
• Anwendungsfelder von KI in verschiedenen Branchen und Abteilungen
• Prognosemodelle als Entscheidungswerkzeug: Möglichkeiten und Grenzen realistisch einordnen
• Analyse von Verkaufszahlen mit KI-basierten Prognosemethoden als Praxisbeispiel
• Qualitätskriterien für KI-Ausgaben: Genauigkeit, Fairness und Nachvollziehbarkeit

Modul 2: Analyse-Werkzeuge für Business Analysts Ohne die richtigen Werkzeuge bleiben Daten stumm. Dieses Modul führt in die zwei zentralen Werkzeuge ein, die im Kurs eingesetzt werden: Power BI für Visualisierung und Dashboards sowie Python für explorative Datenanalyse. Beide Werkzeuge werden anhand praxisnaher Aufgaben erlernt.

• Power BI: Datenvorbindungen einrichten, Modelle aufbauen und Berichte gestalten
• DAX-Grundlagen in Power BI: einfache Kennzahlen und Zeitintelligenz
• Python für Datenanalyse: Pandas für Datensätze laden, filtern und aggregieren
• Datenvisualisierung mit Matplotlib: Verteilungen, Trends und Vergleiche
• Erstellung eines Power-BI-Dashboards auf Basis KI-gestützter Analysen als Praxisbeispiel
• Verknüpfung von Python-Analysen und Power-BI-Darstellung

Modul 3: Datenfundament mit Microsoft DP-900 KI-Systeme leben von Daten. Dieses Modul vermittelt das Grundverständnis für Datenbankkonzepte und Azure-Datendienste, das Business Analysts brauchen, um mit Datentechnikern und Data Engineers sinnvoll zusammenzuarbeiten.

• Relationale Datenbanken: Tabellenstruktur, Schlüssel, Abfragen und Joins
• Nicht-relationale Datenbanken: Dokumentdatenbanken, Spalten- und Graphdatenbanken
• Azure-Datendienste im Überblick: Azure SQL, Cosmos DB, Data Lake Storage, Synapse
• Grundlagen von Datenpipelines: Extraktion, Transformation, Laden (ETL)
• Analyse von Sensordaten mit Azure SQL als Praxisbeispiel
• Datensicherheit und Datenschutz als Rahmenbedingung für Business-Analyse-Projekte

Modul 4: KI im Unternehmenskontext mit CertNexus AIBIZ Das AIBIZ-Modul von CertNexus ist der Governance-Anker des Kurses. Hier lernen Teilnehmende, wie KI-Einsatz im Unternehmen strategisch bewertet wird, welche regulatorischen Anforderungen gelten und wie man die richtigen Fragen stellt, bevor ein KI-Projekt gestartet wird.

• Geschäftliche Einsatzmöglichkeiten von KI: Return-on-Investment, Risiken, Alternativen
• Governance und Compliance: Transparenz, Erklärbarkeit und regulatorische Vorgaben
• KI-Projekte begleiten: Anforderungen formulieren, Fortschritt messen, Erfolg definieren
• Erkennen von Bias und ethischen Problemen in KI-Systemen
• Erstellung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-Projekt als Praxisübung
• Kommunikation von KI-Konzepten an Führungskräfte und Fachabteilungen

Modul 5: Data Science Basics mit CertNexus CDSP Business Analysts müssen keine Data Scientists sein, aber sie müssen verstehen, was Data Scientists tun, welche Methoden angewendet werden und welche Schlüsse aus den Ergebnissen gezogen werden dürfen. Das CDSP-Modul von CertNexus vermittelt genau dieses konzeptionelle Data-Science-Verständnis.

• Grundkonzepte der explorativen Datenanalyse: Verteilungen, Ausreißer, Korrelationen
• Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression auf Konzeptebene verstehen
• Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionsreduktion einordnen
• Modell-Evaluation: Metriken, Kreuzvalidierung und Überanpassung erkennen
• Durchführung und Auswertung einer A/B-Analyse zur Marketingkampagnen-Optimierung
• Kommunikation datenwissenschaftlicher Ergebnisse für nicht-technische Zielgruppen

Praxisteil: Business-Analyse-Projekt mit KI-Unterstützung Der durchgehende Praxisteil verbindet alle Module in einem realistischen Business-Analyse-Szenario.

