KI-Manager: Python, Data Science & KI-Agenten – Kurs

Diese Weiterbildung führt von den Grundlagen der Programmiersprache Python über Big-Data- und Business-Intelligence-Werkzeuge bis hin zur Entwicklung eigener KI-Anwendungen und KI-Agenten. Der Kurs ist konsequent projektbasiert aufgebaut: Jede Lerneinheit endet mit einer individuellen Projektarbeit, sodass am Ende ein aussagekräftiges Portfolio aus eigenständig umgesetzten Datenanalysen, Dashboards und KI-Anwendungen steht. Low-Code-Werkzeuge wie KNIME ergänzen die klassische Programmierarbeit und machen Datenverarbeitung auch ohne tiefes Programmier-Know-how zugänglich.

Python für Datenanalyse Der Kurs beginnt mit einer fundierten Einführung in Python als zentrale Programmiersprache für Datenanalyse und KI-Entwicklung. Von der objektorientierten Grundstruktur bis zur praktischen Datenmanipulation wird hier das programmiertechnische Fundament gelegt.

• Objektorientierte Programmierung mit Python: Klassen, Objekte, Methoden
• Vektor- und Matrizenoperationen mit Numpy
• Datenmanipulation und -analyse mit Pandas
• Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
• Webscraping zur Datenbeschaffung mit Beautiful Soup
• Zeitreihenanalyse und explorative Datenanalyse (EDA)

Big Data und Datenbanktechnologien Dieser Block erweitert die Datenarbeit um Werkzeuge für größere und heterogenere Datenmengen. Neben der Low-Code-Plattform KNIME stehen unterschiedliche Datenbanktypen im Zentrum, die in modernen Datenarchitekturen parallel zum Einsatz kommen.

• Low-Code-Workflows für Datenaufbereitung mit KNIME erstellen
• Datenvisualisierung innerhalb von KNIME-Workflows
• Relationale Datenbanken mit MariaDB und PostgreSQL abfragen
• Dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank MongoDB einsetzen
• Grafische Datendarstellung mit MongoDB und der Graphdatenbank Neo4j
• Datenanalyse und Visualisierung mit dem Analysewerkzeug Orange

Business Intelligence und Datenaufbereitung Im dritten Block rückt die unternehmensweite Aufbereitung und Visualisierung von Daten in den Mittelpunkt. Von Data-Warehouse-Konzepten bis zu fertigen Dashboards wird der komplette Weg von Rohdaten zu Entscheidungsgrundlagen abgebildet.

• Business Intelligence mit Power BI, KNIME und Tableau
• Data-Warehousing-Konzepte und Architekturen
• ETL-Prozesse mit komplexen Transformationen im Vergleich zu ELT-Ansätzen
• ETL-Umsetzung mit KNIME, SSIS und Pentaho
• Dimensionale Modellierung und Datentransformation mit Power BI und Tableau
• Aufbau aussagekräftiger Dashboards mit Key Performance Indicators (KPI)

KI-Anwendungen und Agentensysteme Der abschließende Block führt von klassischen KI-Anwendungsfeldern zu aktuellen Konzepten wie KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen. Er verbindet konzeptionelles Verständnis mit der praktischen Umsetzung eigener KI-Workflows.

• Anwendungsbereiche künstlicher Intelligenz anhand realer Fallstudien
• Data Mining und dessen Zusammenspiel mit KI-Modellen
• Erklärbare KI (Explainable AI, XAI) und ihre Bedeutung für Nachvollziehbarkeit
• Low-Code-Lösungen für Datenzugriff, -manipulation und Analytik
• Architektur der Informationsverarbeitung in KI-gestützten Systemen
• Konzeption und Umsetzung eines personalisierten Chatbots
• Lernende KI-Algorithmen und deren Funktionsweise im Überblick
• Erstellung von Workflows für künstliche Intelligenz
• Aufbau einzelner KI-Agenten für definierte Teilaufgaben
• Zusammenspiel mehrerer KI-Agenten in Multi-Agenten-Systemen
• Vergleich gängiger Multi-Agenten-Frameworks
• Konzeption eines eigenen KI-Agenten-Projekts als Abschlussarbeit

