Datenanalyse umfasst in der Praxis eine Vielzahl von Aufgaben - von wiederkehrenden Auswertungen bis zum Zusammenspiel mit KI-gestützten Werkzeugen. Automatisierungen und KI-Produktivitätstools ergänzen dabei den klassischen Analyse-Workflow. Der Inhalt bringt diese Bereiche in einen praxisnahen Zusammenhang.

!Kursinhalt

!1. Wiederkehrende Analysen strukturieren
*Standardisierte Berichtsprozesse
*Wiederverwendbare Abfragen
*Qualitätssicherung in Auswertungen

!2. Automatisierung analytischer Aufgaben
*Skriptbasierte Datenverarbeitung
*Geplante Abläufe und Trigger
*Fehlerbehandlung in Automationen

!3. KI-Produktivitätstools im Analyse-Alltag
*Unterstützung bei Abfragen und Code
*Dokumentation und Zusammenfassungen
*Prüfung und Einordnung der Ergebnisse

!4. Integration in Analyse-Workflows
*Zusammenspiel mit BI- und Datenplattformen
*Arbeiten in Teams und Projekten
*Governance im Umgang mit KI-Ausgaben

!Berufliche Relevanz

*Effizienzgewinn bei wiederkehrenden Aufgaben
*Erweiterter Werkzeugkasten in Analyserollen
*Strukturierter Einsatz von KI-Unterstützung