KI-Modelle mit sklearn für Wirtschaftsinformatiker – Kurs

Dieser Kurs vermittelt klassische KI-Modelle mit der Python-Bibliothek scikit-learn aus der Perspektive der Wirtschaftsinformatik, die zwischen technischer Datenverarbeitung und betrieblichen Geschäftsprozessen vermittelt. Teilnehmende lernen, umfangreiche, teils unstrukturierte Daten in nutzbare Datenstrukturen zu überführen, Muster zu erkennen und relevante Informationen zu extrahieren sowie automatisierte Prozesse mit Machine-Learning-Algorithmen zu implementieren. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Anbindung dieser KI-Modelle an bestehende Geschäftsprozesse, sodass technische Lösungen nicht isoliert, sondern im betrieblichen Zusammenhang entstehen. Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die sich in Richtung Wirtschaftsinformatik entwickeln möchten. Die durchgehende Praxisnähe unterscheidet den Kurs von rein theoretisch ausgerichteten Einführungen in Machine Learning.

Modul 1 – Von Rohdaten zur Datenstruktur mit scikit-learn Der erste Block führt in die Verarbeitung umfangreicher, teils unstrukturierter Daten ein und zeigt, wie diese mit scikit-learn in nutzbare Datenstrukturen überführt werden. Teilnehmende lernen zunächst, geeignete Analyseverfahren für die jeweilige Datenlage zu definieren, bevor sie diese praktisch anwenden. Dieser Block bildet damit das technische Fundament für alle weiteren Module.

• Umgang mit umfangreichen, teils unstrukturierten Rohdaten
• Definition geeigneter Analyseverfahren je nach Datenlage
• Einordnung, wann sich klassische KI-Modelle gegenüber einfacheren Verfahren lohnen
• Überführung von Rohdaten in nutzbare Datenstrukturen
• Funktionsweise von scikit-learn als Werkzeug für klassische KI-Modelle
• Auswahl geeigneter Modelltypen für unterschiedliche Datenstrukturen
• Bewertung der Datenqualität als Grundlage weiterer Analyseschritte
• Dokumentation der Datenstruktur für nachfolgende Verarbeitungsschritte

Modul 2 – Mustererkennung und Informationsextraktion Der zweite Block vertieft die Identifikation von Mustern und die Extraktion relevanter Informationen aus den zuvor aufbereiteten Datenstrukturen. Teilnehmende lernen, aus großen Datenmengen diejenigen Informationen herauszufiltern, die für betriebliche Fragestellungen tatsächlich relevant sind.

• Verfahren zur Identifikation von Mustern in Datenbeständen
• Extraktion relevanter Informationen aus umfangreichen Datenmengen
• Unterscheidung zwischen relevanten und irrelevanten Datenmerkmalen
• Einordnung erkannter Muster in einen betrieblichen Kontext
• Umgang mit Rauschen und Ausreißern in Datenbeständen
• Visualisierung erkannter Muster für Fachabteilungen
• Grenzen automatisierter Mustererkennung realistisch einschätzen

Modul 3 – Automatisierte Prozesse und Machine-Learning-Algorithmen Der dritte Block zeigt, wie sich auf Basis der zuvor erkannten Muster automatisierte Prozesse implementieren lassen. Machine-Learning-Algorithmen und klassische KI-Modelle kommen dabei gezielt zum Einsatz, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren.

• Implementierung automatisierter Prozesse auf Basis von Mustererkennung
• Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen für wiederkehrende Aufgaben
• Auswahl geeigneter Algorithmen für unterschiedliche Automatisierungsziele
• Überwachung und Qualitätssicherung automatisierter Prozesse
• Umgang mit Fehlern und Abweichungen in automatisierten Abläufen
• Abwägung zwischen Automatisierungsgrad und notwendiger menschlicher Kontrolle
• Dokumentation automatisierter Prozesse für spätere Anpassungen

Modul 4 – Anbindung an Geschäftsprozesse Der vierte Block überträgt die technischen Inhalte auf die Schnittstellenrolle der Wirtschaftsinformatik: Wie werden KI-Modelle so an bestehende Geschäftsprozesse angebunden, dass sie im betrieblichen Alltag tatsächlich genutzt werden?

