Künstliche Intelligenz (KI/AI) + Business Intelligence

Business Intelligence und Künstliche Intelligenz wachsen in modernen Unternehmen unaufhaltsam zusammen. Wer Datenanalysen nicht mehr nur rückwärtsgewandt betreibt, sondern Vorhersagemodelle nutzt, Anomalien automatisch erkennt und Entscheidungsprozesse durch KI-gestützte Werkzeuge beschleunigt, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil. Diese Weiterbildung verbindet klassische BI-Methoden mit zeitgemäßen KI-Techniken — von Python-Grundlagen über maschinelles Lernen bis zu Generativer KI und Prompt Engineering. Der Abschluss bereitet gezielt auf international anerkannte Zertifizierungsprüfungen vor und qualifiziert für Fachpositionen im wachsenden Bereich datengetriebener Unternehmenssteuerung.

Modul 1 führt in die Grundlagen von KI und Business Intelligence ein. Es legt das konzeptionelle Fundament für alle weiteren Lernschritte: Teilnehmende erhalten einen Überblick über Datentypen, BI-Architekturen, Datenflüsse und die Rolle Künstlicher Intelligenz in modernen Analyseprozessen.

• Geschichte und Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz
• Klassische BI-Architekturen und deren Schwächen
• Data Warehouses, Data Lakes und hybride Ansätze
• Einführung in Datenmodellierung für analytische Zwecke
• KI als Erweiterung klassischer Reporting-Werkzeuge
• Überblick über Zertifizierungsrahmen und Prüfungsformate

Modul 2 behandelt Python als zentrale Programmiersprache für KI-gestützte Business Intelligence. Die Lernenden arbeiten mit praxisrelevanten Bibliotheken und vollziehen den Weg vom Rohdatensatz bis zur analytischen Auswertung nach.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datenstrukturen, Kontrollfluss
• Einsatz von Pandas und NumPy für Datentransformationen
• Visualisierung von Datenreihen mit Matplotlib und Seaborn
• Anbindung von Datenquellen und API-Schnittstellen
• Automatisierung wiederkehrender Datenaufbereitungsschritte
• Schreiben von wiederverwendbarem, strukturiertem Python-Code

Modul 3 widmet sich Machine Learning für Business Intelligence. Hier lernen die Teilnehmenden, konkrete Unternehmensfragestellungen mit ML-Methoden zu adressieren und Modelle zu bewerten.

• Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Vergleich
• Klassifikations- und Regressionsmodelle für Geschäftsdaten
• Modelltraining, Validierung und Hyperparameter-Tuning
• Feature Engineering: Auswahl und Transformation relevanter Merkmale
• Anomalieerkennung zur Risikominimierung in Unternehmensdaten
• Prädiktive Analysen und deren Einbindung in BI-Dashboards

Modul 4 erweitert das Wissen durch Advanced AI und Generative AI für BI. Themen wie Large Language Models, statistische Analyse mit KI-Unterstützung und Prompt Engineering runden das Kompetenzprofil ab.

• Grundkonzepte von Generativer KI und Large Language Models
• Prompt Engineering für analytische und berichtsorientierte Aufgaben
• Statistische Methoden im Zusammenspiel mit KI-Tools
• AI-gestützte BI-Plattformen konfigurieren und einsetzen
• Kommunikation und Visualisierung datengetriebener Erkenntnisse
• Ethische und gesellschaftliche Fragen beim KI-Einsatz

Praxisblock — Capstone Project und Zertifizierungsvorbereitung Im abschließenden praktischen Teil setzen die Teilnehmenden ihr gesamtes Wissen in einem eigenständigen Projekt um. Parallel bereitet ein strukturiertes Prüfungsprogramm auf die internationale Herstellerzertifizierung vor.

