Prompt Engineering lernen: Data Science – Weiterbildung

Dieser Kurs verbindet zwei Disziplinen, die in der Praxis zunehmend zusammenwachsen: den gezielten Umgang mit generativer KI über Prompts und die klassische Datenanalyse der Data Science. Teilnehmende lernen, wie sie große Sprachmodelle durch präzise formulierte Eingaben steuern, wie sie die daraus entstehenden Ausgaben mit Python weiterverarbeiten und wie sie diese Ergebnisse in Datenbanken, Statistiken und Dashboards einbinden. Im Zentrum steht dabei nicht der reine Umgang mit einem Chat-Fenster, sondern die systematische Integration von Prompt-Techniken in analytische Arbeitsabläufe.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von den Grundlagen des Prompt Engineerings bis zur praktischen Integration in datengetriebene Prozesse führen. Im ersten Block geht es um die Grundlagen des Prompt Engineerings und generativer KI. Teilnehmende erarbeiten sich ein Verständnis dafür, wie Sprachmodelle intern funktionieren, welche Rolle Trainingsdaten und Kontextfenster spielen und wie sich daraus Konsequenzen für die Formulierung von Prompts ergeben.

• Aufbau und Funktionsweise großer Sprachmodelle im Überblick
• Prompts als strukturierte Schnittstelle zwischen Anwender und Modell
• Aufbau unterschiedlicher Prompt-Typen: instruktiv, few-shot, rollenbasiert
• Iterative Verfeinerung von Prompts zur Verbesserung der Ausgabequalität
• Kriterien zur Bewertung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit von Antworten
• Umgang mit Mehrdeutigkeiten und Fehlinterpretationen des Modells

Der zweite Block widmet sich der Verbindung von generativer KI mit klassischer Data Science. Hier lernen die Teilnehmenden, wie sich KI-Ausgaben nicht isoliert betrachten, sondern in bestehende Analyseprozesse einbetten lassen.

• Kombination generativer Modelle mit statistischen Auswertungsmethoden
• Einsatz von Python-Bibliotheken zur Verarbeitung von Textausgaben
• Automatisierung wiederkehrender Analyseschritte mit Python-Skripten
• Anwendung von Machine-Learning-Modellen zur Klassifikation generierter Inhalte
• Prognosemodelle auf Basis von durch KI aufbereiteten Datensätzen
• Validierung von Modellergebnissen anhand realer Vergleichsdaten

Im dritten Block liegt der Schwerpunkt auf Datenintegration und Visualisierung. Die generierten und analysierten Daten müssen strukturiert gespeichert, abgefragt und schließlich verständlich dargestellt werden.

• Grundlagen relationaler Datenbanken zur Ablage generierter Daten
• SQL-Abfragen zur Filterung, Verknüpfung und Aggregation von Datensätzen
• Aufbau einfacher BI-Dashboards zur Darstellung von Analyseergebnissen
• Kombination von Textausgaben und numerischen Kennzahlen in Berichten
• Gestaltung von Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen
• Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungsträger im Unternehmen

Der vierte Block behandelt Anwendung, Verantwortung und Praxis. Hier verzahnen sich die vorherigen Themen zu vollständigen Workflows, in denen ethische und rechtliche Fragestellungen mitgedacht werden.

• Rechtliche Rahmenbedingungen beim Einsatz generativer KI-Systeme
• Fairness- und Bias-Aspekte bei automatisiert erzeugten Inhalten
• Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen sicherstellen
• Aufbau vollständiger Workflows von der Prompt-Formulierung bis zur Visualisierung
• Fehleranalyse bei unerwarteten oder fehlerhaften Modellausgaben
• Rückschau über Grenzen und Verantwortung beim Einsatz generativer Systeme

