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Generative KI in der Datenanalyse – Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung

In zwei Tagen lernen Sie, Künstliche Intelligenz gezielt in Datenanalyseprozessen einzusetzen. Nach den Grundlagen von Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen geht es um automatisierte Datenaufbereitung, Feature Engineering und Anomalie-Erkennung zur Sicherung der Datenqualität. Sie segmentieren Daten mit Clustering, nutzen Natural Language Processing für Textanalysen und erstellen Zeitreihenprognosen. In Praxisworkshops setzen Sie einen vollständigen Analyse-Workflow mit Werkzeugen wie AutoML, Pandas AI oder DataRobot um. Außerdem behandelt der Kurs die Integration in BI- und Reporting-Systeme sowie Bias, Validierung und Grenzen von KI-Ergebnissen.

  • 2 Tage
  • Deutsch
  • 1.395 € zzgl. MwSt.
  • Bescheinigung und digitales Badge
  • 5 Garantietermine
Termin & Ort wählenAlle Termine

Auf einen Blick

Kurs
Seminar, 2 Tage, Sprache Deutsch.
Preis
1.395 € netto pro Person (1.660,05 € inkl. 19 % MwSt.). Als Firmenseminar 1.695 € netto pro Tag.
Termine
103 Termine bis Juli 2027, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt und Dresden. Nächster Termin: 03.–04.11.2026. 5 Garantietermine.
Nachweis
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge für jede Teilnahme.

Worum es geht

Im Gesundheitswesen kann KI wiederkehrende Auswertungen beschleunigen, wenn die Ergebnisse sorgfältig geprüft werden. Ein Beispiel: Ein Qualitätsmanagement-Team lässt Freitexte aus Beschwerden automatisch nach Themen gruppieren und gleicht die Ergebnisse mit den bestehenden Kennzahlen im Berichtswesen ab.

Ziel des Seminars

In dieser 2-tägigen Schulung "Generative KI in der Datenanalyse – Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung" lernen Sie, wie Sie Künstliche Intelligenz gezielt zur Optimierung ihrer Datenanalyseprozesse einsetzen. Sie erwerben praxisorientierte Fähigkeiten zur Nutzung moderner KI-gestützter Analysewerkzeuge, zur Automatisierung datengetriebener Workflows und zur Interpretation KI-generierter Erkenntnisse. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, KI-Modelle für explorative Analysen und Prognosen einzusetzen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und fundierte Entscheidungen auf Basis KI-gestützter Analysen zu treffen.

Für wen

  • Datenanalysten
  • Data Scientists
  • Projektmanager im datengetriebenen Umfeld
  • BI-Spezialisten und Reporting-Experten
  • Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Controlling, Marketing und Business Intelligence

Inhalte

Warum KI für die Datenanalyse?
  • Herausforderungen traditioneller Methoden:
  • Manuelle Datenaufbereitung
  • regelbasierte Analysen
  • begrenzte Skalierbarkeit
  • KI-gestützte Analysen im Vergleich: Effizienzsteigerung, bessere Mustererkennung, höhere Prognosegenauigkeit
  • Praxisbeispiele: Wo KI-gestützte Datenanalyse heute erfolgreich eingesetzt wird
Einführung in KI für die Datenanalyse
  • Grundlegende Konzepte:
  • Machine Learning,
  • Deep Learning und
  • neuronale Netze
  • Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Wie KI mit komplexen Daten umgeht
  • Wichtige Algorithmen und Modelle für die Datenanalyse
Automatisierte Datenaufbereitung mit KI
  • Bereinigung und Transformation großer Datenmengen
  • Automatisiertes Feature Engineering: Wie KI relevante Merkmale erkennt
  • Einsatz von KI zur Anomalie-Erkennung und Datenqualitätssicherung
Explorative Datenanalyse mit KI
  • Mustererkennung und Segmentierung von Daten
  • Visualisierung von Erkenntnissen durch KI-gestützte Dashboards
  • Anwendung von Clustering-Methoden und dimensionality reduction
Praxisworkshop: Implementierung eines KI-gestützten Analyseprozesses
  • Umsetzung eines vollständigen Workflows von der Datenaufbereitung bis zur Analyse
  • Arbeiten mit KI-gestützten Tools wie AutoML, Pandas AI oder DataRobot
Fortgeschrittene KI-gestützte Analyseverfahren
  • Clustering-Techniken für Kunden- und Marktanalysen
  • Natural Language Processing (NLP) für Text- und Stimmungsanalysen
  • Zeitreihen Analysen mit KI für Prognosen und Trendermittlung
Automatisierung von Analysen mit KI
  • Aufbau skalierbarer Analysepipelines mit KI
  • Integration von KI in bestehende BI- und Reporting-Systeme
  • Tools und Plattformen für automatisierte Datenanalyse
Interpretation von KI-gestützten Analysen
  • Chancen und Grenzen von KI-Modellen verstehen
  • Bias und ethische Aspekte in der KI-gestützten Analyse
  • Validierung und Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen
KI in der Entscheidungsfindung
  • Ableitung von Geschäftsentscheidungen aus KI-gestützten Erkenntnissen
  • Kombination von KI-Analysen mit klassischer Statistik und Expertenwissen
  • Strategien für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen
Praxisworkshop: Entwicklung und Optimierung eines eigenen KI-gestützten Analyseprojekts
  • Umsetzung eines praxisnahen Analyseprojekts mit KI
  • Optimierung von Vorhersagemodellen und Automatisierungsprozessen
  • Abschlussdiskussion und Best Practices für den zukünftigen Einsatz

