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Prompt Engineering für ChatGPT mit Deep Learning & Power BI

Prompt Engineering für ChatGPT mit Zusatzqualifikation in Deep Learning und Microsoft Power BI – von wirkungsvollen Prompt-Strategien über neuronale Netze bis zur Datenvisualisierung.

Auf einen Blick

DauerModularØ am Markt
FormatOnlineflexibel
KostenMeist voll gefördertauf Anfrage / Förderung
Finanzierung über Förderung möglich – mit Bildungsgutschein bis zu 100 % förderbar*
Dieser Kurs bildet für einen offiziellen Engpassberuf aus

Überblick

Diese Weiterbildung verbindet drei Kompetenzfelder rund um den professionellen Einsatz von KI-Werkzeugen: Prompt Engineering für ChatGPT, die technischen Grundlagen des Deep Learning sowie die Datenvisualisierung mit Microsoft Power BI. Teilnehmende lernen, wirkungsvolle Prompts anhand wissenschaftlich fundierter Strategien zu formulieren, verstehen die Funktionsweise neuronaler Netze hinter modernen KI-Modellen und erwerben praktische Fähigkeiten, um Daten in Power BI zu analysieren und interaktiv aufzubereiten.

ZertifikatsqualifizierungInhaltsstand 05.07.2026

Zertifikat, Kursformate und Angebote im Marktvergleich

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Anbieter

1

an 2 Standorten

Angebote

32

diesem Kursprofil zugeordnete Angebote

Kommende Termine

0

an 15 erfassten Orten

Regionen

10 Bundesländer

inklusive Online- und Hybridangeboten, sofern vorhanden

Abschluss

Trägerinternes Zertifikat mit Zusatzqualifikation Deep Learning und Microsoft Power BI

Mögliche Förderwege

Bildungsgutschein · Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein · Qualifizierungschancengesetz

Lernformen

  • Combined Learning93 %
  • Virtuelles Klassenzimmer7 %

Zeitmodelle

  • Vollzeit100 %

Dauer im Markt

  • mehr als 1 Monat bis 3 Monate15×

Gemeldete Preisgruppen

  • 5.000–10.000 €15×

Häufige Kursorte

  • Chemnitz
  • Bonn
  • Kiel
  • Dresden
  • Berlin
  • Bremen

Bundesländer

  • Nordrhein-Westfalen
  • Hessen
  • Sachsen
  • Mecklenburg-Vorpommern
  • Bayern
  • Baden-Württemberg

Vermittelte Kompetenzen

  • Prompt Engineering
  • ChatGPT-Optimierung
  • Deep Learning
  • Neuronale Netze
  • Keras
  • TensorFlow-Grundlagen
  • Microsoft Power BI
  • Power Query

Zugeordnete Zielberufe

  • Mathematik (grundständig)1.984 Stellen/12 Mon.
  • Geoinformatik (grundständig)507 Stellen/12 Mon.
  • Technische Informatik (grundständig)469 Stellen/12 Mon.
  • Technomathematik (grundständig)11 Stellen/12 Mon.
  • Kognitionswissenschaft (grundständig)4 Stellen/12 Mon.

Datenbasis: 32 diesem Kurs zugeordnete Angebote sowie die dazu veröffentlichten Termindaten, Stand 19.08.2026. Mehrere Standorte eines Trägers zählen als ein Anbieter.

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Kursinhalte & Lernziele

Der erste Modulblock vermittelt die Basiskompetenzen im Prompt Engineering und legt den Grundstein für den professionellen Umgang mit ChatGPT.

  • Einführung in Prompt Engineering mit Fokus auf strukturierte ChatGPT-Abfragen
  • Training und Feinabstimmung zur Verbesserung der ChatGPT-Antwortqualität
  • Gestaltung dialogbasierter, interaktiver Konversationen mit ChatGPT
  • Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale von ChatGPT im beruflichen Kontext
  • Anwendungsdesign und Strukturierung von Benutzerschnittstellen für ChatGPT-Interaktionen
  • Konversationelle Nutzung von ChatGPT in Chatsystemen

Der zweite Modulblock vertieft das technische Verständnis von Deep Learning als Grundlage moderner Sprachmodelle wie ChatGPT.

  • Aufgaben und Funktion von Deep Learning im Kontext von Sprachmodellen
  • Training eines neuronalen Netzes von Grund auf
  • Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
  • Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netze
  • Einsatz von Keras zum Aufbau und Training neuronaler Netze
  • Verbindungen zwischen Keras und TensorFlow sowie Nutzung vorgefertigter Modelle

Der dritte Modulblock behandelt kontextsensitive Anwendungen als Bindeglied zwischen Prompt Engineering und Deep-Learning-Grundlagen.