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden an praxisnahen Übungen, in denen sie eigene Prompt-Strategien entwickeln, deren Ausgaben mit Python weiterverarbeiten und die Ergebnisse in einfache Auswertungen überführen. Dabei wird deutlich, dass Prompt Engineering im Data-Science-Kontext weit über die Formulierung einzelner Anfragen hinausgeht: Es geht um den bewussten Aufbau reproduzierbarer, überprüfbarer Prozesse, die generative KI als einen Baustein unter mehreren in der Datenanalyse begreifen. Am Ende des Kurses steht die Fähigkeit, eigenständig zu beurteilen, wann und wie generative Sprachmodelle einen echten Mehrwert für eine Datenanalyse liefern und wann klassische statistische oder regelbasierte Verfahren die robustere Wahl sind. Diese Einordnungsfähigkeit unterscheidet einen durchdachten Prompt-Engineering-Ansatz von einer unkritischen Nutzung von KI-Tools.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich im Schnittfeld von generativer KI und Datenanalyse beruflich neu orientieren oder weiterqualifizieren möchten. Er eignet sich ebenso für Unternehmen, die einzelne Mitarbeitende gezielt in diesem Themenfeld weiterbilden wollen.

• Personen mit Interesse an KI-Tools, die diese systematisch statt zufällig nutzen möchten
• Berufliche Quereinsteigende, die einen Einstieg in datenanalytische Tätigkeiten suchen
• Mitarbeitende aus Fachabteilungen, die KI-gestützte Auswertungen selbst durchführen wollen
• Personen, die bereits erste Berührungspunkte mit Python oder Datenanalyse haben und diese vertiefen möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Format unterrichtet, sodass Präsenzanteile mit Online-Lerneinheiten kombiniert werden. Theoretische Inhalte zu Sprachmodellen und Data-Science-Methoden wechseln sich mit praktischen Übungen ab, in denen eigene Prompts formuliert und deren Ausgaben mit Python weiterverarbeitet werden. Die Organisation erfolgt überwiegend in Vollzeit, teilweise ist auch eine Teilzeit-Variante möglich, sodass sich die Weiterbildung an unterschiedliche berufliche und private Situationen anpassen lässt.

Die Weiterbildung ist als Vollzeitkurs mit optionaler Teilzeitvariante konzipiert und umfasst vier inhaltliche Themenblöcke von den KI-Grundlagen bis zur praktischen Anwendung. Der zeitliche Umfang richtet sich nach der gewählten Organisationsform und wird im jeweiligen Kurstermin konkret ausgewiesen.

Am Ende der Weiterbildung erhalten die Teilnehmenden ein Trägerzertifikat zum Kurs Prompt Engineering lernen: Data Science, teilweise verbunden mit einer Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, kein staatlich anerkanntes Examen oder eine externe Zertifizierungsprüfung eines Herstellers.

Wer diese Weiterbildung abschließt, kann generative KI nicht mehr nur als Chat-Werkzeug nutzen, sondern versteht sie als Baustein innerhalb eines analytischen Werkzeugkastens. Die Fähigkeit, Prompts systematisch zu entwickeln, deren Ausgaben zu bewerten und mit Python sowie Datenbankabfragen weiterzuverarbeiten, ist in vielen Branchen gefragt, in denen Textdaten, Reports und Kundenkommunikation zunehmend KI-gestützt ausgewertet werden. Für Berufseinsteigende und Quereinsteigende eröffnet der Kurs einen Zugang zu einem Themenfeld, das an der Schnittstelle von IT, Datenanalyse und angewandter KI liegt und in nahezu allen Branchen relevant wird. Statt sich nur auf ein Werkzeug zu konzentrieren, lernen die Teilnehmenden ein Vorgehen, das sich auf unterschiedliche Sprachmodelle und Anwendungsfälle übertragen lässt. Für Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt weiterbilden, liegt der Nutzen in der Möglichkeit, interne Kompetenzen für den verantwortungsvollen und methodisch fundierten Einsatz generativer KI aufzubauen, ohne auf externe Beratung angewiesen zu sein. Die Kombination aus Prompt Engineering und Data-Science-Grundlagen schafft damit eine Basis für nachhaltige, nachvollziehbare KI-Nutzung im betrieblichen Alltag.