Künstliche Intelligenz (KI) und Datenmanagement

Dieser Kurs verbindet zwei der prägendsten technologischen Entwicklungen unserer Zeit: Künstliche Intelligenz und professionelles Datenmanagement. Im Mittelpunkt steht die praktische Frage, wie KI-Werkzeuge eingesetzt werden können, um Daten zu verstehen, zu verarbeiten und für Analysen und automatisierte Berichte nutzbar zu machen – ohne tiefe Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Von Datenformaten über Preprocessing und RAG-Konzepte bis hin zu vollständigen automatisierten Analyse-Agenten mit Business-Use-Cases deckt der Kurs die gesamte Bandbreite moderner KI-gestützter Datenarbeit ab.

Datengrundlagen und Preprocessing Ohne saubere, strukturierte Daten liefert keine KI verlässliche Ergebnisse. Dieser Einstiegsblock vermittelt das notwendige Verständnis für Datenformate und die typischen Fehlerquellen in realen Datensätzen. Die Teilnehmenden lernen, Rohdaten für KI-Eingaben vorzubereiten – eine Grundkompetenz für alle weiteren Kursmodule.

• Datenformate: CSV, JSON, XML – Struktur, Lesbarkeit, typische Anwendungsfälle
• Datenqualität: fehlende Werte, Duplikate, Inkonsistenzen identifizieren und beheben
• Grundlegende Datentransformationen ohne Programmierung: Filtern, Sortieren, Normalisieren
• Datenquellen verstehen: Tabellenkalkulationen, Datenbank-Exporte, API-Antworten
• Datensätze für den Upload in KI-Tools optimieren: Zeichenkodierung, Spaltenbezeichnungen, Tabellenstruktur
• Datenschutz beim Handling realer Daten: Anonymisierung, sensitive Felder erkennen

Daten-Prompting und KI-Integration KI-Systeme sind nur so gut wie die Aufgaben, die man ihnen stellt. Dieses Modul zeigt, wie man Datenanalyse-Aufgaben so formuliert, dass KI-Systeme präzise und nützliche Ergebnisse liefern.

• Prompt-Anatomie für Datenaufgaben: Kontext, Daten, Aufgabe, Ausgabeformat
• File-Upload-Workflows: Dokumente, Tabellen und Reports direkt in KI-Chats einbringen
• Iteratives Prompting: Folgefragen, Verfeinerungen, Korrekturen im Dialog
• Ausgabeformate steuern: Tabellen, Zusammenfassungen, JSON-strukturierte Antworten
• Grenzen des Daten-Promptings erkennen: Halluzinationsrisiken, Kontextfensterbeschränkungen
• Mehrsprachige Datenprompts und Umgang mit nicht-deutschen Quelldaten

RAG-Konzepte und Wissensintegration Retrieval-Augmented Generation (RAG) erlaubt es, KI-Systemen eigene Dokumente und Datenquellen als Wissensbasis bereitzustellen. Dieser Block erklärt das Prinzip und zeigt, wie es in der Praxis angewendet wird, ohne dass eigene Serverinfrastruktur benötigt wird.

• RAG-Prinzip: Retrieval-Schritt, Augmentation und Generierung im Zusammenspiel
• Wissensdokumente vorbereiten: Chunking-Strategien, Metadaten, Tabellenstrukturen
• Einbindung von RAG in vorhandene KI-Tools und No-Code-Plattformen
• Qualitätskontrolle von RAG-Antworten: Quellenverweis, Halluzinationserkennung
• Praktische Use-Cases: interne FAQ-Bots, Produktdatenbanken, Report-Assistenten
• Abgrenzung von Fine-Tuning vs. RAG: wann welcher Ansatz sinnvoll ist

Automatisierungsworkflows mit KI Einzelne KI-Abfragen sind erst der Anfang. In diesem Modul bauen die Teilnehmenden echte Automatisierungsworkflows, die Datenquellen, KI-Verarbeitungsschritte und Ausgabekanäle miteinander verbinden – ganz ohne Programmierung.

• Zapier, n8n und Make: Plattformvergleich und Einstieg
• Trigger-Konzepte: zeitgesteuert, ereignisbasiert, webhook-gesteuert
• Datenflüsse: Eingabedaten transformieren, an KI-APIs senden, Ergebnisse weiterleiten
• Fehlerbehandlung in Workflows: Retry-Logik, Benachrichtigungen, Fallback-Aktionen
• Integration mit gängigen Business-Tools: E-Mail, Tabellenkalkulation, CRM, Projektmanagement
• Datenschutz in automatisierten Workflows: welche Daten dürfen durch welche externen Dienste fließen