  • Kontextsensitive Nutzung von ChatGPT zur Verbesserung der Antwortqualität
  • Erkennen von Herausforderungen und Limitationen kontextbasierter Abfragen
  • Übertragung des technischen Deep-Learning-Verständnisses auf die Prompt-Gestaltung

Der vierte Modulblock rundet die Weiterbildung mit Microsoft Power BI als Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung ab.

  • Datenvorbereitung für Power BI und Arbeiten mit Power Query
  • Benutzeroberfläche von Power BI und deren Funktionsumfang
  • Anbindung und Import unterschiedlicher Datenquellen
  • Gestaltung interaktiver Dashboards zur Datenvisualisierung
  • Unterschiede zwischen DirectQuery und Import-Funktion
  • Aufbau aussagekräftiger Visualisierungen für Analyseergebnisse
  • Zusammenführung von Prompt-Ausgaben und Analyseergebnissen in einem gemeinsamen Bericht

Die drei Themenfelder greifen inhaltlich ineinander: Prompt Engineering liefert die praktische Fertigkeit, KI-Modelle gezielt einzusetzen, Deep Learning das technische Verständnis, warum diese Modelle so funktionieren, wie sie funktionieren, und Power BI die Fähigkeit, die daraus gewonnenen Daten und Erkenntnisse verständlich aufzubereiten. Diese Kombination ist besonders für Rollen wertvoll, die an der Schnittstelle zwischen KI-Anwendung, technischem Verständnis und Datenanalyse arbeiten. Wer beispielsweise mit ChatGPT Textauswertungen erstellt, kann die daraus gewonnenen Kennzahlen anschließend in Power BI visuell aufbereiten, statt beide Werkzeuge isoliert voneinander zu betrachten. Durch praxisnahe Übungen und Fallstudien wird das erlernte Wissen direkt angewendet: Teilnehmende erstellen eigene Prompts für ChatGPT, arbeiten mit neuronalen Netzen und entwickeln Berichte mit Microsoft Power BI, sodass alle drei Kompetenzfelder am Ende des Kurses praktisch erprobt wurden. Die Reihenfolge der Module ist dabei bewusst gewählt: Erst die unmittelbar anwendbare Prompt-Kompetenz, dann das technische Fundament, und schließlich die Fähigkeit, Ergebnisse verständlich zu präsentieren.

Lernziele:

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, folgende Kompetenzen anzuwenden.

  • Die sechs Schlüsselkomponenten eines wirkungsvollen Prompts benennen und gezielt einsetzen
  • Prompts für ChatGPT so gestalten, dass die Antwortqualität nachweisbar steigt
  • Dialogbasierte, interaktive Konversationen mit ChatGPT strukturiert gestalten
  • Anwendungsdesign und Benutzerschnittstellen mit Bezug auf ChatGPT-Interaktionen entwickeln
  • Kontextsensitive Prompts formulieren, um präzisere und relevantere Antworten zu erhalten
  • Grenzen und Limitationen von ChatGPT bei komplexen Anwendungsfällen einschätzen
  • Grundprinzipien neuronaler Netze und deren Training nachvollziehen
  • Machine Learning und Deep Learning inhaltlich voneinander abgrenzen
  • Vorgefertigte Modelle mit Keras für eigene Anwendungsfälle nutzen
  • Daten für die Analyse in Power BI mit Power Query aufbereiten
  • Datenquellen in Power BI anbinden und zwischen DirectQuery und Import-Funktion wählen
  • Interaktive Dashboards und Berichte in Power BI gestalten und visualisieren

Zielgruppe & Voraussetzungen

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Entwicklung von KI-Anwendungen, der Datenanalyse oder im Anwendungsdesign anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich erweitern möchten.

  • Personen mit Interesse an der professionellen Nutzung von ChatGPT im beruflichen Kontext
  • Fachkräfte, die technisches Verständnis für Deep Learning und neuronale Netze aufbauen möchten
  • Data Analysts und BI-Interessierte, die Microsoft Power BI praktisch erlernen wollen
  • Personen mit Python-Grundkenntnissen, die diese um KI- und Datenanalyse-Kompetenzen erweitern
  • Fachkräfte aus KI-Management oder verwandten Bereichen, die ihr Profil erweitern möchten
Voraussetzungen:

Vorausgesetzt werden eine abgeschlossene Ausbildung oder ein abgeschlossenes Studium beziehungsweise ersatzweise mindestens dreijährige einschlägige Berufserfahrung sowie Deutschkenntnisse auf dem Niveau B2. Zusätzlich werden Vorkenntnisse in KI-Management sowie in Python3 vorausgesetzt, da die Deep-Learning-Inhalte auf Python-basierten Werkzeugen wie Keras aufbauen.

