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Seminar

KI-gestützte Datenanalyse

Schneller analysieren | Ergebnisse besser beurteilen | Fundierter entscheiden

Viele Daten, aber was ist wirklich relevant?

Sie haben Daten – aber wie kommen Sie schneller zu belastbaren Erkenntnissen? Und woher wissen Sie, ob Sie dem Ergebnis vertrauen können?

In diesem Seminar lernen Sie, KI für Ihre Datenarbeit gezielt einzusetzen – ohne selbst Data Scientist sein zu müssen.

  • KI oder klassische Analyse? Was eignet sich wann?
  • Welches Tool? GPT, Claude, Gemini oder Copilot?
  • Wie belastbar ist das Ergebnis? KI-Analysen kritisch beurteilen
  • Was bringt es konkret? Erkenntnisse für bessere Entscheidungen nutzen

Für alle, die nicht noch mehr über KI hören wollen, sondern wissen möchten, wie Sie damit ihre Datenarbeit konkret verbessern.

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Selbst ausprobieren statt nur darüber sprechen

Sie arbeiten an realistischen Aufgaben aus dem Unternehmensalltag und wenden die Methoden direkt selbst an.

  • Schneller analysieren: Daten mit KI effizienter auswerten
  • Mehr erkennen: Muster, Zusammenhänge und Auffälligkeiten aufdecken
  • Richtig auswählen: Passende Methoden und KI-Tools gezielt einsetzen
  • Mehr nutzen: Tabellen, Reports, Dokumente und Texte auswerten
  • Besser entscheiden: Ergebnisse verständlich aufbereiten und nutzen
Keine Coding- oder Data-Science-Erfahrung erforderlich.

Hands-on statt Tool-Show: Nach zwei Tagen haben Sie zentrale Analyseprozesse selbst durchgeführt – und wissen, wie Sie das Gelernte auf Ihre eigene Datenarbeit übertragen.

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Speaker Board

Programm

Von Data Literacy zu Advanced Analytics – verstehen & beurteilen


Daten verstehen, bevor KI analysiert

Data & AI Literacy für bessere Analysen

  • Datenarten und Datenqualität richtig einschätzen
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten unterscheiden
  • Von Daten zu Erkenntnissen: DIKW praktisch verstehen
  • Typische Fehler in Datenprojekten
  • Einschätzen, wann eine Datenbasis belastbar genug für Analysen ist

Kaffeepause


Von „Was ist passiert?“ zu „Was sollten wir tun?“

Welche Analyse beantwortet welche Business-Frage?

  • Descriptive, Diagnostic, Predictive & Prescriptive Analytics verständlich einordnen
  • Data Science, Machine Learning, GenAI und LLMs unterscheiden
  • Den passenden Analyseansatz für unterschiedliche Fragestellungen wählen
  • Klassische Analytics oder KI: Wann eignet sich welcher Ansatz?

Mittagspause


Advanced Analytics mit AI – Mehr aus Daten herausholen

Forecasts, Muster und Auffälligkeiten mit KI erkennen – mit konkreten Business Use Cases

  • Entwicklungen und Trends prognostizieren
  • Daten automatisch gruppieren und segmentieren
  • Auffälligkeiten und Anomalien erkennen
  • Klassifikationen für Business-Fragen einsetzen
  • Textinformationen mit NLP auswerten
  • Methoden anhand konkreter Business Cases verstehen

Kaffeepause


Was funktioniert heute wirklich?

Praxis-Insight: AI-Analytics im Unternehmensalltag
Praxisbeispiele aus Finance | Retail | Versicherung | Operations | Sustainability

  • Was funktioniert heute schon wirklich?
  • Welche Analytics-Anwendungen sich in der Praxis bewährt haben
  • Wo Erwartungen und Realität auseinanderliegen 

Interaktion & Transfer: Ihr Uses Case im Check

  • Eigene Fragestellungen und Analyseaufgaben einbringen
  • Eigene Use Cases für den Hands-on-Tag schärfen
Alin Kalam
Alin Kalam

Academic Director, Central European Tech Leadership Institute & TU Wien

Ende des 1. Seminartages

AI-Powered Data Analytics – selbst analysieren & anwenden


Wie KI & ML Daten tatsächlich verarbeiten

Modelle verstehen – ohne Coding-Schulung

  • Supervised & Unsupervised Learning kompakt erklärt
  • Regression, Classification, Clustering und Forecasting einordnen 
  • Verstehen, wie Modelle Muster und Zusammenhänge aus Daten ableiten
  • Ergebnisse besser interpretieren und beurteilen
Vivien Roussez
Vivien Roussez

Senior Data Scientist, A1 Telekom Austria AG


Modern AI Analytics Stack: GPT, Claude, Gemini oder Copilot?

Welches KI-Tool für welche Analyseaufgabe?

