Data Science und KI Starter — Masterclass mit CRISP-DM

Künstliche Intelligenz und Data Science gehören zu den prägenden Technologiefeldern unserer Zeit. Unternehmen aller Branchen suchen nach Fachkräften, die datengetriebene Entscheidungen treffen, digitale Geschäftsmodelle analysieren und KI-Projekte strukturiert umsetzen können. Diese Masterclass bietet einen fundierten Einstieg in beide Themenfelder und verbindet technisches Grundlagenwissen mit strategischen und ethischen Perspektiven. Der Kurs baut auf dem international anerkannten CRISP-DM-Prozessmodell auf und vermittelt praxisorientiert, wie Data-Science-Projekte von der Problemdefinition bis zur Auswertung methodisch sauber aufgesetzt werden. Die Kursmodule wurden in Kooperation mit der E-Learning Group GmbH entwickelt und stellen hochwertiges Lernmaterial bereit, das sowohl Fachkräfte als auch Führungskräfte anspricht.

Digitale Geschäftsmodelle und Prozessdigitalisierung Das erste Modul führt in die strategische Dimension der Digitalisierung ein. Teilnehmende lernen, wie Unternehmen ihr Geschäftsmodell vom analogen in das digitale Zeitalter überführen und welche Technologien dabei eine Schlüsselrolle spielen. Besonderes Augenmerk liegt auf Robotic Process Automation als praxisnahem Werkzeug zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe.

• Merkmale und Typen digitaler Geschäftsmodelle
• Unterschiede zwischen analogen und digitalen Wertschöpfungsketten
• Identifikation von Digitalisierungspotenzialen in spezifischen Branchen
• Robotic Process Automation (RPA): Konzept, Anwendungsfälle und Implementierungsstrategien
• Entscheidungsprozesse in digitalen Abläufen modellieren
• Technologische Enabler der Digitaltransformation im Überblick

Data Science: Methoden, Daten und CRISP-DM Das zweite Modul legt das methodische Fundament für den Umgang mit Daten. Teilnehmende lernen, wie Data-Science-Projekte nach dem CRISP-DM-Modell strukturiert werden, welche Datentypen es gibt und wie grundlegende Analysemethoden angewendet werden.

• Einführung in das CRISP-DM-Prozessmodell und seine Phasen
• Datentypen und Datenquellen klassifizieren und bewerten
• Grundlegende Methoden der Datenanalyse und -auswertung
• Datenvorbereitung und Qualitätssicherung im Data-Science-Prozess
• Visualisierung von Analyseergebnissen für verschiedene Zielgruppen
• Projektmanagement in Data-Science-Vorhaben

Marketing Data Science und rechtliche Grundlagen Im dritten Modul wird Data Science im Marketingkontext behandelt. Teilnehmende lernen, welche Datenquellen im Marketing relevant sind, wie der Marketing-Data-Science-Lifecycle verläuft und welche rechtlichen Anforderungen im Umgang mit personenbezogenen Marketingdaten zu beachten sind.

• Datenquellen im Marketing: erste, zweite und dritte Parteidaten
• Marketing-Data-Science-Lifecycle von der Datenerhebung zur Entscheidung
• Kundensegmentierung und Zielgruppenanalyse mit Datenmethoden
• Rechtliche Anforderungen: Datenschutz-Grundverordnung und Einwilligungsmanagement
• Erfolgsmessung und KPI-Definition in datengetriebenen Marketingstrategien
• Fallbeispiele aus E-Commerce, Direktmarketing und digitalem Advertising

Künstliche Intelligenz, Big Data und Technikethik Das vierte Modul behandelt die technologischen und ethischen Dimensionen von KI und Big Data. Teilnehmende verstehen, welche KI-Algorithmen es gibt, welche Rolle Big Data als Grundlage für KI spielt und wie Unternehmen verantwortungsvoll mit diesen Technologien umgehen können.

• KI-Algorithmen im Überblick: überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze
• Technologische Trends und Entwicklungslinien von Big Data und KI
• Entscheidungskriterien für den Einsatz von KI in betrieblichen Kontexten
• Trustworthy AI: Prinzipien für verantwortungsvolle KI-Anwendungen
• Technikethik: gesellschaftliche und unternehmerische Verantwortung bei KI-Einsatz
• System Innovation: wie KI bestehende Industrien transformiert

In der begleitenden Praxisphase werden alle Module durch konkrete Aufgaben vertieft, darunter