Ablauf & Abschluss

Die drei Themenfelder Prompt Engineering, Deep Learning und Power BI werden nacheinander vermittelt und im dritten Modulblock inhaltlich miteinander verknüpft. Theoretische Konzepte zu Prompt-Strategien und neuronalen Netzen werden direkt im Anschluss in praktischen Übungen angewendet, etwa beim Formulieren eigener Prompts, beim Trainieren einfacher Modelle mit Keras oder beim Aufbau von Power-BI-Dashboards anhand realer Datensätze.

Die Weiterbildung ist modular aufgebaut und deckt mit Prompt Engineering, Deep Learning und Power BI drei eigenständige Themenfelder ab, die inhaltlich aufeinander abgestimmt sind. Der Umfang ergibt sich aus der Kombination dieser drei Zusatzqualifikationen innerhalb eines Kursprogramms.

Am Ende der Weiterbildung erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat beziehungsweise eine Teilnahmebescheinigung, die alle drei Themenfelder umfasst: Prompt Engineering für ChatGPT sowie die Zusatzqualifikationen Deep Learning und Microsoft Power BI.

Nutzen & Perspektiven

Der Umgang mit KI-Sprachmodellen wie ChatGPT wird in vielen Berufsfeldern zur Grundfertigkeit, doch die meisten Anwender:innen nutzen nur einen Bruchteil des Potenzials, weil ihnen fundierte Prompt-Strategien fehlen. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke, indem sie Prompt Engineering nicht als Trial-and-Error, sondern anhand klar benannter Schlüsselkomponenten und wissenschaftlich fundierter Optimierungsstrategien vermittelt. Der Mehrwert der Zusatzqualifikation Deep Learning liegt darin, dass Teilnehmende nicht nur Prompts formulieren, sondern auch verstehen, was hinter den Modellen technisch passiert – ein Verständnis, das bei der Einschätzung von Grenzen und Möglichkeiten von KI-Anwendungen hilft und Prompt Engineering von reinem Ausprobieren zu einer nachvollziehbaren Fähigkeit macht. Die dritte Säule, Microsoft Power BI, ergänzt dies um die Fähigkeit, gewonnene Daten und Analyseergebnisse in aussagekräftigen, interaktiven Dashboards darzustellen, statt Erkenntnisse nur in Textform zu belassen. In Kombination entsteht ein Profil, das an der Schnittstelle von KI-Anwendung, technischem Grundverständnis und Datenvisualisierung arbeiten kann – eine Kombination, die in Unternehmen, die KI-Werkzeuge zunehmend produktiv einsetzen, gefragt ist. Wer sowohl präzise mit ChatGPT arbeiten als auch die zugrunde liegenden Modelle technisch einordnen und die Ergebnisse visuell aufbereiten kann, deckt damit drei Teilschritte ab, die in der Praxis häufig auf unterschiedliche Personen verteilt sind.

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Arbeitsmarkt-Report

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.

Einstieg (0-2 J.):38.000–48.000 €
Mittel (3-7 J.):52.000–68.000 €
Senior (8+ J.):70.000–95.000 €

Zielberufe & offene Stellen

Berufe, in denen Absolvent:innen dieses Kurses typischerweise arbeiten — mit bundesweit offenen Stellen der letzten 12 Monate.

  • Mathematik (grundständig)
    1.984 Stellen
  • Geoinformatik (grundständig)
    507 Stellen
  • Technische Informatik (grundständig)
    469 Stellen
  • Technomathematik (grundständig)
    11 Stellen
  • Kognitionswissenschaft (grundständig)
    4 Stellen

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?

Ja, Python3-Kenntnisse werden vorausgesetzt, da die Deep-Learning-Inhalte auf Python-basierten Werkzeugen wie Keras aufbauen.

Was sind die sechs Schlüsselkomponenten eines wirkungsvollen Prompts?

Der Kurs vermittelt sie im ersten Modulblock als zentrales Handwerkszeug des Prompt Engineering und wendet sie direkt auf ChatGPT-Abfragen an, um die Antwortqualität systematisch zu verbessern.

Wie hängen Deep Learning und Prompt Engineering inhaltlich zusammen?

Das Deep-Learning-Modul vermittelt das technische Verständnis für neuronale Netze, auf denen Sprachmodelle wie ChatGPT basieren, und hilft dabei, Grenzen und Möglichkeiten von Prompts realistisch einzuschätzen.

Wozu wird Microsoft Power BI zusätzlich vermittelt?

Power BI ergänzt die KI-Kompetenzen um die Fähigkeit, Daten zu analysieren und in interaktiven Dashboards zu visualisieren – etwa um Ergebnisse aus KI-gestützten Analysen verständlich aufzubereiten.