Prompten für Data Science – Prompt Engineering – Kurs

Dieser Kurs verbindet zwei Kompetenzfelder, die zunehmend zusammenwachsen: das gezielte Formulieren von Prompts zur Steuerung generativer KI-Systeme und die datenwissenschaftliche Auswertung der damit erzeugten Ergebnisse. Teilnehmende lernen, wie Prompts zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen beitragen können, wie sich KI-generierte Ausgaben mit Python und statistischen Methoden bewerten lassen und wie Datenmanagement sowie Visualisierung dazu beitragen, KI-Ergebnisse nachvollziehbar darzustellen. Ziel ist ein fundiertes Verständnis des Zusammenspiels von Sprache, Daten und Analyse im praktischen Einsatz generativer KI.

Der erste thematische Block widmet sich den Grundlagen von Prompting und generativer künstlicher Intelligenz. Hier wird das Fundament gelegt, auf dem alle weiteren, stärker datenwissenschaftlich geprägten Module aufbauen.

• Einführung in generative KI-Systeme und die steuernde Funktion von Prompts
• Bedeutung von Datenqualität, Kontext und präziser Eingabeformulierung für die Ausgabequalität
• Gestaltung klarer Prompts zur Erzeugung konsistenter, reproduzierbarer Ergebnisse
• Unterschiede zwischen einfachen, iterativen und strukturierten Prompt-Ansätzen
• Typische Fehlerquellen bei mehrdeutigen oder unpräzisen Prompt-Formulierungen
• Iteratives Verfeinern von Prompts anhand konkreter Beispielaufgaben

Der zweite Block verbindet Prompting mit datenwissenschaftlichen Analysemethoden und rückt die Bewertung von KI-Ausgaben in den Mittelpunkt. Dieser Bereich bildet die fachliche Brücke zwischen Sprachsteuerung und quantitativer Analyse.

• Integration von KI-generierten Ausgaben in bestehende datenwissenschaftliche Analyseprozesse
• Einsatz von Python und statistischen Methoden zur systematischen Bewertung generierter Daten
• Überprüfung der Modellgüte und inhaltlichen Relevanz anhand quantitativer Kennzahlen
• Anwendung von Machine-Learning-Techniken zur Einordnung und Kategorisierung von KI-Ergebnissen
• Vergleich unterschiedlicher Prompt-Varianten anhand messbarer Qualitätskriterien
• Dokumentation von Bewertungsprozessen für nachvollziehbare Analyseergebnisse

Der dritte Block behandelt Datenmanagement und Visualisierung als notwendige Werkzeuge, um aus einzelnen KI-Ausgaben belastbare, strukturierte Erkenntnisse zu gewinnen.

• Aufbau relationaler Datenbanken zur Speicherung und Organisation generativer KI-Ergebnisse
• Nutzung von SQL zur Abfrage, Aggregation und Transformation großer Datensätze
• Erstellung von Visualisierungen zur verständlichen Präsentation von KI-Ergebnissen
• Verknüpfung von Textanalysen mit numerischen Daten in interaktiven Dashboards
• Aufbereitung heterogener Datenquellen für eine einheitliche Auswertung
• Praktische Übungen zur Umwandlung roher KI-Ausgaben in strukturierte Datensätze

Der vierte Block widmet sich Anwendung, Verantwortung und Transparenz beim Einsatz generativer Systeme und rundet die Weiterbildung mit einer kritischen Rückschausebene ab.