• Aufnahme und Strukturierung von Anforderungen für ein KI-gestütztes Analyse-Projekt
• Laden und Erkunden eines Rohdatensatzes mit Pandas
• Bereinigen und Aggregieren der Daten für die Analyse
• Erstellen eines Power-BI-Datenmodells und Verknüpfen mit dem bereinigten Datensatz
• Aufbau eines Management-Dashboards mit KPI-Tracking und Trend-Visualisierungen
• Durchführung einer einfachen Regressionsanalyse mit Python und Interpretation der Ergebnisse
• Entwurf und Auswertung eines A/B-Tests für ein konkretes Business-Szenario
• Bewertung eines fiktiven KI-Projekts anhand AIBIZ-Governance-Kriterien
• Erstellung einer schriftlichen Entscheidungsvorlage mit Nutzen-Risiko-Abwägung
• Präsentation der Analyse-Ergebnisse in einem Dashboard-Review
• Kritische Überprüfung der eigenen Analyse auf Bias und Datenqualitätsprobleme
• Abschluss-Dokumentation und Übergabe des fertigen Analyse-Projekts

Das Praxisprojekt ist konsequent als Gesamtdurchlauf konzipiert: Wer es abschließt, hat eine vollständige Business-Analyse mit KI-Methoden durchgeführt und dokumentiert, von der Anforderungsaufnahme bis zur Entscheidungsvorlage.

Der Kurs ist für Fachkräfte konzipiert, die mit Daten arbeiten oder zukünftig arbeiten wollen und die Kompetenz aufbauen möchten, KI-Methoden sinnvoll in der Unternehmensanalyse einzusetzen.

• Business Analysts und Unternehmensberaterinnen, die KI-Methoden in ihre Arbeit integrieren wollen
• Data Analysts, die ihren Methodenkoffer um KI-Grundlagen und Power BI erweitern möchten
• Projektleiterinnen und Projektleiter mit Verantwortung für datengetriebene Entscheidungen
• Fachkräfte aus Controlling, Marketing oder Vertrieb, die Daten aktiver nutzen wollen
• Reporting-Analysten, die von statischen Berichten zu interaktiven BI-Dashboards wechseln möchten

Der Kurs verbindet konzeptionelle Lehreinheiten mit direkten Praxisübungen in Power BI, Python und Excel. Im Combined-Learning-Format wechseln angeleitete Live-Sessions mit eigenständigen Analyse-Aufgaben ab. Das durchgehende Praxisprojekt sorgt dafür, dass abstrakte Methoden sofort in einem konkreten Analyse-Kontext erprobt werden. Vollzeit- und Teilzeitformat sind verfügbar.

Die Weiterbildung erstreckt sich über mehrere Wochen; im Vollzeitformat ist der Verlauf kompakter, im Teilzeitformat berufsbegleitend organisierbar. Den genauen Stundenumfang und die Terminoptionen findet man beim jeweiligen Anbieter.

Nach Abschluss wird ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Der Kurs bereitet auf die externen Zertifizierungsprüfungen CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals) und CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner) vor. Beide Prüfungen werden von CertNexus abgenommen und sind international anerkannt. Die DP-900-Inhalte bereiten inhaltlich auf die Microsoft-Prüfung vor; ob man diese Prüfung ablegt, entscheidet man selbst.

Unternehmen, die in KI investieren, brauchen nicht nur Entwickler, sie brauchen auch Menschen, die verstehen, welche Fragen sinnvoll sind, welche Daten benötigt werden und was die Ergebnisse bedeuten. Genau diese Position besetzt ein KI Business Analyst: technisch kompetent genug, um mit Data Scientists zu kommunizieren, und geschäftlich geerdet genug, um Mehrwert für Entscheidungsträger zu schaffen. Die Kombination aus Power BI, Python, CertNexus AIBIZ und CDSP ist praktisch ausgerichtet: Die Werkzeuge sind in deutschen Unternehmen verbreitet, die Zertifikate werden von Arbeitgebern zunehmend als Qualitätsmerkmal anerkannt. Wer beide CertNexus-Prüfungen ablegt, demonstriert sowohl das strategische Verständnis für KI im Unternehmenskontext als auch das methodische Grundwissen für datengetriebene Arbeit. Das durchgehende Praxisprojekt macht den Unterschied zu reinen Theorie-Kursen: Am Ende des Kurses hat man eine vollständige, dokumentierte Business-Analyse mit KI-Unterstützung durchgeführt, eine Entscheidungsvorlage erstellt und die Ergebnisse präsentiert. Das ist ein konkretes Arbeitsergebnis, das den Übergang in neue Rollen erleichtert.