• Anbindung von KI-Modellen an bestehende Geschäftsprozesse
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen
• Übersetzung technischer Ergebnisse in betriebliche Handlungsempfehlungen
• Sicherstellung der Anschlussfähigkeit von KI-Lösungen an vorhandene Systeme
• Einbindung von Fachabteilungen in die Entwicklung von KI-Lösungen
• Kommunikation technischer Inhalte an nicht-technische Stakeholder
• Langfristige Pflege und Weiterentwicklung angebundener KI-Modelle

Die ersten beiden Module vermitteln das technische Fundament aus Datenstrukturierung und Mustererkennung, die beiden folgenden Module übertragen dieses Fundament auf Automatisierung und die Anbindung an reale Geschäftsprozesse. Damit richtet sich der Kurs konsequent an der Schnittstellenrolle der Wirtschaftsinformatik aus: Teilnehmende lernen nicht nur, KI-Modelle technisch zu entwickeln, sondern auch, sie in bestehende betriebliche Abläufe einzubetten.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Wirtschaftsinformatiker:innen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Gemeinsam ist ihnen das Interesse, technische KI-Kompetenz mit einem Verständnis für betriebliche Prozesse zu verbinden.

• Fachkräfte mit Interesse an der Schnittstelle zwischen IT und Fachabteilungen
• Quereinsteiger:innen mit Grundverständnis für betriebliche Prozesse
• IT-Fachkräfte, die ihre Kenntnisse um Geschäftsprozessanbindung erweitern möchten
• Personen, die KI-Modelle künftig in bestehende Systeme integrieren sollen

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet technische Inhalte durchgängig mit der Frage, wie sich KI-Modelle in bestehende Geschäftsprozesse einbinden lassen, sodass technisches und betriebswirtschaftliches Denken nicht getrennt, sondern gemeinsam vermittelt werden.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke – Datenstrukturierung, Mustererkennung, Automatisierung sowie Anbindung an Geschäftsprozesse – und wird in Vollzeit als Hybrid Learning durchgeführt.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in klassischen KI-Modellen mit scikit-learn aus Sicht der Wirtschaftsinformatik bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist nicht Teil dieses Kurses.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner konsequenten Ausrichtung auf die Schnittstellenrolle der Wirtschaftsinformatik: Statt KI-Modelle rein technisch zu vermitteln, zeigt der Kurs durchgängig, wie sich diese Modelle an reale Geschäftsprozesse anbinden lassen. Wer KI-Modelle nur technisch entwickeln kann, ohne sie an bestehende Systeme und Prozesse anzubinden, produziert oft technisch beeindruckende, aber praktisch ungenutzte Lösungen. Wer umgekehrt Geschäftsprozesse gut versteht, ohne die zugrunde liegende KI-Technologie einordnen zu können, bleibt bei der Bewertung technischer Vorschläge auf externe Expertise angewiesen. Dieser Kurs verbindet beide Perspektiven gezielt. Für Wirtschaftsinformatiker:innen, die zwischen IT-Abteilung und Fachbereichen vermitteln müssen, bietet der Kurs damit eine praxisnahe Grundlage, KI-Projekte von der ersten Datenstruktur bis zur produktiven Anbindung an Geschäftsprozesse zu begleiten. Diese durchgängige Perspektive ist besonders in Unternehmen wertvoll, in denen IT-Projekte häufig an der Übergabe zwischen Entwicklung und Fachabteilung scheitern: Wer beide Seiten versteht, kann diese Übergabe von Anfang an mitdenken, statt sie erst am Projektende als Problem zu erkennen.