KI-gestützte Business Intelligence — Power BI mit AI-Funktionen, predictive Analytics, automatisierte Insights und Augmented Analytics.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Klassische Business Intelligence (Dashboards, Reports) wird durch KI revolutioniert: Predictive Analytics, Augmented Analytics, Natural Language Queries, automatische Insight-Erkennung. Dieser Kurs verbindet beide Welten. BI-Grundlagen (1 Woche): BI-Architektur (Data Sources → ETL → Data Warehouse → Cubes → Reports), Datenmodellierung (Star Schema, Snowflake Schema, Fakten- und Dimensionstabellen, SCD — Slowly Changing Dimensions Typ 1/2/3). Power BI Desktop (3 Wochen): Daten-Import (Power Query mit M-Sprache für 100+ Connectoren), Datenmodellierung (Beziehungen, Cardinality, Cross-Filter Direction), DAX (Calculated Columns, Measures, Time Intelligence wie SAMEPERIODLASTYEAR, Iteratoren wie SUMX/AVERAGEX, Filter-Kontext, CALCULATE als wichtigste Funktion). Visualisierungen (Standard + Custom Visuals aus AppSource, R/Python-Visuals), Bookmarks, Drill-Through, Tooltips, Buttons für Navigation. Power BI Service (1 Woche): Workspaces, Datasets, Dataflows, Deployment Pipelines, Row-Level Security, Power BI Apps für Distribution. KI-Funktionen in Power BI (3 Wochen): Q&A (Natural Language Query — User fragt „Wie war Umsatz 2024 in Bayern?"), Quick Insights (automatische Auffälligkeiten in Daten), Decomposition Tree für Ursachen-Analyse, Key Influencers (Welche Variablen treiben einen Wert?), Smart Narratives (Auto-Text-Generation), AI Insights mit Azure ML (Sentiment Analysis, Image Tagging, Text Translation), Anomaly Detection auf Time-Series, Forecasting auf Line Charts. Copilot in Power BI (GA): Reports mit Prompts erstellen, DAX-Formeln generieren, Insights zusammenfassen. Python/R in Power BI (1 Woche): Eigene ML-Modelle integrieren (Scikit-learn, statsmodels) für Predictive Use Cases (Churn, Forecasting, Klassifikation). Augmented Analytics-Plattformen (1 Woche): Vergleich mit ThoughtSpot, Tableau Pulse, Sisense Fusion. Capstone: Eigenes BI-Dashboard mit ML-Integration für Praxis-Use-Case.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Großteil der DA-100/PL-300-Inhalte (Microsoft Power BI Data Analyst) wird abgedeckt. Exam-Buchung separat.
Power BI Desktop (kostenlos) + Power BI Service (Lizenz). Pro-Lizenz wird für Capstone-Sharing benötigt — Demo-Account verfügbar.
Sehr tief — bis zu Time Intelligence, komplexen Filter-Manipulationen, Calculation Groups. DAX ist BI-Pflicht.
Hilfreich für ML-Integration, aber Hauptkursinhalt funktioniert ohne. Python-Modul ist optional vertiefend.
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.