KI-Algorithmen für datenbasierte Entscheidungen – Kurs

Dieser Kurs dreht sich um die Algorithmen, die hinter automatisierten Entscheidungen in KI-Systemen stehen. Statt KI als Blackbox zu behandeln, arbeiten die Teilnehmenden den gesamten Weg entlang: von der Datenaufbereitung über die statistische Modellbewertung bis zum trainierten neuronalen Netz, das am Ende eine konkrete Entscheidung liefert - etwa eine Klassifikation, eine Prognose oder eine Risikoeinschätzung. Im Mittelpunkt steht dabei immer die Frage, wie ein Algorithmus zu seinem Ergebnis kommt und wie sich diese Entscheidungslogik überprüfen und verbessern lässt.

Modul 1 - Daten als Fundament algorithmischer Entscheidungen Bevor ein Algorithmus überhaupt entscheiden kann, muss die Datenbasis stimmen. Dieses Modul zeigt, wie aus verstreuten Rohdaten eine belastbare Grundlage für KI-gesteuerte Entscheidungsprozesse entsteht.

• Aufbau automatisierter Datenpipelines zur Harmonisierung großer Datenmengen
• Transformation heterogener Datenquellen in ein einheitliches Format
• Einbindung von Datenpipelines in operative und strategische Entscheidungsprozesse
• Identifikation und Behandlung fehlender oder fehlerhafter Werte
• Versionierung von Datensätzen für nachvollziehbare Modellentwicklung
• Abgrenzung zwischen Trainings-, Validierungs- und Testdaten

Modul 2 - SQL für algorithmische Datenauswertung SQL bildet das Werkzeug, mit dem sich strukturierte Daten gezielt für Algorithmen aufbereiten lassen. Der Fokus liegt auf Abfragetechniken, die direkt in die Modellentwicklung einfließen.

• Optimierte SELECT-Abfragen zur Extraktion relevanter Datenausschnitte
• Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen für umfassendere Entscheidungsgrundlagen
• Aggregationsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen auf entscheidungsrelevante Kennzahlen
• Bereitstellung hochwertiger Trainingsdaten für maschinelle Lernmodelle
• Performance-Überlegungen bei komplexen Abfragen auf großen Tabellen
• Datenqualitätsprüfungen direkt in der Abfragelogik

Modul 3 - Visualisierung und Bewertung mit Power BI Ein Algorithmus ist nur so gut wie seine Überprüfbarkeit. In diesem Modul lernen die Teilnehmenden, Modellergebnisse und Entscheidungsgrundlagen sichtbar zu machen.

• Interaktive Dashboards zur Darstellung von Vorhersagemetriken
• DAX-Funktionen für berechnete Kennzahlen und Modellbewertungen
• Visualisierung von Konfidenzwerten und Entscheidungsschwellen
• Vergleich unterschiedlicher Modellversionen anhand von Kennzahlen
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen
• Nachvollziehbare Darstellung datenbasierter Entscheidungen für Fachabteilungen

Modul 4 - Neuronale Netzwerke für automatisierte Entscheidungen Im letzten inhaltlichen Block geht es um die algorithmische Kernkomponente vieler moderner KI-Systeme: das neuronale Netz.

• Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netzwerke für Klassifikations- und Prognoseaufgaben
• Training von Modellen für Bild- und Spracherkennung
• Hyperparameteroptimierung zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit
• Einsatz von Transfer Learning zur Wiederverwendung vortrainierter Modelle
• Umgang mit Overfitting und Generalisierungsproblemen
• Einordnung neuronaler Netze im Vergleich zu klassischen statistischen Verfahren

Praxisorientierte Umsetzung

• Aufbau einer durchgängigen Pipeline von Rohdaten bis zur algorithmischen Entscheidung
• Anwendung von SQL-Abfragen auf realitätsnahe Datensätze
• Konzeption eines Power-BI-Dashboards zur Modellbewertung
• Training eines einfachen neuronalen Netzes für eine konkrete Klassifikationsaufgabe
• Diskussion von Fehlklassifikationen und deren Ursachen
• Bewertung von Modellgüte anhand gängiger statistischer Kennzahlen
• Anpassung von Hyperparametern und Beobachtung der Auswirkung auf Ergebnisse
• Dokumentation der eigenen Entscheidungslogik für Dritte
• Einordnung ethischer Fragestellungen bei automatisierten Entscheidungen
• Übertragung der Methoden auf ein eigenes Praxisbeispiel
• Vergleich unterschiedlicher Modellansätze für dieselbe Fragestellung
• Rückschau der Grenzen algorithmischer Entscheidungsfindung

