Prompt Engineering lernen für Data Analytics – Weiterbildung

Generative KI-Modelle liefern nur so gute Ergebnisse, wie die Eingaben, mit denen sie angesteuert werden. Dieser Kurs vermittelt, wie Prompts für datengetriebene Auswertungen gezielt strukturiert und optimiert werden, und verbindet diese Fähigkeit mit klassischen Analysewerkzeugen aus Data Analytics: Python, SQL und Power BI. Anders als ein rein konversationeller Prompting-Kurs steht hier durchgehend die Anwendung auf Daten im Mittelpunkt — von der Bereinigung eines Datensatzes über die SQL-Abfrage bis zur prompt-gestützten Erstellung eines Analyseberichts. Teilnehmende lernen, wie sich reproduzierbare, nachvollziehbare Ergebnisse erzielen lassen, wenn Sprachmodelle und klassische Datenanalyse zusammenwirken.

Modul 1 — Grundlagen generativer Künstlicher Intelligenz: Bevor Prompts sinnvoll gestaltet werden können, braucht es ein Verständnis dafür, wie generative Modelle intern arbeiten. Dieses Modul schafft die technische Grundlage für alle folgenden Anwendungen in der Datenanalyse.

• Funktionsweise generativer Modelle: Sprachmodelle (LLM) und Diffusionsmodelle im Vergleich
• Trainingsdaten, Wahrscheinlichkeitsmodelle und Token-Systeme
• Einsatzfelder generativer Verfahren: Text, Code, Datenaufbereitung
• Vorteile und Grenzen generativer Verfahren realistisch einordnen
• Zusammenhang zwischen Künstlicher Intelligenz und Data Analytics

Modul 2 — Aufbau und Struktur von Prompts: Dieser Baustein vermittelt das Handwerkszeug für effektives Prompt Engineering, unabhängig vom konkreten Analysewerkzeug. Die Prinzipien werden anschließend durchgehend auf Datenanalyse-Aufgaben angewendet.

• Prinzipien effektiver Prompts: Klarheit, Kontext und Format
• Dos and Don'ts der Prompt-Gestaltung für konsistente Ergebnisse
• Iterative Verbesserung von Prompts durch Rückfragen und Variationen
• Verwendung von Rollen, Stilvorgaben und Beispielen in Prompts
• Praxisübung: eigene Prompts gezielt für Datenanalysen erstellen

Modul 3 — Datenanalyse und Auswertung mit Python und SQL: Dieses Modul vermittelt die klassischen Data-Analytics-Werkzeuge, die im weiteren Kursverlauf mit Prompt Engineering kombiniert werden.

• Pandas für Datenimport, Bereinigung und Strukturierung von Datensätzen
• Visualisierung mit matplotlib und Power BI
• SQL-Abfragen und Datenaggregation für strukturierte Auswertungen
• Kombination von Sprachmodellen mit numerischen Daten
• Automatisierte Textauswertung durch KI-gestützte Verfahren

Modul 4 — Anwendung von Prompt Engineering in Data Analytics: Der zentrale Anwendungsblock verbindet die zuvor erlernten Prompt-Prinzipien mit den Datenanalyse-Werkzeugen zu einem durchgehenden, prompt-gestützten Auswertungsprozess.

• Erstellung von Analyseberichten direkt über strukturierte Prompts
• Zusammenfassung und Interpretation von Analyseergebnissen mit KI-Unterstützung
• Integration von KI-Sprachmodellen in bestehende Analyse-Workflows
• Prompt-basierte Automatisierung wiederkehrender Routineaufgaben
• Qualitätssicherung und Kontrolle KI-generierter Ausgaben

Modul 5 — Ethische, rechtliche und organisatorische Aspekte: Der Einsatz generativer KI in der Datenanalyse wirft Fragen zu Datenschutz, Verzerrungen und Nachvollziehbarkeit auf, die dieses Modul praxisnah behandelt.