• Analyse eines realen digitalen Geschäftsmodells und Identifikation von Automatisierungspotenzialen
• Aufsetzen eines Data-Science-Projekts nach dem CRISP-DM-Modell mit einer konkreten Fragestellung
• Klassifikation und Bewertung verschiedener Datensätze nach Typ, Qualität und Analysepotenzial
• Datenauswertung anhand eines Marketing-Datensatzes und Ableitung von Handlungsempfehlungen
• Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie für einen fiktiven Mittelstandsbetrieb
• Erstellung eines Berichts zur datenschutzkonformen Nutzung von Kundendaten im Marketing
• Recherche und Präsentation eines aktuellen KI-Anwendungsfalls aus der eigenen Branche
• Bewertung eines KI-Systems anhand ethischer Kriterien des Trustworthy-AI-Frameworks
• Erstellung einer Visualisierung von Datenanalyseergebnissen für eine Führungsentscheidung
• Simulation eines Entscheidungsprozesses zur Einführung einer RPA-Lösung
• Erarbeitung eines Glossars mit Kernbegriffen aus Data Science und KI für die eigene Berufsdomäne
• Abschlussreflexion: Potenziale und Grenzen von KI im eigenen beruflichen Umfeld

Durch die Kombination aus strategischen, methodischen und ethischen Inhalten schafft die Masterclass eine Grundlage, die weit über bloßes Tool-Wissen hinausgeht. Absolventen können KI- und Data-Science-Vorhaben nicht nur technisch einordnen, sondern auch geschäftlich bewerten, kommunizieren und mitverantworten. Die Inhalte sind so aufgebaut, dass sie sowohl für Fachkräfte ohne Programmierkenntnisse verständlich sind als auch für Personen mit technischem Hintergrund echten Mehrwert bieten. Der Fokus liegt auf konzeptuellem Verständnis, strategischer Anwendung und verantwortungsvollem Handeln.

Die Masterclass richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Marketing, Unternehmensentwicklung, Technologie und verwandten Bereichen, die ihre Kompetenzen in Data Science und KI fundiert aufbauen möchten. Auch Unternehmer mit dem Ziel, ihr Unternehmen digital weiterzuentwickeln, finden hier praxisnahes Wissen.

• Fachkräfte aus Marketing, Vertrieb und Produktmanagement, die datengetriebene Entscheidungen besser treffen möchten
• Führungskräfte, die KI-Projekte bewerten, steuern und intern kommunizieren wollen
• Unternehmer und Gründer, die digitale Geschäftsmodelle strategisch durchdenken möchten
• Personen mit starkem Interesse an ethisch verantwortungsvoller Technologieanwendung
• Fachkräfte aus nicht-technischen Bereichen, die ein fundiertes Grundlagenwissen in KI und Data Science aufbauen wollen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt und kombiniert digitale Lernmodule mit angeleiteten Lernphasen. Die Inhalte wurden in Kooperation mit der E-Learning Group GmbH entwickelt und stehen als hochwertiges digitales Lernmaterial bereit. Die Vollzeitstruktur ermöglicht eine intensive und konzentrierte Beschäftigung mit den Inhalten über den gesamten Kurszeitraum hinweg.

Die Weiterbildung läuft über mehr als drei bis maximal sechs Monate im Vollzeitmodus. Dieser Zeitrahmen erlaubt eine gründliche Auseinandersetzung mit allen sechs Themenmodulen sowie ausreichend Praxiszeit für die Anwendung der Methoden an konkreten Fallbeispielen. Der genaue Stundenumfang variiert je nach Bildungsträger.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des durchführenden Bildungsträgers. Dieses Dokument bescheinigt die erworbenen Kompetenzen in den Bereichen Data Science, Künstliche Intelligenz, digitale Geschäftsmodelle und Technikethik. Ein staatlich anerkannter Abschluss oder eine externe Prüfung (z. B. IHK) ist nicht Bestandteil des Kurses.

In einer Arbeitswelt, die immer stärker von Daten und Algorithmen geprägt wird, ist ein fundiertes Verständnis von Data Science und KI kein Luxus, sondern eine berufliche Notwendigkeit. Wer in der Lage ist, KI-Projekte inhaltlich zu beurteilen, Datenanalysen zu interpretieren und digitale Geschäftsstrategien mitzugestalten, wird zu einer unverzichtbaren Kraft im Unternehmen — unabhängig davon, ob die eigene Rolle primär technisch oder strategisch ist. Diese Masterclass schafft genau dieses Profil. Besonders wertvoll ist der Ansatz der Trustworthy AI: In Zeiten, in denen KI-gestützte Entscheidungen zunehmend reguliert werden (EU AI Act), sind Fachkräfte gefragt, die nicht nur wissen, was KI kann, sondern auch, wie sie verantwortungsvoll eingesetzt werden sollte. Diese Kombination aus Kompetenz und Haltung macht Absolventinnen und Absolventen zu gefragten Gesprächspartnern in Digitalprojekten, bei Investitionsentscheidungen und in der Kommunikation mit technischen Teams. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Förderung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters möglich. Auch das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur beruflichen Rehabilitation, die Berufsförderung der Bundeswehr sowie Fördermöglichkeiten der Deutschen Rentenversicherung können je nach persönlicher Situation in Betracht kommen. Der Bildungsträger berät individuell zu den passenden Förderoptionen.