ChatGPT-Anwendungen: Kennzahlen-Bäume, SQL-Notebooks, Dashboards

Passt der Kurs zu dir?

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   Logisches Denken in Mengen und Beziehungen, denn mit SQL beschreibst du, welche Daten du brauchst, nicht den Weg dorthin.
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   Eine Übungsdatenbank, etwa eine lokale MySQL- oder SQL-Server-Installation, in der du Tabellen anlegen, ändern und löschen darfst.
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   Für Administrationskurse Grundkenntnisse in Windows Server oder Linux, weil du Dienste, Speicherplatz und Rechte des Datenbankservers dort einrichtest.

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Data-Analyst-Profile übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Data-Analyst-Profile
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Data-Analyst-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Dashboards
   Kennzahlen-Bäume
   Datenqualitäts-Checks
   Cohort-Analysen
   SQL-Notebooks
   KI-Projektmanagement, Datenanalyse und Design Thinking
   Zielsetzung des Kurses
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse und Methoden zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement, zur KI-gestützten Datenanalyse und zur Entwicklung von Lösungen mittels Design Thinking. Ziel ist die Befähigung zur effektiven Nutzung von KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projekten, zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und zur kreativen Problemlösung.
   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche.
   Der Kurs "KI für Projektmanager:innen" behandelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement, Foundation Models und Open-Source-KI-Tools. Weiterhin werden der Einsatz von KI im Projektalltag, die Implementierung von KI-Projekten, ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen sowie die Evaluation von KI-Lösungen thematisiert. Ergänzend werden Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, sowie ein Exkurs in das Projektmanagement und der Umgang mit ChatGPT vermittelt.
   Der Kurs "KI-gestützte Datenanalyse" vermittelt den Umgang mit einem KI-Analyse-Cockpit mit Co-Pilot, Datenaufbereitung und -visualisierung sowie die Automatisierung mit dem KI-Code-Beschleuniger. Inhalte sind die KI-Analyse-Pipeline von Rohdaten bis zur Business-Strategie, Grundlagen des maschinellen Lernens, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Clustering, Datenbereinigung, Deep Learning in der Datenanalyse, Feature Engineering und Dimensionality Reduction. Ebenso werden Modellbewertung, Performance-Metriken, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen, Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse sowie der Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen behandelt. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse ist Teil des Kurses.
   Der Kurs "Design Thinking" führt in die Prinzipien und Anwendungsbereiche von Design Thinking ein. Behandelt werden Ideenfindung und Kreativitätstechniken, Prototyping und Experimentieren, iteratives Arbeiten und Feedback-Schleifen sowie Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit. Des Weiteren werden Innovationskultur, Fehlerkultur, Skalierung und Integration von Design Thinking sowie Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung thematisiert.
   Lernziele
   Analyse der Grundlagen und Anwendungen von KI im Projektmanagement.
   Anwendung von KI-Tools zur Entscheidungsfindung und Effizienzsteigerung in Projekten.
   Verständnis der ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Aspekte von KI.
   Entschlüsselung von Datenmustern und Gewinnung handlungsrelevanter Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen.
   Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse von der Datenerhebung bis zur Strategieentwicklung.
   Anwendung von Design Thinking Prinzipien zur kreativen Problemlösung.
   Entwicklung und Prototyping von nutzerzentrierten Lösungen.
   Förderung von Teamarbeit und Innovationskultur.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, in der Datenanalyse sowie in Innovations- und Entwicklungsteams. Die Weiterbildung qualifiziert für Aufgaben, die die Integration von KI in Geschäftsprozesse, die Analyse von Daten zur Entscheidungsfindung und die Entwicklung neuer Lösungsansätze erfordern. Anwendungsbereiche finden sich in IT-nahen Berufsfeldern, im Management und in beratenden Funktionen.
   Zusammenfassung
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt praxisorientierte Kenntnisse in den Bereichen KI für Projektmanagement, KI-gestützte Datenanalyse und Design Thinking. Die Inhalte umfassen technologische Grundlagen, methodische Ansätze und praktische Anwendungen, die zur Steigerung der Effektivität in Projekten, zur datenbasierten Erkenntnisgewinnung und zur Entwicklung innovativer Lösungen befähigen. Die Weiterbildung adressiert die Anforderungen moderner Arbeitswelten im Umgang mit Künstlicher Intelligenz und agilen Entwicklungsmethoden.

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   Dortmund

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Saubere Datenmodelle entwerfen

   Du lernst Normalisierung, Primär- und Fremdschlüssel und Entity-Relationship-Diagramme. Ein gutes Modell verhindert, dass sich eine Kundenadresse an mehreren Stellen widerspricht. Beispiel: Du überführst die Kundenliste eines Handwerksbetriebs in Tabellen für Kunden, Aufträge und Rechnungen.

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   Abfragen für andere Teams

   Mit sicherem SQL beantwortest du Fragen aus Vertrieb oder Controlling direkt in der Datenbank, statt Exporte zu verschicken. Views und Berechtigungen sorgen dafür, dass jedes Team nur die Spalten sieht, die es braucht. Beispiel: Du legst für die Buchhaltung eine View an, die offene Posten zeigt, aber keine Bankverbindungen.

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   Daten sichern und wiederherstellen

   Administrationskurse üben Backups, die Wiederherstellung auf einen bestimmten Zeitpunkt und die Rechtevergabe über Rollen. Damit übernimmst du Verantwortung für die Verfügbarkeit der Geschäftsdaten. Beispiel: Du testest jeden Monat, ob sich die Sicherung der Warenwirtschaft auf einem Testserver vollständig einspielen lässt.

Themen