• Datenschutz und Informationssicherheit beim Einsatz generativer KI
• Bias-Erkennung in generativen Modellen
• Nachvollziehbarkeit und Dokumentation KI-gestützter Analyseergebnisse
• Richtlinien zur verantwortungsvollen KI-Nutzung im Unternehmenskontext
• Implementierung KI-gestützter Analyseprozesse in bestehende Arbeitsabläufe

Praxis-Block — Anwendungsübungen zu Prompting und Datenanalyse

• Datensatz mit Pandas importieren, bereinigen und für die Analyse strukturieren
• SQL-Abfrage zur Aggregation eines Beispieldatensatzes formulieren
• Prompt zur automatisierten Zusammenfassung von Analyseergebnissen erstellen
• Iterative Prompt-Verbesserung anhand eines konkreten Analyseauftrags üben
• Visualisierung eines Datensatzes mit matplotlib erstellen
• Power-BI-Dashboard auf Basis eines aufbereiteten Datensatzes aufbauen
• Kombinierten Workflow aus SQL-Abfrage und KI-gestützter Interpretation entwickeln
• Prompt-basierte Automatisierung einer wiederkehrenden Auswertungsaufgabe umsetzen
• Analysebericht mit KI-Unterstützung erstellen und redaktionell prüfen
• Bias-Check an einem KI-generierten Analyseergebnis durchführen
• Dokumentation eines KI-gestützten Analyseprozesses für die Nachvollziehbarkeit erstellen
• Qualitätskontrolle einer prompt-generierten Datenauswertung durchführen

Der rote Faden des Kurses liegt darin, Prompt Engineering nicht als eigenständige Konversationstechnik, sondern als integralen Bestandteil des Data-Analytics-Workflows zu vermitteln: Jede Übung verknüpft die zuvor erlernten Prompt-Prinzipien unmittelbar mit einem konkreten Datensatz, einer SQL-Abfrage oder einem Power-BI-Bericht.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich im Bereich Data Analytics beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in diesem Bereich weiterbilden wollen.

• Angehende Data Analystinnen und Analysten mit Interesse an KI-gestützter Auswertung
• Quereinsteigende, die einen praxisnahen Einstieg in Data Analytics suchen
• Wiedereinsteigende nach beruflicher Pause mit Interesse an digitalen Analysewerkzeugen
• Mitarbeitende in Unternehmen, die Prompt Engineering für Reporting-Prozesse nutzen möchten
• Business-Intelligence-Interessierte mit Fokus auf Power BI und SQL

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format überwiegend in Vollzeit, teilweise auch in Teilzeit angeboten und verbindet Präsenz- mit Online-Lernphasen. Jedes Prompt-Engineering-Prinzip wird unmittelbar an einem konkreten Datenanalyse-Beispiel erprobt, sodass theoretisches Wissen über Prompt-Struktur nicht isoliert bleibt, sondern direkt in Python-, SQL- oder Power-BI-Übungen mündet. Die abschließenden Module zu ethischen und rechtlichen Aspekten werden ebenfalls anhand realer Analyseszenarien diskutiert, um Datenschutz- und Bias-Fragen greifbar zu machen.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise sind auch Teilzeitvarianten verfügbar. Der fünf Module umfassende Aufbau führt von den KI-Grundlagen über die Prompt-Struktur und die klassischen Analysewerkzeuge bis zur praktischen Anwendung und den ethisch-rechtlichen Rahmenbedingungen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, das die erworbenen Kompetenzen in Prompt Engineering und Data Analytics dokumentiert. Eine externe Herstellerzertifizierung ist für diesen Kurs nicht hinterlegt; das Trägerzertifikat dient als Nachweis der absolvierten Inhalte gegenüber Arbeitgebern.

Data-Analytics-Teams setzen zunehmend auf generative KI, um Berichte schneller zu erstellen und Muster in Daten verständlicher zu kommunizieren. Wer Prompt Engineering nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Python, SQL und Power BI beherrscht, kann diesen Trend aktiv mitgestalten, statt KI-Tools nur oberflächlich zu nutzen. Der Kurs schließt damit eine Lücke zwischen reinen Prompting-Angeboten und klassischen Data-Analytics-Schulungen: Teilnehmende lernen nicht nur, wie ein Prompt aufgebaut sein sollte, sondern auch, wie sich daraus reproduzierbare Analyseergebnisse ableiten lassen, die sich dokumentieren und im Team nachvollziehen lassen. Diese Kombination aus Prompt-Kompetenz und Analyse-Handwerk ist für Berufseinsteigende in Data Analytics ein greifbarer Vorteil gegenüber Bewerbern mit nur einer der beiden Fähigkeiten. Da für die Teilnahme keine formalen Abschlüsse notwendig sind, eignet sich der Kurs besonders für Quer- und Wiedereinsteigende, die einen strukturierten, praxisnahen Weg in die Datenanalyse mit KI-Unterstützung suchen, ohne zuvor ein Informatikstudium absolviert zu haben.