KI und datengestützte Analyse

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Automatisierung. Sie behandelt die Grundlagen von KI-Technologien, deren Anwendung in der Prozessautomatisierung und die Nutzung von KI für die Datenanalyse. Ziel ist die Befähigung zur Implementierung und Nutzung von KI-gestützten Lösungen zur Effizienzsteigerung und Innovationsförderung in Arbeitsprozessen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche: KI und Automatisierung sowie KI-gestützte Datenanalyse.
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   Im Bereich KI und Automatisierung werden die Grundlagen und die historische Entwicklung von KI und Automatisierung thematisiert. Die Teilnehmer lernen Schlüsseltechnologien und Grundbegriffe kennen, einschließlich der Funktionsweise von Make.com für Automatisierungsaufgaben. Schwerpunkte liegen auf dem Management von Daten, der Dokumentation von Workflows, der Fehlerbehebung und der Automatisierung von Reports. Die Rolle von Daten als Grundlage für KI-Systeme sowie die Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis werden behandelt. Ein Exkurs zu Large Language Models (LLMs) und die Anwendung von KI in der Prozessautomatisierung runden diesen Teil ab. Fallstudien und Best Practices vermitteln anwendungsbezogenes Wissen. Die Weiterbildung schließt mit einer Abschlussarbeit und einem Ausblick auf Zukunftstrends und Innovationen in KI und Automatisierung.
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   Der Bereich KI-gestützte Datenanalyse konzentriert sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten mittels KI. Inhalte umfassen die Nutzung von KI-Analyse-Cockpits und Co-Piloten, Datenaufbereitung und -visualisierung sowie die Automatisierung von Code mit Werkzeugen wie GitHub Copilot. Die Erstellung einer KI-Analyse-Pipeline von Rohdaten bis zur Geschäftsstrategie wird vermittelt. Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, werden behandelt. Die Teilnehmer lernen den Aufbau eigener KI-Motoren mit Tools wie Knime und die Durchführung von Abschlussprojekten. Weitere Themen sind Datenbereinigung, Deep Learning in der Datenanalyse, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Modellbewertung und Interpretierbarkeit von KI-Modellen. Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse sowie der Einsatz von KI-Analysetools werden ebenfalls behandelt. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse dient der Anwendung des Gelernten.
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   Lernziele
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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmer in der Lage

   Die Grundlagen von KI und Automatisierung zu verstehen und zu erklären.
   Automatisierungswerkzeuge wie Make.com zur Prozessoptimierung einzusetzen.
   Workflows zu dokumentieren, Fehler zu beheben und Reports zu automatisieren.
   Die Rolle von Daten für KI-Systeme zu bewerten.
   KI-Lösungen in der Praxis zu implementieren.
   Die Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) zu verstehen.
   KI für die Prozessautomatisierung anzuwenden.
   Datenmuster durch KI-gestützte Analysen zu identifizieren.
   KI-Analyse-Cockpits und Co-Piloten zu nutzen.
   Daten für die Analyse aufzubereiten und zu visualisieren.
   Konzepte des maschinellen Lernens anzuwenden.
   Eigene KI-Modelle zu entwickeln und zu bewerten.
   KI-gestützte Analysetools einzusetzen.
   KI-gestützte Datenanalysen in Praxisprojekten umzusetzen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen IT, Datenanalyse, Prozessmanagement und Projektleitung. Absolventen können Positionen besetzen, die die Implementierung, Verwaltung und Optimierung von KI-basierten Systemen und automatisierten Arbeitsabläufen erfordern. Anwendungsfelder umfassen die datengestützte Entscheidungsfindung, die Entwicklung von Automatisierungsstrategien und die Analyse komplexer Datensätze.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

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