Prompten lernen und Daten analysieren – Weiterbildung

Während viele Prompting-Kurse bei der Textgenerierung stehen bleiben, verbindet dieser Kurs die gezielte Steuerung generativer KI-Systeme mit klassischer Datenanalyse in Python und SQL sowie der Visualisierung in Power BI. Im Mittelpunkt steht ein durchgehender Workflow: Prompts werden systematisch entwickelt, getestet und optimiert, um verlässliche Ergebnisse zu erzielen, und diese Ergebnisse werden anschließend mit Python und SQL weiterverarbeitet, geprüft und aufbereitet. Anders als ein reiner BI-Kurs legt dieser Kurs einen zusätzlichen Schwerpunkt auf Programmierung mit Python sowie auf die ethischen und organisatorischen Rahmenbedingungen des Promptens im Unternehmen, etwa Datenschutz, Bias und interne Richtlinien. Das Ergebnis ist ein Kurs für alle, die generative KI nicht isoliert, sondern als Teil eines vollständigen Datenanalyse-Prozesses verstehen wollen.

Der Kurs gliedert sich in fünf Themenblöcke, die von den Grundlagen der Datenanalyse über das Prompten bis zur praktischen Umsetzung in Python, SQL und Power BI reichen und mit den organisatorischen Rahmenbedingungen abschließen. Der erste Block "Einführung in Datenanalyse und KI-Grundlagen" schafft die fachliche Basis für alles Weitere.

• Rolle von Daten in KI-Systemen und deren Einfluss auf Trainingsergebnisse und Ausgaben
• Arten von Daten (strukturiert, unstrukturiert, quantitativ, qualitativ) und deren Aufbereitung
• Grundlagen statistischer Auswertungen als Basis für spätere Analyseschritte
• Verbindung zwischen KI, Prompting und Data Analytics im Gesamtprozess
• Visualisierung als Bestandteil der Datenkommunikation, nicht nur als Abschlussschritt
• Erste Einordnung, wo im Analyseprozess Prompting sinnvoll unterstützen kann

Der zweite Block "Prompten lernen – Methoden und Strategien" vertieft die Technik der Eingabesteuerung.

• Best Practices für präzise Eingaben und klar strukturierte Prompt-Formulierungen
• Iteratives Testen und Optimieren von Prompts anhand konkreter Zwischenergebnisse
• Strukturierung komplexer Anfragen in mehrere aufeinander aufbauende Prompt-Schritte
• Umgang mit fehlerhaften Ausgaben (Halluzinationen) und deren systematische Erkennung
• Praktische Übungen mit generativen Modellen an unterschiedlichen Analysefragestellungen
• Aufbau eines kleinen Prompt-Katalogs für wiederkehrende Analyseaufgaben

Im dritten Block "Python und SQL in der Datenanalyse" wird die technische Umsetzung vertieft, ein klarer Schwerpunkt gegenüber vergleichbaren Prompting-Kursen ohne Programmieranteil.

• Datenimport und Bereinigung mit pandas als zentraler Python-Bibliothek für Datenanalyse
• Datenabfragen und Transformation mit SQL auf strukturierten Datenquellen
• Verknüpfung von Datenbanken und KI-Ausgaben zu einem gemeinsamen Analyseobjekt
• Power BI zur Visualisierung der in Python und SQL aufbereiteten Ergebnisse
• Integration von Prompt-Ergebnissen direkt in bestehende Reports und Auswertungen
• Übungen zur Fehlersuche bei unsauberen oder unvollständigen Datensätzen

Der vierte Block "Prompten lernen – Umsetzung in analytischen Prozessen" führt Prompting und Datenanalyse praktisch zusammen.

• Erstellung KI-gestützter Datenberichte auf Basis zuvor aufbereiteter Datensätze
• Automatisierte Zusammenfassungen durch gezieltes Prompten größerer Datenmengen
• Interpretation analytischer Resultate und Abgleich mit den zugrunde liegenden Rohdaten
• Qualitätsprüfung der generierten Inhalte auf sachliche Richtigkeit
• Aufbau von Prompt-Katalogen für wiederkehrende Routineaufgaben im Analysealltag
• Diskussion, wann eine automatisierte Zusammenfassung ausreicht und wann manuelle Prüfung nötig ist

Der fünfte Block "Ethische und organisatorische Rahmenbedingungen" ordnet die technischen Fähigkeiten in einen verantwortungsvollen Unternehmenskontext ein.

• Datenschutz und DSGVO-Konformität beim Einsatz generativer KI-Systeme
• Bias und Fairness in KI-Ausgaben und deren Ursachen in Daten und Prompts
• Transparenz und Nachvollziehbarkeit als Grundprinzipien verantwortungsvoller KI-Nutzung
• Interne Richtlinien zum Prompten im Unternehmen und deren praktische Umsetzung
• Projektdokumentation und Transfer der erarbeiteten Methoden in den Berufsalltag
• Abschließende Rückschau über Chancen und Grenzen KI-gestützter Datenanalyse

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden durchgehend an einem praktischen Analyseprojekt, das alle fünf Blöcke miteinander verbindet und folgende Teilschritte umfasst.

