--- title: "Seminar Einstieg in Data Analytics & KI ohne Programmierung" url: "https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/kuenstliche-intelligenz/einstieg-in-data-analytics-ki-ohne-programmierung/" description: Von Rohdaten zu Entscheidungen – Low-Code Analytics in der Praxis ▷ Technische Daten bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen in Produktion, Entwicklung und Qualitätssicherung. Die Weiterbildung vermittelt eine strukturierte Vorgehensweise, um Daten aus... image: "https://www.tae.de/_assets/cf7b9e929dc16279bbae7f6de48311fe/Assets/Images/OgImageTaeFocus-2026.png" date: 2027-03-18 course_identifier: 36470 course_type: OS course_state: buchbar course_delivery_type: Standard course_duration: 2 Tage course_price_eur: 1590.00 course_departments: - "IT & KI" course_categories: - Künstliche Intelligenz - Data Science next_event_end: 2027-03-19 next_event_location: Technische Akademie Esslingen upcoming_dates: - 2027-03-18 bis 2027-03-19, Technische Akademie Esslingen course_speakers: - Benedikt Schwaiger, SMH Analytics GmbH - Saskia Brech B.Sc., SMH Analytics GmbH --- # Seminar Einstieg in Data Analytics & KI ohne Programmierung Einstieg in Data Analytics & KI ohne Programmierung ========================================================= Von Rohdaten zu Entscheidungen – Low-Code Analytics in der Praxis ------------------------------------------------------------------- Beginn: 18.03.2027 - 09:00 Uhr Ende: 19.03.2027 - 16:30 Uhr Dauer: 2,0 Tage Flex: Ostfildern oder Online [ ](https://www.tae.de/lernsettings/) Veranstaltungsnr.: 36470.00.001 Leitung [ Benedikt Schwaiger ](#speaker1705) SMH Analytics GmbH [ Alle Referent:innen ](#referenten) Präsenz oder Online EUR 1.590,00 (MwSt.-frei) Mitgliederpreis EUR 1.431,00 (MwSt.-frei) [ Zuschüsse nutzen ](#gebuehren-foerderung) Beschreibung 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. [ ![CHIP: Herausragend / Programmierung / Analyse von 185 IT-Weiterbildern November 2025](https://www.tae.de/typo3temp/assets/_processed_/1/c/csm_Globis_IT_Weiterbilder_TAE_Herausragend_2025_873485e114.png) ](https://www.tae.de/chip-it-weiterbildungsstudie-tae-ausgezeichnet/) Programm 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 Teilnehmer:innenkreis 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. Referent:innen Saskia Brech, B.Sc.SMH Analytics GmbH Frau Saskia Brech ist Data Scientist bei der SMH Analytics GmbH und Expertin für datengetriebene Technologien und moderne IT-Architekturen. Sie hat einen Bachelor in Data and Information Science sowie ein Masterstudium in Digital Science & Information Science an der TH Köln abgeschlossen. In ihrer Rolle als Data Scientist, Consultant und Trainerin verfügt sie über umfassende praktische Erfahrung in den Bereichen Data Analytics, DevOps, Machine Learning und generative KI. Sie begleitet Unternehmen unterschiedlicher Branchen – darunter Automotive, Finanzwesen und öffentliche Verwaltung – bei der Einführung und Anwendung innovativer Technologien. Mit ihrer anwendungsnahen und didaktisch fundierten Herangehensweise vermittelt sie komplexe Inhalte verständlich und praxisorientiert – sowohl für Fach- als auch Führungskräfte. Weitere Veranstaltungen [Grundlagen der generativen KI](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/kuenstliche-intelligenz/grundlagen-der-generativen-ki/) Benedikt SchwaigerSMH Analytics GmbH 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. Weitere Veranstaltungen [KI-Manager: Künstliche Intelligenz strategisch und praxisnah einsetzen](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/kuenstliche-intelligenz/ki-manager-kuenstliche-intelligenz-strategisch-und-praxisnah-einsetzen/) [Grundlagen der Künstlichen Intelligenz & Large Language Models (LLMs)](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/kuenstliche-intelligenz/grundlagen-der-kuenstlichen-intelligenz-large-language-models-llms/) [Grundlagen der generativen KI](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/kuenstliche-intelligenz/grundlagen-der-generativen-ki/) [Datenstrategie & Datenmanagement – Grundlagen für Unternehmen](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/data-science/datenstrategie-datenmanagement-grundlagen-fuer-unternehmen/) [Lokale vs. Cloud-KI: Die optimale KI-Infrastruktur für Ihr Unternehmen finden](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/data-science/lokale-vs-cloud-ki-die-optimale-ki-infrastruktur-fuer-ihr-unternehmen-finden/) Veranstaltungsort und Hotel Technische Akademie Esslingen An der Akademie 5 73760 Ostfildern [Anfahrt](https://www.google.de/maps/dir//48.7157380000000000,9.2905800000000000/@48.7157380000000000,9.2905800000000000,12z)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. ![Anfahrt und Parken: TAE - Technische Akademie Esslingen](https://www.tae.de/fileadmin/_processed_/7/9/csm_Header_Anreise_2c44327494.jpg "Anfahrt und Parken: TAE - Technische Akademie Esslingen") Gebühren und Fördermöglichkeiten Die Teilnahme beinhaltet [Verpflegung](https://www.tae.de/service/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](https://www.tae.de/foerdermoeglichkeiten/esf/). Bisher sind diese Mittel für den vorliegenden Kurs nicht bewilligt. Dies kann verschiedene Gründe haben. Wir empfehlen Ihnen daher, Kontakt mit unserer [Anmeldung](https://www.tae.de/service/kontakt/) aufzunehmen. Diese gibt Ihnen gerne Auskunft über die Förderfähigkeit der Veranstaltung. Weitere Bundesland-spezifische Fördermöglichkeiten finden Sie [hier](https://www.tae.de/foerdermoeglichkeiten/sonstige-bund-laender-eu/). Bewertungen unserer Teilnehmer Noch keine Bewertung für diesen Kurs vorhanden. Hier finden Sie eine [Übersicht aller Rezensionen](https://www.tae.de/bewertungen/) .