Daten verstehen und nutzen: Dein Einstieg in Data Literacy

Strategie & Grundlagen

• Was du mit Daten in deinem Arbeitsbereich erreichen kannst – und warum Datenkompetenz die Grundlage für KI ist.
• Die Bausteine des Datenprozesses kennenlernen: Wie Daten entstehen, fließen und genutzt werden.
• Einen strukturierten Ansatz für datenbasierte Entscheidungen entwickeln.

Der strukturierte Datenprozess

• Einführung in das CRISP-DM-Modell – eine bewährte Schritt-für-Schritt-Methode für Datenprojekte und KI-Vorhaben. Du lernst, die ersten Schritte eigenständig zu planen und umzusetzen.

Daten sammeln: Quelle, Struktur & Qualität

• Relevante Datenquellen identifizieren und ihre Qualität bewerten – und verstehen, warum das für KI-Anwendungen entscheidend ist.
• Verzerrungen (Bias) frühzeitig erkennen und vermeiden – in Daten und in KI-Ergebnissen.
• Übung: Beispieldaten auf Bias analysieren.

Arten der Datenanalyse

• Die vier Stufen der Analyse – von der Beschreibung bis zur Vorhersage.
• Zahlen richtig interpretieren: Warum der Durchschnitt oft täuscht.
• Das passende Diagramm für die eigene Fragestellung wählen.
• Übung: Aussagekräftige Visualisierungen erstellen und mit einem Dashboard arbeiten.

Kommunikation: Visualisierung & Data Storytelling

• Irreführende Darstellungen vermeiden – durch klare, ehrliche Visualisierungen.
• Datengeschichten erzählen, die überzeugen – im Team oder vor Stakeholder:innen.

Ethischer Umgang mit Daten

• Datenschutz, Bias und KI-Regulierung: DSGVO und EU AI Act verständlich erklärt.
• Typische Risiken erkennen – und warum ethische Datenkompetenz die Voraussetzung für verantwortungsvollen KI-Einsatz ist.

Zusammenfassung & Maßnahmenplan

• Konkrete nächste Schritte entwickeln: Wie du Datenkompetenz direkt in deinen Arbeitsalltag integrierst.