• Ethische und rechtliche Aspekte beim Einsatz generativer KI-Systeme in der Praxis
• Sicherung von Nachvollziehbarkeit und Fairness bei der Nutzung von Prompts und KI-Ausgaben
• Rückschau über Grenzen, Risiken und Qualitätsanforderungen im praktischen KI-Einsatz
• Verantwortungsbewusste Integration von Prompt-Techniken in bestehende Datenanalyseprozesse
• Umgang mit unsicheren oder widersprüchlichen KI-Ausgaben in analytischen Kontexten
• Erarbeitung eigener Qualitätskriterien für den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI im Arbeitsalltag

Die vier Module bauen bewusst aufeinander auf: von der sprachlichen Steuerung generativer Systeme über deren quantitative Bewertung und strukturierte Speicherung bis hin zur verantwortungsvollen Einordnung der Ergebnisse. Diese Abfolge spiegelt den vollständigen Arbeitsprozess wider, dem Data-Science-Teams beim praktischen Einsatz generativer KI folgen. Am Ende der Weiterbildung sind Teilnehmende in der Lage, Prompts nicht isoliert, sondern als integralen Bestandteil eines datenwissenschaftlichen Arbeitsprozesses zu verstehen und einzusetzen – von der ersten Eingabe bis zur nachvollziehbaren, visualisierten Auswertung.

Der Kurs richtet sich an Arbeitsuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich im Schnittfeld von generativer KI und Datenanalyse weiterqualifizieren möchten. Ebenso eignet er sich für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt im verantwortungsvollen und analytisch fundierten Umgang mit KI-Systemen weiterbilden wollen.

• Arbeitsuchende und Quereinsteigende mit Interesse an generativer KI und Datenanalyse
• Wiedereinsteigende, die ihre digitalen Kompetenzen um aktuelle KI-Methoden erweitern möchten
• Mitarbeitende aus Unternehmen, die im Rahmen betrieblicher Weiterbildung KI-Kompetenzen aufbauen sollen
• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Analyst oder im Bereich Prompt Engineering

Die Weiterbildung wird im Hybrid-Learning-Format angeboten, überwiegend in Vollzeit, teils auch in Teilzeit. Dieses Format kombiniert Online-Lernphasen mit begleitenden Präsenz- oder Live-Einheiten und erlaubt es, praktische Prompt-Übungen direkt im Anschluss an theoretische Inhalte umzusetzen. Die vier Themenblöcke werden jeweils mit konkreten Anwendungsbeispielen erarbeitet, sodass Teilnehmende Prompting und Datenanalyse nicht getrennt, sondern im direkten Zusammenspiel erleben.

Die Weiterbildung wird meist in Vollzeit angeboten, wodurch sich die vier Themenblöcke kompakt innerhalb weniger Wochen durcharbeiten lassen. Teilzeitvarianten stehen für Teilnehmende zur Verfügung, die den Lernstoff über einen längeren Zeitraum verteilen möchten.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für die Weiterbildung Prompten für Data Science. Je nach Anbietervariante wird dieses Zertifikat nach einer Abschlussprüfung ausgestellt. Es handelt sich um einen trägerinternen Qualifikationsnachweis, keine externe Herstellerzertifizierung.

Generative KI-Systeme verändern zunehmend, wie mit großen Datenmengen gearbeitet wird – doch ihr Nutzen hängt entscheidend davon ab, wie präzise sie durch Prompts gesteuert und wie fundiert ihre Ausgaben anschließend bewertet werden. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke, indem sie Prompt-Engineering nicht isoliert, sondern im engen Zusammenspiel mit datenwissenschaftlichen Methoden vermittelt. Wer beide Kompetenzfelder verbindet, kann KI-Ausgaben nicht nur erzeugen, sondern auch kritisch einordnen, mit Python und SQL strukturiert weiterverarbeiten und in verständlichen Visualisierungen präsentieren. Diese Kombination aus sprachlicher Steuerung und quantitativer Analyse ist am Arbeitsmarkt zunehmend gefragt, da Unternehmen generative KI verstärkt in datengetriebene Entscheidungsprozesse einbinden. Durch den Fokus auf Ethik, Transparenz und Nachvollziehbarkeit vermittelt der Kurs zudem ein verantwortungsbewusstes Grundverständnis, das über reine Technikanwendung hinausgeht. Absolventinnen und Absolventen sind damit nicht nur in der Lage, generative KI produktiv einzusetzen, sondern auch deren Grenzen und Risiken realistisch einzuschätzen – eine Kompetenz, die in nahezu jedem datenintensiven Arbeitsumfeld an Bedeutung gewinnt.