Einstieg in Data Analytics & KI ohne Programmierung
Von Rohdaten zu Entscheidungen – Low-Code Analytics in der Praxis
Einstieg in Data Analytics & KI ohne Programmierung
Benedikt Schwaiger
Benedikt Schwaiger ist Geschäftsführer der SMH Analytics GmbH und verfügt über langjährige Erfahrung als Berater und Trainer für KMU sowie Konzerne. Mit einem B. Sc. in Betriebswirtschaftslehre (Universität Siegen) und einem MBA in Digital Business (MCI Innsbruck) verbindet er betriebswirtschaftliches Know-how mit tiefem Fachwissen in Data Science und Künstlicher Intelligenz.
Als zertifizierter KNIME-Partner unterstützt er Unternehmen bei der Identifikation und Umsetzung von Data Science- und GenAI-Use Cases, der Implementierung von Low-Code/No-Code-Tools sowie der Steigerung der Datenkompetenz von Mitarbeitenden, Führungskräften und Organisationen. Sein Fokus liegt darauf, datengetriebene Innovationen praxisnah und nachhaltig in Unternehmen zu verankern.
Maschinen, Sensoren, ERP- und MES-Systeme erzeugen täglich große Mengen technischer Daten. Häufig fehlen jedoch Fachkräften in Produktion, Entwicklung und Qualitätsmanagement geeignete Methoden und Werkzeuge, um diese Daten eigenständig auszuwerten. Diese Weiterbildung zeigt anhand praxisnaher Anwendungsfälle, wie technische Daten mit Low-Code-Tools und KI-Unterstützung strukturiert analysiert und für fundierte Entscheidungen genutzt werden können.
Ziel der Weiterbildung
Technische Daten bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen in Produktion, Entwicklung und Qualitätssicherung. Die Weiterbildung vermittelt eine strukturierte Vorgehensweise, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren, aufzubereiten und mit Low-Code-Tools auszuwerten. Der Fokus liegt auf der direkten Umsetzbarkeit im beruflichen Alltag und der Verbindung von Fachbereichs- und IT-Perspektive.
Nach der Weiterbildung können Sie:
- Daten aus ERP-, MES-, Excel- und Datenbanksystemen integrieren
- Rohdaten für Analyseprozesse strukturiert aufbereiten
- Low-Code-Workflows mit KNIME anwenden
- Muster, Trends und Anomalien in technischen Daten identifizieren
- Visualisierungen und Dashboards für datengetriebene Entscheidungen erstellen
Nutzen der Weiterbildung
Die Weiterbildung erhöht die Entscheidungssicherheit bei datenbasierten Fragestellungen in technischen Anwendungsbereichen. Analyseprozesse werden effizienter gestaltet und die Abhängigkeit von spezialisierten Data-Science-Ressourcen reduziert. Dadurch lassen sich Potenziale zur Qualitätsverbesserung und Prozessoptimierung schneller identifizieren.
Seit über 65 Jahren gehört die Technische Akademie Esslingen (TAE) mit Sitz in Ostfildern – nahe der Landeshauptstadt Stuttgart – zu Deutschlands größten Weiterbildungs-Anbietern für berufliche und berufsvorbereitende Qualifizierung im technischen Umfeld. Unser Ziel ist Ihr Erfolg. Egal ob Seminar, Zertifikatslehrgang oder Fachtagung, unsere Veranstaltungen sind stets abgestimmt auf die Bedürfnisse von Ingenieuren sowie Fach- und Führungskräften aus technisch geprägten Unternehmen. Dabei können Sie sich stets zu 100 Prozent auf die Qualität unserer Angebote verlassen. Warum das so ist?
Donnerstag, 18. und Freitag, 19. März 2027
jeweils von 9:00 Uhr bis 16:30 Uhr, inkl. Pausen
Tag 1 – Daten verstehen und aufbereiten
Einführung in Data Analytics im technischen Kontext
- Rolle von Daten in Produktion, Entwicklung und Qualität
- Abgrenzung Data Analytics vs. Data Science
- Einsatz von KI in technischen Anwendungen
Datenquellen in technischen Systemen
- ERP-, MES-, Sensor- und Qualitätsdaten
- Datenintegration aus verschiedenen Systemen
- Praxis: Datenimport mit KNIME
Datenaufbereitung (Data Preparation)
- Bereinigung technischer Daten
- Umgang mit Messfehlern und Ausreißern
- Strukturierung komplexer Datensätze
Explorative Datenanalyse
- statistische Kennzahlen praxisnah anwenden
- Muster in Produktions- und Qualitätsdaten erkennen
Tag 2 – Analyse, KI und Anwendung
Visualisierung & Reporting
- Visualisierung technischer Kennzahlen
- Aufbau einfacher Dashboards
- Interpretation von Daten für Entscheidungen
Data Mining im technischen Umfeld
- Anomalieerkennung
- Klassifikation (z. B. Fehlerbilder)
- einfache Prognosen (z. B. Ausfallwahrscheinlichkeit)
KI-gestützte Datenanalyse
- Einsatz von ChatGPT für:
- Dateninterpretation
- Berichtserstellung
- Hypothesenbildung
Praxisworkshop am Bespiel echter technische Use Cases:
- Qualitätsabweichungen erkennen
- Produktionsdaten analysieren
- Prozessoptimierung durch Daten
- einfache Predictive-Ansätze
Die Weiterbildung richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Produktion, Logistik, Qualitätsmanagement und Entwicklung sowie an Business Analysten, Produktmanager, Projektleiter und Digitalisierungsverantwortliche. Angesprochen sind außerdem Mitarbeitende mit Datenverantwortung in Fachabteilungen sowie kleine und mittlere Unternehmen, die datengetriebene Prozesse und KI-Anwendungen etablieren möchten.
Hinweis:
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Grundlegende Excel-Kenntnisse werden vorausgesetzt.
73760 Ostfildern
Anfahrt
Die TAE befindet sich im Südwesten Deutschlands im Bundesland Baden-Württemberg – in unmittelbarer Nähe zur Landeshauptstadt Stuttgart. Unser Schulungszentrum verfügt über eine hervorragende Anbindung und ist mit allen Verkehrsmitteln gut und schnell zu erreichen.
Hotelübernachtung benötigt?
Über den nachfolgenden Link finden Sie nahegelegene Hotels in direkter Umgebung zu TAE-Konditionen:
HotelbuchungDie Teilnahme beinhaltet Verpflegung (vor Ort) sowie ausführliche Unterlagen.
Preis:
Die Teilnahmegebühr beträgt:
1.590,00 €
(MwSt.-frei)
vor Ort
1.590,00 €
(MwSt.-frei)
pro Teilnehmer live online
Fördermöglichkeiten:
Bei einem Großteil unserer Veranstaltungen profitieren Sie von bis zu 70 % Zuschuss aus der ESF-Fachkursförderung.
Bisher sind diese Mittel für den vorliegenden Kurs nicht bewilligt. Dies kann verschiedene Gründe haben. Wir empfehlen Ihnen daher, Kontakt mit unserer Anmeldung aufzunehmen. Diese gibt Ihnen gerne Auskunft über die Förderfähigkeit der Veranstaltung.
Weitere Bundesland-spezifische Fördermöglichkeiten finden Sie hier.
Inhouse Durchführung:
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