Der Kurs Prompten lernen und Business Intelligence vermittelt die Grundlagen der gezielten Kommunikation mit Künstlicher Intelligenz im Kontext datenbasierter Analysen. Teilnehmende lernen, wie präzise Eingaben (Prompts) die Qualität generativer KI-Ausgaben verbessern und wie diese Ergebnisse in Business-Intelligence-Systemen aufbereitet, analysiert und visualisiert werden. Der Kurs zeigt die Verbindung zwischen Sprache, Daten und analytischem Denken als Grundlage moderner Informationsverarbeitung.

1. Grundlagen - Prompten lernen und Künstliche Intelligenz
2. Business Intelligence - Datenaufbereitung und Analyse
3. SQL - Struktur und Datenmanagement
4. Anwendung, Verantwortung und Praxisbezug
1. Grundlagen - Prompten lernen und Künstliche Intelligenz
  • Einführung in generative KI-Systeme und die Bedeutung des Promptings für Steuerung und Ausgabequalität
  • Gestaltung klarer und zielgerichteter Prompts zur Verbesserung von KI-Ergebnissen
  • Abgrenzung zwischen einfachen, mehrstufigen und iterativen Eingabestrukturen
  • Bewertung der Einflussfaktoren von Kontext, Format und Datengrundlage auf KI-Antworten

2. Business Intelligence - Datenaufbereitung und Analyse
  • Nutzung von Power BI zur Integration, Filterung und Darstellung von KI-generierten Daten
  • Anwendung der DAX-Sprache (Data Analysis Expressions) zur Erstellung dynamischer Kennzahlen
  • Gestaltung von Visualisierungen, Diagrammen und interaktiven Berichten zur Entscheidungsunterstützung
  • Kombination generativer KI-Ausgaben mit BI-Dashboards zur Erweiterung analytischer Perspektiven

3. SQL - Struktur und Datenmanagement
  • Aufbau relationaler Datenmodelle als Grundlage für BI-Analysen
  • Erstellung und Optimierung von SQL-Abfragen zur Aufbereitung und Strukturierung von Daten
  • Verwendung von Joins, Views und Subqueries zur Verbindung unterschiedlicher Datenquellen
  • Sicherstellung konsistenter Datengrundlagen für reproduzierbare KI-Analysen

4. Anwendung, Verantwortung und Praxisbezug
  • Integration von Prompt-Techniken und BI-Methoden in datenorientierte Projekte
  • Beachtung rechtlicher und ethischer Aspekte beim Einsatz generativer KI-Systeme
  • Sicherung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität in KI-Prozessen
  • Anwendung der erlernten Techniken auf praxisnahe Szenarien im Unternehmensumfeld