KI Data Analyst

Kursüberblick

Daten bilden heute eine wichtige Grundlage für fundierte Entscheidungen in nahezu allen Unternehmensbereichen. Gleichzeitig verändert Künstliche Intelligenz die Datenanalyse: Sie unterstützt dabei, große Datenmengen effizienter auszuwerten, Zusammenhänge zu erkennen und Analyseprozesse zu beschleunigen. Fachkräfte, die Datenkompetenz mit modernen KI-Werkzeugen verbinden, sind daher in vielen Branchen gefragt. In diesem Kurs lernst du, Daten systematisch aufzubereiten, zu analysieren und verständlich zu visualisieren. Dabei arbeitest du mit SQL, Python und Power BI und entwickelst ein fundiertes Verständnis für Datenqualität, Datenmodellierung und aussagekräftige Kennzahlen. Zudem erfährst du, wie KI-Anwendungen wie Copilot Datenanalysen unterstützen können und wie sich KI-generierte Ergebnisse kritisch bewerten lassen. Anhand praxisnaher Aufgaben und eines eigenen Projekts setzt du dein Wissen direkt um und leitest fundierte Handlungsempfehlungen aus Daten ab. Grundlagen der Datenanalyse Berufsbild und Aufgaben eines Data Analysts Analysemethoden und CRISP-DM-Prozessmodell Datenarten, Datenquellen und Datenqualität ETL-Prozesse und Datenaufbereitung Datenschutz und DSGVO in der Datenanalyse Datenanalyse mit SQL Grundlagen relationaler Datenbanken und SQL Daten abfragen, filtern, sortieren und aggregieren Verknüpfung und Auswertung verschiedener Datenbestände Komplexere SQL-Abfragen für typische Analyseaufgaben KI-Unterstützung bei SQL-Abfragen und Fehleranalysen Datenanalyse mit Python Python-Grundlagen für die Datenanalyse Datenimport, -bereinigung und -transformation Datenanalyse mit Pandas Explorative Datenanalyse und statistische Grundlagen Visualisierung und Interpretation von Daten KI-Unterstützung bei Analyse und Programmierung Business Intelligence mit Power BI Datenimport und Datenaufbereitung in Power BI Datenmodellierung und Beziehungen Grundlagen von DAX und Kennzahlen Entwicklung interaktiver Reports und Dashboards KI-gestützte Analysen und Power BI Copilot KPIs, Datenvisualisierung und Storytelling Entwicklung und Bewertung relevanter KPIs Aussagekräftige Visualisierung von Analyseergebnissen Datenbasiertes Storytelling und Executive Summaries Zielgruppengerechte Präsentation von Erkenntnissen und Handlungsempfehlungen KI, Datenethik und verantwortungsvolle Analyse Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI in der Datenanalyse Kritische Bewertung KI-generierter Ergebnisse Algorithmic Bias und ethische Risiken Datenschutz und verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI Data-Analytics-Projekt Durchführung einer vollständigen Datenanalyse Datenbereinigung und explorative Datenanalyse Entwicklung von KPIs und eines Power-BI-Dashboards Ableitung von Handlungsempfehlungen Abschlusspräsentation der Analyseergebnisse

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