Über die praktischen Übungen hinaus wird immer wieder der Bezug zur realen Anwendung hergestellt: Wie verändert sich eine Entscheidung, wenn sich die Datengrundlage ändert? Welche Rolle spielt die Wahl des Algorithmus für die Interpretierbarkeit des Ergebnisses? Diese Fragen ziehen sich als roter Faden durch alle Module und verbinden die technischen Inhalte mit der beruflichen Praxis. Am Ende steht ein Verständnis dafür, dass KI-gesteuerte Entscheidungen kein Zufallsprodukt sind, sondern das Ergebnis einer nachvollziehbaren Kette aus Datenaufbereitung, Modellwahl und Bewertung. Wer diese Kette einmal selbst durchlaufen hat, kann algorithmische Entscheidungen im eigenen Arbeitsumfeld besser einordnen und mitgestalten.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen ebenso wie an Fachkräfte, die ihre Kompetenzen im Umgang mit datenbasierten Entscheidungsprozessen erweitern möchten. Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik sind nicht zwingend erforderlich, da die Inhalte schrittweise aufgebaut werden.

• Fachkräfte aus Analyse, Marketing oder Produktentwicklung mit Interesse an KI-gestützten Entscheidungen
• Quereinsteiger:innen, die sich Richtung Data Science oder KI-Entwicklung orientieren möchten
• Mitarbeitende, die algorithmische Entscheidungsprozesse in ihrem Unternehmen verstehen und einordnen wollen
• Personen mit Grundinteresse an Datenanalyse, die ihr Wissen um KI-Algorithmen vertiefen möchten

Die Lerninhalte werden überwiegend hybrid vermittelt, wobei Präsenz- und Online-Anteile miteinander verzahnt sind; ergänzend kommt zeitweise das virtuelle Klassenzimmer zum Einsatz. Der Unterricht ist meist als Vollzeitformat angelegt, mit Phasen konzentrierter Wissensvermittlung und praktischer Übung an konkreten Datenbeispielen. Theorieblöcke wechseln sich mit angeleiteten Übungen an SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und einfachen neuronalen Netzen ab.

Der Kurs ist als Vollzeitangebot konzipiert und in mehrere aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die inhaltlich von der Datenaufbereitung bis zum neuronalen Netz reichen. Die genaue zeitliche Taktung richtet sich nach dem jeweiligen Kurstermin; insgesamt ist ausreichend Raum für Theorie und praktische Anwendung vorgesehen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme bestätigt. Je nach Durchführung ist zusätzlich eine Abschlussprüfung vorgesehen, deren Bestehen die inhaltliche Auseinandersetzung mit den Kursthemen dokumentiert. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich reglementiertes Examen.

Wer sich mit KI-Algorithmen beschäftigt, ohne deren Entscheidungslogik zu verstehen, bleibt auf der Anwenderebene stecken. Dieser Kurs setzt genau hier an: Er macht sichtbar, wie aus Rohdaten über Datenpipelines, SQL-Abfragen und statistische Verfahren am Ende eine konkrete, automatisierte Entscheidung entsteht. Dieses Verständnis ist Voraussetzung dafür, algorithmische Ergebnisse im Berufsalltag richtig einzuordnen, statt sie ungeprüft zu übernehmen. Für den beruflichen Alltag bedeutet das einen klaren Vorteil: Teilnehmende können nach dem Kurs nicht nur Dashboards lesen, sondern auch nachvollziehen, welche Datenentscheidungen und Modellwahlen hinter einer Kennzahl stecken. Das schafft Sicherheit im Umgang mit KI-Systemen und erleichtert die Kommunikation zwischen Fachabteilungen und technischen Teams, wenn es um automatisierte Entscheidungsprozesse geht. Langfristig eröffnet dieses Wissen Anschlussmöglichkeiten in Richtung Data Science, KI-Entwicklung oder Machine-Learning-Engineering, ohne dass dafür ein grundständiges Informatikstudium vorausgesetzt wird. Die im Kurs erworbenen Fähigkeiten in Datenaufbereitung, SQL, Visualisierung und neuronalen Netzen lassen sich in vielen Positionen einsetzen, in denen Entscheidungen zunehmend datenbasiert und algorithmisch unterstützt getroffen werden.