• Eigenständige Problemdefinition und Datenbeschaffung für das Capstone Project
• Explorative Datenanalyse und Bereinigung realer Datensätze
• Entwicklung und Training eines geeigneten ML-Modells
• Evaluation des Modells anhand praxisnaher KPIs
• Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse für Stakeholder
• Erstellung eines schriftlichen Berichts nach Branchenstandard
• Simulation von Zertifizierungsprüfungen unter Prüfungsbedingungen
• Vertiefung prüfungsrelevanter Konzepte in gezielten Repetitorien
• Kommunikationsmodul: Präsentation und Verteidigung von Analyseergebnissen
• Feedback- und Nachbereitungsrunden mit individuellen Lernempfehlungen
• Vorbereitung der Bewerbungsunterlagen und Jobsearch-Support
• Abnahme der internationalen Herstellerzertifizierungsprüfung

Der Lehrgang endet mit einem abgeschlossenen Praxisprojekt, das Arbeitgebern direkt als Arbeitszeugnis dienen kann. Die Kombination aus technischem Tiefgang, praxisorientierter Projektarbeit und gezielter Prüfungsvorbereitung qualifiziert die Teilnehmerinnen und Teilnehmer für Positionen an der Schnittstelle von Datenanalyse und KI-Implementierung.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich Datenanalyse, Business Intelligence oder Unternehmenssteuerung tätig sind oder in diesen Bereich einsteigen möchten, und ihre Kompetenzen durch KI-Methoden ausbauen wollen.

• Berufserfahrene aus kaufmännischen oder technischen Berufen, die Datenanalyse vertiefen möchten
• Quereinsteigende mit analytischem Interesse und ersten IT-Kenntnissen
• BI-Analystinnen und -Analysten, die bestehende Kenntnisse um Machine Learning erweitern wollen
• Fachkräfte aus Controlling, Marketing oder Vertrieb mit Interesse an prädiktiver Analytik
• Personen, die sich gezielt auf internationale KI- und BI-Zertifizierungen vorbereiten möchten

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning angeboten, das Online- und Präsenzanteile sinnvoll miteinander verbindet. Lernende profitieren von interaktiven Unterrichtseinheiten, geführten Programmierübungen und eigenständiger Projektarbeit. Dozentinnen und Dozenten begleiten den Lernfortschritt individuell und geben regelmäßig strukturiertes Feedback. Darüber hinaus werden Prüfungssimulationen und gezielte Wiederholungseinheiten eingesetzt, um die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung zu unterstützen.

Die Weiterbildung dauert in der Regel mehr als eine Woche bis zu einem Monat. Sie wird sowohl in Vollzeit- als auch in Teilzeitformaten angeboten, sodass individuelle Lebens- und Arbeitssituationen berücksichtigt werden können. Der genaue Umfang wird im persönlichen Beratungsgespräch vor Kursbeginn festgelegt.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Bildungsträgers. Die Prüfungsvorbereitung ist integraler Bestandteil des Kurses, und die Zertifizierungsprüfung wird als Teil der Weiterbildung abgelegt. Das Herstellerzertifikat bestätigt nachweisbar KI- und BI-Kompetenzen auf internationalem Niveau und erhöht die Chancen auf dem Arbeitsmarkt erheblich.

Die Verbindung von Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz gehört heute zu den gefragtesten Kompetenzkombinationen auf dem IT-Arbeitsmarkt. Absolventinnen und Absolventen dieses Lehrgangs sind in der Lage, nicht nur historische Daten auszuwerten, sondern auch Vorhersagemodelle zu entwickeln, die Unternehmen bei strategischen Entscheidungen unterstützen. Damit positionieren sie sich als wertvolle Schnittstelle zwischen Fachbereichen und technischer Dateninfrastruktur. Der integrierte Capstone-Ansatz stellt sicher, dass die erlernten Fähigkeiten nicht nur theoretisch vorhanden sind, sondern in einem konkreten Projektergebnis münden, das Arbeitgebern präsentiert werden kann. Dieser direkte Praxisbezug erhöht die Glaubwürdigkeit im Bewerbungsprozess und verkürzt die Einarbeitungszeit in neuen Positionen spürbar. Bei Bildungsträgern, die eine AZAV-Zertifizierung besitzen, ist die Förderung dieser Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters möglich. Abhängig von der persönlichen Situation kommen außerdem Leistungen nach dem Qualifizierungschancengesetz, Förderungen der Deutschen Rentenversicherung oder — bei entsprechender Zulassung — Leistungen zur Rehabilitation in Betracht. Die Kursberatung unterstützt dabei, den geeigneten Förderweg zu identifizieren.