Ein durchgängiges Merkmal der Weiterbildung ist die Projektorientierung: Am Ende jeder Lerneinheit erstellen die Teilnehmenden eine individuelle Projektarbeit zu einem selbstgewählten Thema. Diese Praxisaufgaben sind kein Anhängsel, sondern integraler Bestandteil des Lernkonzepts — sie zwingen dazu, das neu erworbene Wissen in einem realitätsnahen Szenario tatsächlich anzuwenden, statt es nur passiv zu konsumieren. Über die fünf Lerneinheiten hinweg entsteht so ein zusammenhängendes Portfolio: von der ersten Pandas-Datenanalyse über ein KNIME-Workflow-Projekt und ein Power-BI-Dashboard bis hin zum abschließenden KI-Agenten-Projekt. Dieses Portfolio lässt sich direkt für Bewerbungen oder interne Projektvorschläge nutzen und macht die erworbenen Fähigkeiten sichtbar, statt sie nur auf dem Papier zu behaupten.

Der Kurs richtet sich an Personen mit Interesse an Datenanalyse, Softwareentwicklung und künstlicher Intelligenz, die sich ein breites, praxisnahes Kompetenzprofil vom Programmieren bis zu KI-Agenten aufbauen möchten. Vorkenntnisse in Python oder einer anderen objektorientierten Sprache sind hilfreich, werden aber nicht vorausgesetzt.

• Arbeitslose und Arbeitsuchende, die sich Richtung Datenanalyse und KI neu orientieren möchten
• Berufstätige und Privatzahlende mit Interesse an Data Science und KI-Entwicklung
• Akademiker/innen und Studienaussteiger/innen mit Affinität zu Technik und Datenrecherche
• Berufsrückkehrer/innen und Berufserfahrene, die sich in ein zukunftsorientiertes Themenfeld einarbeiten möchten
• Personen mit ersten Programmierkenntnissen, die diese gezielt in Richtung KI ausbauen wollen

Der Kurs findet im virtuellen Klassenzimmer statt und wird in Vollzeit durchgeführt. Theoretische Einheiten zu Programmierung, Datenbanktechnologien und KI-Konzepten wechseln sich mit praktischer Werkzeugarbeit ab, wobei jede Lerneinheit mit einer individuellen, frei wählbaren Projektarbeit abgeschlossen wird. Dieser hohe Praxis- und Projektanteil unterscheidet den Kurs von rein theoretisch ausgerichteten Data-Science-Einführungen.

Der Kurs wird in Vollzeit im virtuellen Klassenzimmer durchgeführt. Aufgrund der fünf inhaltlichen Blöcke von Python über Big Data und Business Intelligence bis zu KI-Anwendungen und Agentensystemen ist von einer mehrwöchigen bis mehrmonatigen Gesamtdauer auszugehen. Genaue Termine sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Die Weiterbildung schließt mit einer trägerinternen Bescheinigung ab, die die vermittelten Kompetenzen in Python, Big-Data-Werkzeugen, Business Intelligence und KI-Anwendungsentwicklung dokumentiert. Das während des Kurses aufgebaute Projektportfolio ergänzt diesen Nachweis um konkrete, selbst erstellte Arbeitsproben.

Viele Data-Science-Einführungen konzentrieren sich entweder auf reines Programmieren oder auf fertige No-Code-Tools. Dieser Kurs verbindet beides bewusst: Python-Programmierung für tiefes Verständnis, Low-Code-Werkzeuge wie KNIME für schnelle Umsetzung und Business-Intelligence-Plattformen für die unternehmensgerechte Aufbereitung von Ergebnissen. Diese Kombination spiegelt die Realität moderner Datenarbeit wider, in der selten nur ein einziges Werkzeug zum Einsatz kommt. Besonders der abschließende Block zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen geht über viele klassische Data-Science-Kurse hinaus, die bei klassischem maschinellem Lernen stehen bleiben. Wer versteht, wie einzelne KI-Agenten zu komplexeren Multi-Agenten-Systemen zusammenwirken, ist auf eine Entwicklung vorbereitet, die in vielen Unternehmen gerade erst beginnt. Das durchgängige Projektportfolio ist der konkrete berufliche Mehrwert dieser Weiterbildung: Statt nur ein Abschlusszertifikat vorweisen zu können, verfügen Absolventinnen und Absolventen über mehrere eigenständig umgesetzte Arbeiten — von der Datenanalyse bis zum KI-Agenten-Projekt —, die sich unmittelbar für Bewerbungsgespräche und den Nachweis praktischer Kompetenz nutzen lassen.