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Datenanalyse
  • Basiswissen in Statistik und Machine Learning sind hilfreich
  • Erfahrung mit Tabellenkalkulationen oder BI-Tools: Kenntnisse in Excel, Power BI oder ähnlichen Tools sind nützlich, aber keine Voraussetzung.
  • Grundlegende Programmierkenntnisse hilfreich, um KI-gestützte Analysen besser nachvollziehen zu können
  • Offenheit für neue Technologien

Methode

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Ihre Vorteile

  • Trainer mit Projekterfahrung: Sie lernen bei Expertinnen und Experten, die nicht nur schulen, sondern selbst Projekte umsetzen – etwa KI- und Datenprojekte. So erfahren Sie, worauf es in der Praxis ankommt.
  • Seminarunterlage
  • Schulungsumgebung (LAB)
  • Teilnahmebescheinigung und digitales Badge

Häufige Fragen zu Generative KI in der Datenanalyse

Für wen im Gesundheitswesen eignet sich Generative KI in der Datenanalyse?

Der Kurs richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists, Projektmanager im datengetriebenen Umfeld, BI-Spezialisten und Reporting-Experten sowie Fach- und Führungskräfte aus Controlling, Marketing und Business Intelligence. Im Gesundheitswesen passt er zu Controlling, Medizincontrolling, Qualitätsmanagement sowie BI- und Reporting-Teams in Krankenhäusern, Klinikverbünden und Krankenkassen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für Generative KI in der Datenanalyse?

Sie sollten Grundkenntnisse in der Datenanalyse mitbringen. Hilfreich sind Basiswissen in Statistik und Machine Learning, Erfahrung mit Excel, Power BI oder ähnlichen Werkzeugen sowie grundlegende Programmierkenntnisse; vorausgesetzt werden sie nicht.

Was kostet das Seminar Generative KI in der Datenanalyse?

Die Teilnahme kostet 1.395 € netto pro Person, das sind 1.660,05 € inklusive 19 % Mehrwertsteuer. Im Preis enthalten: Seminarunterlage und Schulungsumgebung (LAB). Als Firmenseminar exklusiv für Ihr Team berechnen wir 1.695 € netto pro Schulungstag.

Wann und wo findet Generative KI in der Datenanalyse statt?

Das Seminar dauert 2 Tage. Bis Juli 2027 gibt es 103 Termine, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Düsseldorf und Essen. Der nächste Termin ist am 03.–04.11.2026. 5 Termine finden garantiert statt (Garantietermine).

Erhalte ich nach Generative KI in der Datenanalyse einen Nachweis?

Ja. Jede Teilnahme erhält eine Teilnahmebescheinigung und ein digitales Badge.

Kann ich Generative KI in der Datenanalyse als Firmenseminar für mein Team buchen?

Ja. Als Firmenseminar findet Generative KI in der Datenanalyse exklusiv für Ihr Team statt – bei Ihnen vor Ort oder online, zu einem Termin Ihrer Wahl. Der Tagessatz beträgt 1.695 € netto.

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Termine & Orte

Offener Kurs · 1.395 € pro Person zzgl. MwSt. Klicken Sie auf einen Ort, um genau diesen Termin anzufragen. Grün mit Häkchen: Garantietermine – sie finden sicher statt.

Termine und Orte werden täglich aus dem Seminarkatalog aktualisiert, zuletzt am 30.10.2026.

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