KI-Modelle entwickeln: SQL, Power BI, neuronale Netze – Kurs

Diese Weiterbildung führt in die technischen Grundlagen der KI-Modellentwicklung ein und verbindet dabei vier Kernbereiche: den Aufbau automatisierter Datenpipelines, die Datenverarbeitung mit SQL, die Analyse und Visualisierung von Modellergebnissen mit Power BI sowie die strukturierte Entwicklung neuronaler Netzwerke. Anders als reine Prompting-Kurse setzt diese Weiterbildung tiefer an der technischen Basis an, auf der KI-Modelle überhaupt erst entstehen – von der Bereinigung roher Datenquellen bis zum Training von Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bilderkennung und Sprachverarbeitung. Formale Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, technisches Spezialwissen wird im Kursverlauf schrittweise aufgebaut.

Die Weiterbildung ist in vier Themenblöcke gegliedert, die den gesamten Weg von der Rohdatenaufbereitung bis zum trainierten neuronalen Netz abbilden. Automatisierte Datenpipelines für KI-Modelle Der erste Block behandelt die technische Vorstufe jeder Modellentwicklung: die verlässliche Bereitstellung sauberer Daten.

• Aufbau automatisierter Pipelines zur Datenbereitstellung für KI-Modelle
• Bereinigung und Harmonisierung heterogener Datenquellen
• Techniken zur Fehlererkennung und Konsistenzprüfung in Datensätzen
• Skalierung von Workflows für wachsende Trainingsdatenmengen
• Automatisierungstechniken zur Beschleunigung der Modellentwicklung
• Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Datenverarbeitungsschritten

SQL für die Datenverarbeitung in der KI Im zweiten Block steht SQL als Werkzeug zur strukturierten Datenaufbereitung im Mittelpunkt.

• Grundlagen relationaler Datenbanken im Kontext von KI-Projekten
• Joins zur Zusammenführung mehrerer Datenquellen
• Aggregationen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Schreiben optimierter Abfragen für strukturierte Trainingsdatensätze
• Gestaltung von Datenbankstrukturen für Performance und Skalierbarkeit
• Qualitätssicherung von Trainingsdaten durch systematische Abfragelogik

Interaktive Analyse und Modellbewertung mit Power BI Der dritte Block überträgt die aufbereiteten Daten in visuelle Analysen zur Bewertung von KI-Modellen.

• Aufbau dynamischer Dashboards zur Beurteilung von Trainingsmetriken
• Visualisierung von Modellgenauigkeit und Trainingsverlauf
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Analyse von KI-Prognosen
• Entwicklung aussagekräftiger Berichte für datengetriebene Optimierungsentscheidungen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb von Power BI
• Gestaltung verständlicher Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen

Strukturierte Entwicklung neuronaler Netzwerke Der vierte Block führt in den eigentlichen Aufbau und das Training neuronaler Netze ein.

• Erkennung von Mustern in Daten zur Erstellung von Vorhersagemodellen
• Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze
• Convolutional Neural Networks für Aufgaben der Bilderkennung
• Recurrent Neural Networks für Aufgaben der Sprachverarbeitung
• Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellleistung
• Transfer Learning zur Wiederverwendung bestehender Modellarchitekturen

Praxistraining Ein durchgehender Praxisstrang verknüpft die vier Themenblöcke und führt die Teilnehmenden von der Rohdatenaufbereitung bis zum trainierten Modell.

