KI-Technologien für datengetriebene Analysen – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt, wie moderne KI-Technologien in datenintensiven Analyseszenarien konkret eingesetzt werden. Anders als bei einer rein technischen Modellbetrachtung liegt der Schwerpunkt auf dem gesamten Analyseprozess: von der strukturierten Datenaufbereitung über die statistische Auswertung bis zur verständlichen Visualisierung der Ergebnisse. Die Teilnehmenden lernen, wie aus großen Datenmengen mithilfe von SQL, Power BI und neuronalen Netzen belastbare, datengetriebene Analysen entstehen.

Modul 1 - Datenaufbereitung mit SQL für KI-Technologien Bevor datengetriebene Analysen möglich sind, müssen Rohdaten strukturiert aufbereitet werden. Dieses Modul vermittelt die dafür nötigen SQL-Grundlagen im Kontext von KI-Technologien.

• Strukturierte Aufbereitung großer Datenmengen mit SQL
• Optimierte Abfragen zur effizienten Verarbeitung von Datensätzen
• Joins und Aggregationen zur Verdichtung analyserelevanter Informationen
• Nutzbarmachung von Datensätzen für maschinelle Lernmodelle und neuronale Netzwerke
• Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten und Datenquellen
• Grundlagen der Datenmodellierung für nachgelagerte Analysen

Modul 2 - Visualisierung komplexer KI-Prozesse mit Power BI Datengetriebene Analysen entfalten ihren Wert erst, wenn sie verständlich dargestellt werden. Dieses Modul zeigt, wie Power BI dabei unterstützt.

• Aufbau interaktiver Dashboards zur Darstellung von KI-Prozessen
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Berechnung von Modellmetriken
• Visualisierung von Vorhersagewerten und Analyseergebnissen
• Anschauliche Darstellung datenbasierter Entscheidungen anhand verständlicher Kennzahlen
• Aufbau vergleichender Ansichten für unterschiedliche Analysezeiträume
• Gestaltung von Berichten für unterschiedliche fachliche Zielgruppen

Modul 3 - Datenpipelines zur Automatisierung datengetriebener Analysen Damit datengetriebene Analysen im großen Maßstab funktionieren, braucht es automatisierte Prozesse. Dieses Modul behandelt den Aufbau entsprechender Datenpipelines.

• Automatisierung der Integration und Verarbeitung umfangreicher Datenbestände
• Aufbau strukturierter Workflows für konsistente Datenaufbereitung
• Verbesserung der Skalierbarkeit von KI-Systemen durch automatisierte Prozesse
• Steigerung der Effizienz maschineller Lernprozesse durch Pipeline-Automatisierung
• Überwachung von Datenpipelines auf Fehler und Qualitätsabweichungen
• Anpassung von Pipelines an wachsende Datenmengen

Modul 4 - Analytische Methoden und neuronale Netzwerke Im letzten Modul geht es um die statistische und modelltechnische Vertiefung datengetriebener Analysen, insbesondere durch neuronale Netzwerke.

• Explorative Datenanalysen zur Erkennung von Mustern in Trainingsdaten
• Extraktion aussagekräftiger Merkmale mit statistischen Methoden
• Training von Convolutional Neural Networks für Klassifikationsaufgaben
• Einsatz von Recurrent Neural Networks für sequenzielle Daten
• Anwendung von Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellgüte
• Nutzung von Transfer Learning für Prognose- und Klassifikationsmodelle

Praxisorientierte Umsetzung

• Aufbereitung eines umfangreichen Beispieldatensatzes mit SQL
• Entwicklung eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung von Analyseergebnissen
• Konzeption einer automatisierten Datenpipeline für wiederkehrende Analysen
• Durchführung einer explorativen Datenanalyse zur Mustererkennung
• Training eines neuronalen Netzes für eine konkrete Klassifikationsaufgabe
• Anwendung von Hyperparameter-Tuning auf das trainierte Modell
• Bewertung der Analyseergebnisse anhand statistischer Kennzahlen
• Diskussion der Skalierbarkeit des entwickelten Analyseansatzes
• Vergleich unterschiedlicher Visualisierungsformen für dieselbe Datengrundlage
• Übertragung der Methoden auf ein eigenes Analyseszenario
• Rückschau über Grenzen und Fehlerquellen datengetriebener Analysen
• Einordnung der Ergebnisse in einen größeren Entscheidungskontext

