KI Datenanalyse

Daten haben in Unternehmen selten Selbstzweck. Was zählt, ist die Fähigkeit, aus Rohdaten Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungen tragen. Dieser Kurs verbindet klassische Datenanalyse-Methoden mit KI-gestützten Ansätzen: Teilnehmende lernen, wie Datensätze strukturiert und bereinigt werden, wie Ergebnisse mit Power BI visualisiert werden, wie Python für explorative Auswertungen eingesetzt wird und wie Künstliche Intelligenz in Business-Entscheidungen eingebettet werden kann. Das Programm richtet sich an Personen, die bereits in analytischen oder fachnahen Rollen arbeiten und ihre Werkzeugkasten gezielt um KI-gestützte Verfahren erweitern wollen. Gleichzeitig ist der Einstieg offen für Personen ohne tiefe IT-Vorkenntnisse, die Statistik-Grundlagen mitbringen.

Einführung in die Datenanalyse Der erste Block legt konzeptionell fest, worum es bei Datenanalyse geht — und warum strukturierte Methoden einem intuitiven Bauchgefühl in vielen Entscheidungssituationen überlegen sind. Teilnehmende lernen, welche Fragetypen sich für analytische Methoden eignen und wie man von einer Datenbasis zu einer Aussage kommt.

• Grundbegriffe und Methoden der Datenanalyse
• Bedeutung von Datenqualität und -vollständigkeit
• Typen von Analysefragen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv
• Statistische Basisverfahren: Mittelwert, Median, Varianz, Korrelation
• Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufszahlen mit statistischen Methoden
• Typische Fehler in der Dateninterpretation und wie man sie vermeidet

Visualisierung und Reporting mit Power BI Power BI ist das meistverbreitete Self-Service-BI-Werkzeug im deutschsprachigen Unternehmensumfeld. Dieser Block führt systematisch in den Aufbau von Datenmodellen, die Erstellung interaktiver Visualisierungen und das Reporting für unterschiedliche Stakeholder ein.

• Datenimport aus verschiedenen Quellen in Power BI
• Grundlagen der Datenmodellierung
• Aufbau von Dashboards und Berichten
• Visualisierungstypen und ihre Einsatzbereiche
• KPI-Reports für das Management
• Praxisprojekt: Interaktives Management-Dashboard

Datenfundament — Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) Wer mit KI-gestützten Analysetools arbeitet, muss verstehen, wo und wie Daten gespeichert, verwaltet und abgefragt werden. Dieser Block vermittelt die konzeptionellen Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken sowie die wichtigsten Azure-Datendienste — orientiert an der DP-900-Zertifizierung.

• Relationale Datenbanken und SQL-Grundlagen
• NoSQL-Datenmodelle und deren Anwendungsfälle
• Azure SQL, Azure Cosmos DB und Azure Data Lake
• Datenmanagement und Datenhaltungskonzepte in der Cloud
• Praxisbeispiel: Analyse von Sensordaten mit Azure SQL
• Kernthemen der DP-900-Zertifizierung

Python für Datenanalyse Python hat sich als Standardwerkzeug für datennahe Berufe etabliert. Dieser Modul führt in die Sprache ein und zeigt, wie typische Analyseschritte — Bereinigung, Transformation, Aggregation — mit Pandas und NumPy umgesetzt werden.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen
• Arbeiten mit Pandas DataFrames
• Datenbereinigung und Umstrukturierung
• Aggregationen und gruppenbasierte Auswertungen mit NumPy
• Praxisprojekt: Bereinigung und Auswertung von Umfragedaten
• Verbindung von Python-Auswertung und Power-BI-Visualisierung

KI im Business-Kontext — CertNexus AIBIZ KI ist kein Selbstläufer — sie entfaltet Wirkung nur dort, wo Entscheidende verstehen, was sie leistet und was nicht. Dieser Block zeigt, wie KI-Methoden in Analyseaufgaben eingebettet werden können, welche Governance-Fragen dabei entstehen und wie man intern überzeugende Entscheidungsvorlagen entwickelt. Die Inhalte orientieren sich an der AIBIZ-Zertifizierung.

