Kurs
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KI und Datenanalyse im Unternehmen
Kurs-Facts
Als PDF herunterladen- Verstehen des gesamten Prozesses moderner Datenanalyse – von der Businessfrage bis zur Entscheidungsempfehlung
- Lernen, Daten kritisch zu bewerten und belastbare Erkenntnisse aus Analysen abzuleiten
- Erhalten eines praxisnahen Einstiegs in Google Colab, Gemini, Python sowie moderne Dashboard- und BI-Werkzeuge wie Tableau und Power BI
- Gezieltes Einsetzen von KI zur Unterstützung von Analyse- und Auswertungsaufgaben
- Lernen, Analyseergebnisse verständlich zu visualisieren und überzeugend zu kommunizieren
1 Grundlagen datengetriebener Entscheidungen
- Die vier Analyse-Stufen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv
- Data Science, KI, Machine Learning und Large Language Models einordnen
- CRISP-DM als Vorgehensmodell für Datenprojekte
- Von der Geschäftsfrage zur analysierbaren Fragestellung
2 Data Literacy und Datenverständnis
- Datenquellen, Datenqualität und typische Herausforderungen
- Datensätze verstehen und bewerten
- Data Profiling und erste Analysen
- Datenqualität als Grundlage belastbarer Ergebnisse
3 Datenanalyse mit Google Colab, Gemini und Python
- Arbeiten mit Google Colab als Analyseumgebung
- Grundlagen von Python für Datenanalysen
- Arbeiten mit Pandas zur Datenaufbereitung und Auswertung
- KI-Unterstützung durch Gemini bei Analyse, Code und Interpretation
4 Explorative Datenanalyse (EDA)
- Kennzahlen, Verteilungen und Zusammenhänge analysieren
- Daten filtern, gruppieren und aggregieren
- Korrelationen und Auffälligkeiten erkennen
- Analyseergebnisse kritisch bewerten
5 KI-gestützte Datenanalyse und Machine Learning
- Einsatzmöglichkeiten von KI in Analyseprozessen
- Prompts für Datenanalyse und Datenverständnis
- Chancen und Grenzen KI-generierter Analysen
- Grundlagen des Machine Learning anhand praxisnaher Beispiele
6 Datenvisualisierung und Dashboarding
- Grundlagen guter Datenvisualisierung
- Geeignete Diagrammtypen auswählen
- Dashboards mit Tableau und/oder Power BI erstellen
- Kennzahlen verständlich präsentieren
7 Data Storytelling und Ergebniskommunikation
- Analyseergebnisse zielgruppengerecht aufbereiten
- Von Erkenntnissen zu Handlungsempfehlungen
- Unsicherheiten und Risiken transparent kommunizieren
- Storytelling für Management- und Fachbereichsentscheidungen
8 Transfer in die Unternehmenspraxis
- Daten- und KI-Use-Cases identifizieren
- Business Value datengetriebener Projekte bewerten
- Priorisierung von Analyse- und KI-Initiativen
- Roadmap für die Umsetzung im eigenen Unternehmen entwickeln
Der Kurs verbindet fachliche Impulse und Live-Demonstrationen mit praxisnahen Übungen in Google Colab. An einem durchgängigen Praxisbeispiel wendest du das Gelernte an und vertiefst es in Gruppenarbeiten, Fallstudien sowie Dashboard- und Storytelling-Workshops. Diskussionen und Erfahrungsaustausch ergänzen die praktische Arbeit.
Python dient dabei als Werkzeug für die Datenanalyse. Ein erstes, kompaktes Notebook führt dich in zentrale Syntaxelemente ein, damit du den eingesetzten Code nachvollziehen kannst. CRISP-DM gibt während des gesamten Seminars die methodische Orientierung. In einer abschliessenden Transferübung wendest du das Vorgehen auf praxisnahe Daten- und KI-Anwendungsfälle an.
- Fach- und Führungskräfte
- Business Analyst/innen
- Projektmanager/innen
- Consultants
- Mitarbeitende aus Fachbereichen mit Daten- oder KI-Bezug
Für die Teilnahme sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Interesse an datenbasierten Entscheidungen und grundlegendes Verständnis für Geschäftsprozesse sind von Vorteil.
Teilnahmevoraussetzungen:
- eigener Laptop, stabile Internetverbindung und aktueller Internet-Browser
- ein Google-Konto (https://accounts.google.com/signup) mit Zugriff auf Google Drive und Colab (alternativ eine lokale Entwicklungsumgebung wie Visual Studio Code mit GitHub Copilot oder eine vergleichbare KI-gestützte Programmierumgebung)
- ein Tableau-Public-Konto (über https://id.tableau.com/register kostenlos erhältlich)
- keine lokale Python-Installation erforderlich
Buche mindestens 14 Tage vor dem Seminartermin, damit du mögliche Unterlagen rechtzeitig per Post erhältst.