Ein wiederkehrendes Element der Übungen ist der bewusste Wechsel zwischen technischer Umsetzung und inhaltlicher Interpretation: Eine gut gebaute SQL-Abfrage oder ein technisch sauberes neuronales Netz bringt wenig, wenn die daraus abgeleitete Analyse nicht korrekt interpretiert wird. Genau dieser Übersetzungsschritt zwischen Technik und Erkenntnis zieht sich durch alle vier Module. Am Ende des Kurses verfügen die Teilnehmenden über ein Verständnis dafür, wie moderne KI-Technologien den gesamten Analyseprozess unterstützen - von der ersten Datenabfrage bis zur fundierten, visuell aufbereiteten Erkenntnis. Dabei wird auch deutlich, an welchen Stellen des Prozesses Fehler besonders leicht entstehen: bei unsauber aufbereiteten Datensätzen, bei falsch interpretierten Modellmetriken oder bei Dashboards, die zwar technisch korrekt, aber inhaltlich missverständlich aufgebaut sind. Wer diese typischen Fehlerquellen kennt, kann datengetriebene Analysen von Beginn an robuster gestalten.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen ebenso wie an Fachkräfte, die datengetriebene Analysen mit modernen KI-Technologien durchführen möchten. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich.

• Fachkräfte aus Analyse, Controlling oder Business Intelligence mit Interesse an KI-gestützten Verfahren
• Quereinsteiger:innen, die sich in Richtung Data Analytics oder KI-Entwicklung orientieren möchten
• Mitarbeitende, die datenbasierte Entscheidungsprozesse im eigenen Arbeitsumfeld stärken wollen
• Personen mit Interesse an der praktischen Verbindung von Datenbanktechnik und maschinellem Lernen

Der Unterricht findet im Hybridformat statt und kombiniert Präsenz- mit Online-Lernphasen. Als Vollzeitangebot konzipiert, bietet der Kurs Raum für eine intensive Auseinandersetzung mit Datenanalyse-Technologien. Theoretische Einführungen in SQL, Power BI und neuronale Netze werden direkt durch praktische Übungen an Beispieldatensätzen ergänzt.

Der Kurs ist als Vollzeitformat konzipiert und gliedert sich in mehrere aufeinander aufbauende Blöcke, die von der Datenaufbereitung über die Visualisierung bis zur Anwendung neuronaler Netze reichen. Der genaue Zeitrahmen ergibt sich aus dem jeweiligen Kurstermin.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich reglementiertes Examen.

Datengetriebene Analysen sind nur so gut wie die Technologien, mit denen sie erstellt werden - und nur so aussagekräftig wie ihre Interpretation. Dieser Kurs verbindet beide Seiten: die technische Beherrschung von SQL, Power BI und neuronalen Netzen einerseits, die inhaltliche Einordnung der gewonnenen Erkenntnisse andererseits. Im Berufsalltag zeigt sich der Nutzen darin, dass Teilnehmende nach dem Kurs nicht nur einzelne Analysetools bedienen können, sondern den gesamten Prozess von der Datenabfrage bis zur visuell aufbereiteten Erkenntnis überblicken. Das erleichtert die Zusammenarbeit mit technischen Teams und stärkt die eigene Position bei datenbasierten Entscheidungen. Wer versteht, wie eine SQL-Abfrage, ein Dashboard-Wert und ein Modellergebnis zusammenhängen, kann Rückfragen aus Fachabteilungen souverän beantworten, statt auf externe Data-Science-Teams verweisen zu müssen. Langfristig qualifiziert dieses Wissen für Tätigkeiten im Bereich Data Analytics, Business Intelligence oder KI-gestützte Entscheidungsunterstützung. Die Kombination aus Datenbanktechnik, Visualisierung und neuronalen Netzen ist in vielen Branchen gefragt, in denen Analysen zunehmend datenintensiv und technologiegestützt erfolgen. Gerade weil sich die eingesetzten Werkzeuge - SQL, Power BI, neuronale Netze - branchenübergreifend wiederfinden, lässt sich das erworbene Wissen flexibel auf unterschiedliche Arbeitsumfelder übertragen, von der Industrie über den Handel bis zu Dienstleistungsunternehmen.