Praxisblock und Abschlussprojekt

• Analyse eines realen Datensatzes per Daten-Prompt mit iterativer Verfeinerung
• Aufbau eines RAG-basierten Dokument-Assistenten für unternehmenseigene Reports
• Bau eines automatisierten Reporting-Workflows (täglich oder wöchentlich) mit n8n oder Zapier
• Konfiguration eines KI-Agenten für Datenanalyse und automatisches Reporting
• Integration von File-Upload und JSON-Datenausgabe in einem End-to-End-Workflow
• Datenschutz-Audit des eigenen Workflows: Risikoprüfung und Anonymisierungsschritte
• Review und Optimierung von Prompt-Ketten anhand von Qualitätskriterien
• Peer-Review: Workflows anderer Teilnehmender analysieren und Verbesserungen vorschlagen
• Dokumentation des eigenen Projekts für den beruflichen Portfolioaufbau
• Präsentation eines vollständigen automatisierten Analyse-Agenten mit Business-Use-Case
• Abschlussdiskussion: Trends in KI und Datenmanagement, Ausblick auf agentenbasierte Systeme
• Reflexion über ethische Aspekte: Bias in Daten, Transparenzpflichten und EU-AI-Act-Grundlagen

Dieser Kurs richtet sich an Berufstätige, die mit Daten arbeiten oder dies in Zukunft stärker tun möchten, und die KI als praktisches Werkzeug für ihre tägliche Arbeit nutzen wollen – unabhängig davon, ob sie aus einem technischen oder kaufmännischen Umfeld kommen.

• Fachkräfte in Analyse-, Controlling- oder Berichtsrollen, die ihre Prozesse mit KI beschleunigen möchten
• Personen, die in den Bereich Data Analytics oder Automatisierung wechseln wollen
• Projektmanager und Teamleiter, die datengetriebene Entscheidungen besser unterstützen wollen
• IT-affine Quereinsteiger ohne formale Datenwissenschafts-Ausbildung
• Personen, die einen Einstieg in KI-Berufsfelder wie Automation Engineering oder KI-gestützte Analytik suchen

Der Kurs ist stark projektorientiert: Jedes Modul mündet in einer eigenständig umgesetzten Übungsaufgabe, und das Abschlussprojekt baut einen vollständigen KI-gestützten Daten-Workflow auf. Theoretische Einheiten sind knapp gehalten – sie liefern das konzeptuelle Rüstzeug, das unmittelbar in der nächsten Praxisphase angewendet wird. Screencast-Demos zeigen die Werkzeuge Schritt für Schritt; die Teilnehmenden setzen das Gesehene parallel in ihrer eigenen Umgebung um. Peer-Reviews und Gruppen-Feedbacks fördern den Erfahrungsaustausch zu unterschiedlichen Business-Kontexten.

Der Kurs erstreckt sich typischerweise über mehrere Wochen und kann je nach Anbieter als Vollzeit- oder Teilzeitvariante belegt werden. Die genaue Stundenanzahl wird durch den jeweiligen Anbieter festgelegt. Eigenständige Nachbearbeitung und das Experimentieren mit eigenen Datensätzen werden ausdrücklich empfohlen, da die Kompetenzentwicklung im Bereich Daten-Prompting und Workflow-Design stark von der eigenen Praxis abhängt.

Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmenden eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Bildungsträgers, die die erworbenen Kompetenzen im Bereich KI und Datenmanagement dokumentiert. Ein offizielles Industrie- oder Herstellerzertifikat ist mit diesem Kurs nicht verbunden – die Bescheinigung eignet sich jedoch als Kompetenznachweis in Bewerbungsunterlagen und als Grundlage für weiterführende Zertifizierungen im Bereich Data Analytics oder AI Engineering.

KI-Werkzeuge für Datenarbeit sind kein Zukunftsthema mehr – sie sind in Analyse- und Controlling-Abteilungen bereits im Einsatz. Wer heute lernt, Daten sauber aufzubereiten, präzise Prompts zu formulieren und Automatisierungsworkflows aufzubauen, verschafft sich einen messbaren Produktivitätsvorteil: Analysen, die früher Stunden dauerten, können mit gut konfigurierten KI-Agenten in Minuten erledigt werden. Der Praxisansatz des Kurses ist dabei entscheidend: Nicht abstrakte KI-Theorie, sondern konkrete Werkzeuge und Workflows stehen im Mittelpunkt. Das Abschlussprojekt – ein vollständiger automatisierter Analyse-Agent mit echtem Business-Use-Case – ist ein vorzeigbares Ergebnis, das direkt als Portfolioarbeit genutzt werden kann. Besonders wertvoll ist die Verbindung von Datenkompetenz und Automatisierungsdenken: Wer versteht, wie Datenflüsse in Workflows organisiert werden und wie KI in diese Flüsse eingebunden wird, denkt in Systemen – eine Denkweise, die in modernen Unternehmen zunehmend gefragt ist und Türen zu Rollen wie Data Analyst, Automation Engineer oder AI Developer öffnet.