• Aufbau einer einfachen Datenpipeline für einen Beispieldatensatz
• Bereinigung eines fehlerbehafteten Rohdatensatzes in Übungsaufgaben
• Formulierung von SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationen für Trainingsdaten
• Optimierung einer Datenbankstruktur anhand eines Beispielszenarios
• Erstellung eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung von Trainingsmetriken
• Entwicklung eigener DAX-Formeln zur Auswertung von Modellergebnissen
• Training eines einfachen Convolutional Neural Network zur Bilderkennung
• Training eines einfachen Recurrent Neural Network zur Textverarbeitung
• Durchführung von Hyperparameter-Tuning an einem Beispielmodell
• Anwendung von Transfer Learning auf ein vortrainiertes Modell
• Zusammenführung aller Schritte in einem kleinen End-to-End-Projekt
• Präsentation der eigenen Modellergebnisse anhand der erstellten Dashboards

Der Aufbau der vier Blöcke folgt bewusst dem tatsächlichen Ablauf eines KI-Projekts: Ohne saubere Datenpipelines und durchdachte SQL-Abfragen liefert selbst das beste neuronale Netz keine verlässlichen Ergebnisse. Die Power-BI-Module schließen den Kreis, indem sie sichtbar machen, ob ein trainiertes Modell tatsächlich brauchbare Vorhersagen liefert. Diese Verzahnung unterscheidet die Weiterbildung von Kursen, die sich ausschließlich auf die Bedienung von KI-Anwendungen konzentrieren: Hier geht es um das technische Verständnis dafür, wie Modelle mit Daten trainiert, überwacht und verbessert werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die über die reine Nutzung von KI-Tools hinaus verstehen möchten, wie Modelle mit Daten trainiert und ausgewertet werden.

• Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenanalyse und KI-Entwicklung
• Fachkräfte aus Marketing, Projektarbeit oder Produktentwicklung, die KI-Kompetenzen ausbauen möchten
• Personen aus administrativen oder analytischen Berufsfeldern, die sich technisch weiterqualifizieren wollen
• Berufstätige, die KI-Tools und KI-Methoden verantwortungsvoll im Arbeitsalltag einsetzen möchten

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und kombiniert damit Präsenz- und Online-Anteile, sodass technische Übungen sowohl begleitet als auch im eigenen Tempo vertieft werden können. Jeder Themenblock verbindet eine kompakte fachliche Einführung mit unmittelbar anschließenden praktischen Übungen an Beispieldatensätzen, sodass Konzepte wie Datenpipelines oder neuronale Netze nicht nur erklärt, sondern selbst umgesetzt werden. Die Power-BI-Module dienen zugleich als durchgängiges Werkzeug, um die Fortschritte aus den vorherigen Blöcken sichtbar zu machen.

Die Weiterbildung wird als Vollzeitkurs im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt inhaltlich vier technische Themenblöcke von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz ab. Der Umfang berücksichtigt, dass technisches Spezialwissen schrittweise aufgebaut wird, weshalb ausreichend Zeit für Übungen an Beispieldatensätzen eingeplant ist. Konkrete Start- und Enddaten richten sich nach dem gebuchten Kurstermin.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kompetenzen in Datenpipelines, SQL, Power BI und neuronalen Netzen dokumentieren. Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat, kein staatlich reguliertes Examen und keine Herstellerzertifizierung eines Softwareanbieters.

Während viele KI-Weiterbildungen sich auf die Bedienung fertiger Anwendungen beschränken, setzt dieser Kurs eine Ebene tiefer an: bei den Daten und Modellen, die hinter jeder KI-Anwendung stehen. Wer versteht, wie Datenpipelines aufgebaut, Trainingsdaten mit SQL aufbereitet und neuronale Netze trainiert werden, kann KI-Projekte nicht nur nutzen, sondern technisch mitgestalten. Die Kombination aus Datenaufbereitung, SQL, Power-BI-Analyse und neuronalen Netzen deckt einen Querschnitt an Fähigkeiten ab, der in Data-Analytics- und KI-nahen Positionen regelmäßig gefragt ist – von der Aufbereitung roher Datenquellen bis zur verständlichen Aufbereitung von Modellergebnissen für Entscheidungsträger. Für Berufstätige, die aus analytischen oder administrativen Feldern kommen, bietet die Weiterbildung einen strukturierten Einstieg in technische KI-Kompetenzen, ohne einen informatiknahen Studienabschluss vorauszusetzen, und schafft damit eine realistische Grundlage für den nächsten Schritt in Richtung Data Analytics oder KI-Entwicklung.