• Einlesen eines Rohdatensatzes mit Python und pandas und erste Sichtung der Datenqualität
• Bereinigung fehlerhafter oder fehlender Werte vor der weiteren Analyse
• Formulierung eines ersten Prompts zur Vorstrukturierung der Analysefragestellung
• Abfrage ergänzender Daten mit SQL aus einer zweiten Datenquelle
• Verknüpfung beider Datenquellen zu einem gemeinsamen Analysedatensatz
• Erstellung einer KI-gestützten Kurzinterpretation der Zwischenergebnisse
• Abgleich der KI-Interpretation mit den tatsächlichen statistischen Kennwerten
• Anpassung und Verfeinerung der verwendeten Prompts bei erkannten Ungenauigkeiten
• Aufbau einer Visualisierung der Endergebnisse in Power BI
• Prüfung des gesamten Workflows auf Datenschutz- und Bias-relevante Punkte
• Kurze schriftliche Dokumentation der verwendeten Datenquellen, Prompts und Methoden
• Präsentation des Analyseprojekts inklusive kritischer Einordnung der KI-gestützten Schritte

Am Ende steht ein Kurs, der Prompting nicht als Selbstzweck behandelt, sondern als einen von mehreren Bausteinen in einem vollständigen Data-Analytics-Workflow – eingebettet in Python, SQL, Power BI und einen bewussten Umgang mit rechtlichen und ethischen Fragestellungen.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt im Bereich Datenanalyse und Prompting weiterbilden wollen. Der Kurs eignet sich besonders für Personen mit Interesse an Programmierung, statistischer Auswertung und dem verantwortungsvollen Einsatz generativer KI.

• Personen, die perspektivisch als Data Analyst oder Data Scientist arbeiten möchten
• Quereinsteigende mit Interesse an Python, SQL und datengetriebenem Arbeiten
• Mitarbeitende, die KI-gestützte Analyseprozesse im eigenen Unternehmen mit aufbauen
• Personen mit Interesse an den rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen von KI-Nutzung
• Unternehmen, die mehrere Mitarbeitende gemeinsam im Bereich Data Analytics weiterbilden möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt, also als Kombination aus Präsenz- oder Live-Online-Terminen und begleitendem eigenständiges Lernen. Die fünf Themenblöcke werden nacheinander durchlaufen, wobei Python-, SQL- und Prompting-Übungen von Anfang an am selben durchgehenden Analyseprojekt stattfinden, statt isoliert nebeneinanderzustehen. Die ethischen und organisatorischen Fragestellungen werden am Ende gebündelt behandelt, bauen aber inhaltlich auf den zuvor erarbeiteten technischen Schritten auf. Die Teilnahme erfolgt überwiegend in Vollzeit, teilweise auch in Teilzeit.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, in Teilen auch in Teilzeit, jeweils im Hybrid-Learning-Format. Der Umfang orientiert sich an den fünf Themenblöcken von den Datenanalyse-Grundlagen über Prompting-Methodik und Python/SQL-Praxis bis zu den ethischen Rahmenbedingungen. Konkrete Wochenstunden und Gesamtdauer richten sich nach dem jeweils gebuchten Termin.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat "Prompten lernen und Daten analysieren" nach einer Abschlussprüfung beim Kursanbieter ab. Es handelt sich um einen qualifizierten Teilnahmenachweis, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.

Data Analytics und Prompting werden in der Praxis zunehmend zusammen gedacht, aber selten in einem gemeinsamen Workflow unterrichtet. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke, indem er Python, SQL und Prompting nicht nacheinander abhakt, sondern an einem durchgehenden Analyseprojekt miteinander verzahnt. Wer lernt, wie ein Rohdatensatz eingelesen, bereinigt, mit einer zweiten Quelle verknüpft und anschließend durch gezieltes Prompting zusammengefasst wird, versteht den gesamten Weg von der Rohzahl bis zur Aussage – nicht nur einzelne Werkzeuge isoliert voneinander. Der zusätzliche Schwerpunkt auf ethischen und organisatorischen Rahmenbedingungen wie DSGVO-Konformität, Bias und interne Prompting-Richtlinien macht den Kurs besonders praxisrelevant für Unternehmen, die generative KI in bestehende Datenprozesse einführen wollen, aber noch keine klaren internen Regeln dafür haben. Teilnehmende lernen nicht nur, wie ein KI-gestützter Analyseschritt technisch funktioniert, sondern auch, wo er rechtlich und organisatorisch abgesichert werden muss. Für den weiteren Berufsweg ergibt sich daraus eine breite Anschlussfähigkeit: Die Kombination aus Python, SQL, Prompting und einem geschärften Blick für Datenschutz und Fairness ist in Stellenprofilen für Data Analysts, Data Scientists und KI-Analyst:innen zunehmend gefragt, gerade weil viele Bewerbende entweder nur die technische oder nur die ethisch-organisatorische Seite mitbringen, selten beides in einem durchgehenden Workflow.