• Grundbegriffe Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens
• KI-Anwendungsfelder in verschiedenen Branchen und Funktionsbereichen
• Qualität und Aussagekraft von KI-generierten Analysen einschätzen
• Governance, Compliance und Datenschutz bei KI-Projekten
• Bias und Fairness in Daten und Modellen
• Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für ein KI-Projekt im Controlling

Praxisblock Das Gelernte wird in anwendungsnahen Projekten zusammengeführt, die den Weg von Rohdaten zu einer belastbaren Aussage vollständig abbilden.

• Vollständiger Analyse-Workflow: Datenimport, Bereinigung, Auswertung, Visualisierung
• Integration von Python-Skripten in Power-BI-Workflows
• Aufbau eines Reporting-Dashboards aus einem echten Datensatz
• Kritische Bewertung von KI-basierten Analyseergebnissen
• Entwicklung einer Entscheidungsvorlage für ein datengetriebenes Projekt
• Dokumentation und Präsentation von Ergebnissen für unterschiedliche Stakeholder
• Fehlersuche und Optimierung in Python und Power BI

Wer den Praxisblock durcharbeitet, kann nicht nur einzelne Tools bedienen, sondern einen vollständigen analytischen Prozess eigenständig durchführen und die Ergebnisse verständlich kommunizieren.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aus unterschiedlichen Bereichen, die Datenanalyse als Kernkompetenz aufbauen oder vertiefen wollen.

• Data Analysts und Business Analysts, die KI-Methoden in ihre Arbeit integrieren möchten
• Projektleiter aus Fachabteilungen, die datengetriebene Entscheidungen strukturierter treffen wollen
• Fachkräfte aus Controlling, Marketing oder Operations, die mit wachsenden Datenmengen umgehen müssen
• IT-nahe Personen, die einen systematischen Einstieg in BI-Werkzeuge und Python suchen
• Quereinsteiger mit Grundkenntnissen in Statistik oder Datenverarbeitung

Der Kurs verbindet angeleitete Einführungen mit eigenständigen Übungsphasen, in denen Teilnehmende mit realen Datensätzen arbeiten. Trainerinnen und Trainer stehen in synchronen Einheiten für Rückfragen bereit; asynchrone Lernphasen ermöglichen die Vertiefung im eigenen Tempo. Die Praxisprojekte in jedem Modulblock sorgen dafür, dass die Tools nicht nur theoretisch bekannt, sondern tatsächlich handhabbar werden. Der Kurs läuft überwiegend in Teilzeit, einzelne Durchführungen auch in Vollzeit.

Die genaue Kursdauer hängt vom gewählten Durchführungsformat ab und wird im jeweiligen Angebot angegeben. Teilzeitvarianten ermöglichen die Kombination mit laufender Berufstätigkeit; Vollzeitdurchführungen verkürzen den Gesamtzeitraum.

Das Programm bereitet auf die Microsoft-Prüfung DP-900 (Azure Data Fundamentals) sowie auf die CertNexus-AIBIZ-Zertifizierung vor. Die Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testcentern abgelegt. Nach Kursabschluss erhalten Teilnehmende ein qualifiziertes Teilnahmezertifikat.

Der Unterschied zwischen einer guten Datenanalyse und einer wirkungsvollen liegt oft nicht in der Technik, sondern in der Verbindung von analytischen Fähigkeiten und dem Verständnis für Entscheidungsprozesse. Dieser Kurs baut genau diese Kombination auf: Teilnehmende lernen nicht nur, wie Power BI oder Python funktionieren, sondern auch, wie Analyseergebnisse so aufbereitet werden, dass sie in Meetings und Entscheidungsvorlagen ankommen. Der KI-Baustein mit AIBIZ ist keine modische Ergänzung, sondern eine inhaltlich sinnvolle Vertiefung: Wer versteht, wie KI-Modelle zu ihren Ergebnissen kommen und welche Einschränkungen sie haben, kann Analyseergebnisse kritischer einordnen und vermeidet typische Fehler bei der Interpretation. Mit den Zertifikaten DP-900 und AIBIZ entsteht ein nachweisbares Qualifikationsprofil, das sowohl technische Datenkompetenz (Azure, Datenbanken) als auch strategisches KI-Wissen abdeckt — eine Kombination, die für Rollen in Controlling, Business Intelligence und analytisch geprägten Fachbereichen zunehmend gefragt ist.