KI und Data Science im Unternehmen – von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen

Du lernst zielgruppengerechte Kommunikationstechniken und entwickelst eine fokussierte Datenstrategie für reale Anwendungsfälle.

• Storytelling mit Daten: Von der Analyse zur überzeugenden Botschaft
• Zielgruppenorientierte Kommunikation: C-Level, Management, Fachbereich, Operations
• Kommunikationsplan für datenbasierte Erkenntnisse (Kanäle, Visuals, Calls to Action)
• Entwicklung einer fokussierten Mini-Datenstrategie für einen Use Case

Du lernst, wie du Analyseergebnisse zielgruppengerecht aufbereitest und überzeugend präsentierst.

• Nutzen und Zielsetzung von Visualisierungen in Analyse, Monitoring und Entscheidungsfindung
• Gestaltung nach Grundprinzipien aus Design und Kommunikation
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für Vergleiche, Entwicklungen, Verteilungen und Beziehungen
• Einsatzmöglichkeiten statischer vs. interaktiver Visualisierungen
• Erstellung von Visualisierungen mit Python, ChatGPT und Tableau Public
• Entwicklung eines eigenen Dashboards oder einer Infografik auf Basis deiner Analyseergebnisse

Du lernst, wie du mit Python und Jupyter Notebooks Daten eigenständig analysierst und KI als Ideengeber und Assistenzsystem nutzt.

• Zielgerichtete Datenanalyse: Deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv
• Einführung in Python und Jupyter Notebooks für die Datenanalyse
• Datenexploration mit Pandas, erste Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn
• Generative KI als Analyseassistent: Einsatz von ChatGPT zur Code-Generierung und Fehlererklärung

Du lernst, wie du systematisch Datenquellen identifizierst, verschiedene Datenformate optimal nutzt und daraus vertrauenswürdige Analysen machst.

• Systematische Erfassung interner und externer Datenquellen
• Klassifikation in strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten
• Grundlagen Explorativer Datenanalyse (EDA)
• Datenbereinigung, Normalisierung und Datensplitting
• Datenqualität, Governance und Versionierung
• Ethik in der Datenanalyse und Umgang mit Bias

Du lernst bewährte Frameworks zur Priorisierung von Use Cases kennen und identifizierst die wirkungsvollsten Einsatzmöglichkeiten.

• Einführung in KI, Data Science, Machine Learning und Deep Learning
• Geschäftswert erkennen: ACHIEVE-Framework und Impact-/Effort-Matrix
• Datenreife bewerten und datenstrategisches Zielbild entwickeln
• Praxisübungen zur KI-Readiness, Use-Case-Priorisierung und Planung datengetriebener Vorhaben