  • Unterschiede und Stärken der wichtigsten KI-Tools
  • Welches Tool eignet sich für welche Daten und Analyseaufgaben?
  • Grenzen und typische Stolpersteine erkennen
  • Tools nach Aufgabe statt nach Hype auswählen

Kaffeepause


HANDS-ON: Structured Data Analytics mit GenAI

Excel & CSV analysieren: Von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen
  • Datensätze mit KI schneller erschließen und strukturieren
  • Datenqualität prüfen und Auffälligkeiten identifizieren
  • Zusammenhänge und Muster mithilfe von GenAI erkennen
  • Analyseergebnisse interpretieren und kritisch hinterfragen 

Im Fokus: Sie lernen, wie Sie GenAI gezielt für die Datenanalyse einsetzen – von der ersten Datenprüfung bis zur Interpretation relevanter Ergebnisse.

Mittagspause


HANDS-ON: Unstructured Data Analytics

PDFs, Reports & Texte auswerten: Unstrukturierte Daten endlich nutzbar machen
  • Informationen aus Dokumenten extrahieren 
  • Große Textmengen strukturieren 
  • Kundenfeedback und qualitative Daten clustern 
  • Inhalte vergleichen und zusammenfassen 
  • Relevante Insights aus Textdaten gewinnen 
FK
Florian Korn

Product Manager AI & Geospatial

Kaffeepause


Strukturierte + unstrukturierte Daten intelligent verbinden

Wenn Datenquellen zusammenkommen 

  • Unterschiedliche Datenquellen kombinieren
  • Muster und Anomalien erkennen
  • Forecasts und Analysen unterstützen
  • Ergebnisse interpretieren und kritisch prüfen
FK
Florian Korn

Product Manager AI & Geospatial

Vivien Roussez
Vivien Roussez

Senior Data Scientist, A1 Telekom Austria AG


Praxis-Challenge: Von der Datenanalyse zur fundierten Entscheidung Jetzt sind Sie gefragt: Aus Daten werden konkrete Handlungsempfehlungen!

Anhand einer praxisnahen Aufgabenstellung wenden Sie das Gelernte eigenständig an:
Daten analysieren → Ergebnisse visualisieren → Erkenntnisse bewerten → Handlungsempfehlungen ableiten

Ihr Ergebnis: Eine nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage und ein praxistauglicher Workflow, den Sie direkt in Ihrem Berufsalltag einsetzen können.

FK
Florian Korn

Product Manager AI & Geospatial

Ende des 2. Seminartages

Technische Voraussetzungen

Eine Hand zeichnet mit Hilfe Künstlicher Intelligenz ein Diagramm zur Datenanalyse vor einem Laptop.

Bitte eigenen Laptop mitbringen.
Ein sicherer Umgang mit Computer und Webbrowser reicht aus.

Coding-, KI- oder Data-Science-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Mehr aus Daten machen, sicherer entscheiden

Für Fach- und Führungskräfte, die mit Daten arbeiten, Analysen nutzen oder auf Basis von Daten Entscheidungen treffen – insbesondere aus Controlling & Finance, Data & Analytics, BI, Strategie, IT & Digitalisierung sowie datenintensiven Fachbereichen.

Zwei Tage, die sich in der Praxis auszahlen:

  • Weniger Trial-and-Error bei Analyse und KI-Einsatz
  • Mehr Sicherheit im Umgang mit Daten und Ergebnissen
  • Mehr Eigenständigkeit bei alltäglichen Analyseaufgaben
  • Mehr Klarheit, wo KI tatsächlich Zeit und Aufwand spart

Damit vorhandene Daten schneller zu belastbaren Entscheidungsgrundlagen werden – ohne unnötige Tool-Experimente und Umwege.

Veranstaltungsort

Wien (Hotel wird noch bekannt gegeben)
Der genaue Veranstaltungsort wird noch bekannt gegeben.

Teilnahmegebühr

Die Teilnahmegebühr beträgt einschließlich Mittagessen und Getränken pro Person:
KI-gestützte Datenanalyse
2 295 €
2 195 €bis 18.12.2026
Nutzen Sie unser attraktives Rabattsystem:Bringen Sie Ihre Kolleginnen und Kollegen mit!
10% Rabattfür die 2. Teilnahme
30% Rabattfür die 3. Teilnahme und alle weiteren
Young Professional Ticket – Ihr KarrieresprungbrettFür Fach- und Führungskräfte unter 30, die sich fachlich weiterentwickeln, Inspiration sammeln und ihr berufliches Netzwerk auf das nächste Level bringen möchten. Voraussetzung ist, dass am Veranstaltungstag das 30. Lebensjahr noch nicht vollendet ist.
Sämtliche Preise sind in EUR angegeben und verstehen sich zzgl. der gesetzlichen Umsatzsteuer.

Haben
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Aynur YildirimLeitung Customer Service & Datenbank
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Gabrijela PopovicSeminar Director
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