Diese Weiterbildung behandelt die Schnittstellen von Künstlicher Intelligenz und Datenmanagement. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenanalyse mit Tabellenkalkulation, Programmierung, Datenbanken und den Einsatz von KI-Tools. Der Kurs deckt sowohl grundlegende als auch vertiefende Themen der Datenverarbeitung und KI-Anwendung ab.

Datenanalyse und Tabellenkalkulation mit MS Excel
  • Grundlegende Techniken im Umgang mit Excel
  • Zellen formatieren
  • Aufbau und Eingabe von Formeln
  • Spezielle Funktionen (S-, W- und X-Verweis)
  • Zeitberechnungen durchführen
  • Zellenschutz und Drucken
  • Diagramme bearbeiten und gestalten
  • Excel-Datenbanken und Analyse
  • Pivot-Tabellen erstellen
  • Zielwertsuche und Datentabellen
  • Tabellen mit Illustrationen gestalten
  • Daten austauschen


Datenbankmanagement und SQL
  • Datentypen
  • Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
  • Schlüssel
  • Arbeiten mit Datenbanken
  • Umgang mit JOIN-Befehlen
  • Speicher- und Leistungsverbesserung
  • Datenbanksicherheit
  • Datenbankmanagementsysteme


Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Big Data
  • Grundlegende Konzepte von Big Data
  • Regulatorische Rahmenbedingungen (EU AI Act, DSGVO)
  • Kategorien und Verfahren des maschinellen Lernens
  • Theoretische Grundlagen generativer KI-Verfahren
  • Anwendung generativer KI für Text, Code, Audio, Bilder und Videos
  • Potenziale und Risiken generativer und diskriminativer KI
  • KI-Use-Cases in der Praxis
  • KI-Governance, Compliance und ethische Fragestellungen


Programmierung und Data Science Konzepte
  • Grundlagen der Programmierung (Python)
  • Listen (Python)
  • Kontrollstrukturen (Python)
  • Zuordnungen und Mengen (Python)
  • Funktionen (Python)
  • Softwareentwicklung (Python)
  • Modularisierung und Datenverarbeitung (Python)
  • Objektorientierung und weitere Programmierparadigmen (Python)
  • Statistik
  • Integration von Data Science im Unternehmen
  • CRISP-DM-Vorgehensmodell
  • Bias und vertrauenswürdige KI
  • Ethik und Fairness in KI-Systemen
  • Instrumentarien zur Risiko(folge)abschätzung


KI-Anwendungen mit Microsoft Copilot
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Einführung in den Microsoft Copilot mit Fokus auf Prompts und erste Anwendungen
  • Nutzung des Copilot in Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams zur Texterstellung, Datenanalyse und Zusammenarbeit
  • Anwendung des Copilot in OneDrive und Loop, Erstellen eigener Agents sowie Beachtung von Datenschutz und Ethik
  • Einführung in Microsoft Copilot Studio, Verständnis von deklarativen Agents und deren Aufbau
  • Erweiterung deklarativer Agents durch benutzerdefiniertes Wissen, Eingabeaufforderungen, Aktionen und Connector-Tools