Der Kurs zeigt, wie OpenAI-Modelle in Daten- und Textprozesse integriert werden. OpenAI wird genutzt, um Inhalte zu generieren, Daten zu strukturieren und analytische Schritte zu unterstützen. Teilnehmende erarbeiten sauberes Prompt-Engineering, verbinden OpenAI-Ausgaben mit Python- und SQL-Workflows und visualisieren Resultate in Power BI. Risiken wie Halluzinationen und Bias werden adressiert; der Fokus liegt auf prüfbaren Ergebnissen. OpenAI dient als Baustein in reproduzierbaren Pipelines, die fachlich nachvollziehbare Analysen liefern und sich in bestehende Prozesse einfügen.

!Inhaltsübersicht
!1. Grundlagen zu OpenAI und Large Language Models
!2. OpenAI - Prompt-Engineering und Workflows
!3. Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI
!4. OpenAI in Analyse- und ML-Pipelines
!5. Rechtliche, ethische und praktische Leitplanken

!1. Grundlagen zu OpenAI und Large Language Models
*Funktionsweise generativer Modelle (LLM)
*Textgenerierung, Zusammenfassung, Klassifikation
*Fehlerquellen: Halluzinationen und Bias
*Qualitätssicherung durch Verifikation der Ausgaben
*OpenAI im Vergleich zu Alternativen

!2. OpenAI - Prompt-Engineering und Workflows
*Strukturierte Prompts, Rollen, Formate
*Iteratives Tuning und Evaluationskriterien
*OpenAI-gestützte Extraktion und Umstrukturierung
*Automatisierte Textaufgaben per API
*Integration von OpenAI in Skriptabläufe

!3. Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI
*pandas für Import, Bereinigung, Transformation
*SQL-Abfragen und Zusammenführung von Quellen
*Statistische Auswertungen und Diagramme
*Power BI: Datenmodell, DAX, Dashboards
*Kombination von OpenAI-Texten mit Analysen

!4. OpenAI in Analyse- und ML-Pipelines
*Vorverarbeitung mit OpenAI (z. B. Textnormalisierung)
*Unterstützung bei Feature Engineering
*Dokumentation und Berichtserstellung
*Grenzen: Verbindlichkeit und Reproduzierbarkeit
*Monitoring von OpenAI-gestützten Schritten

!5. Rechtliche, ethische und praktische Leitplanken
*Datenschutz, Geheimnisschutz, DSGVO-Hinweise
*Transparenzanforderungen und Erklärbarkeit
*Bias-Prävention und Qualitätssicherung
*Nutzungsrichtlinien im Unternehmen
*Rollout in Teams und Praxis-Checklisten