Schulung – Claude Code – Forschung & Wissenschaft

Claude Code für Forschung und Wissenschaft

Agentisches Coding mit Claude Code im Terminal und in der IDE: von CLAUDE.md über Subagents und Hooks bis zu CI und sicheren Berechtigungen.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Claude Code für Forschung und Wissenschaft“ richtet sich an Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen und zeigt Schritt für Schritt, wie Claude Code im Bereich Forschung & Wissenschaft produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Claude Code ist nicht nur ein Werkzeug für Profi-Entwickler. Auch Fachanwenderinnen und Fachanwender ohne Programmiererfahrung können damit in natürlicher Sprache Daten auswerten, Excel- und CSV-Dateien bereinigen, Berichte erzeugen oder kleine interne Tools bauen. Sie beschreiben, was passieren soll, und Claude Code schreibt und startet die nötigen Skripte selbst. In dieser Kursvariante lernen Sie, wie Sie diese Möglichkeiten im Arbeitsalltag nutzen, ohne selbst Code verstehen zu müssen, und wie Sie Ergebnisse zuverlässig überprüfen.

Sie arbeiten an praxisnahen Beispielen aus dem Büroalltag: Exporte aus mehreren Systemen zusammenführen, Auswertungen mit Diagrammen erstellen, Dokumente und Serienbriefe automatisiert erzeugen oder wiederkehrende Dateiaufgaben per Knopfdruck erledigen. Ein Schwerpunkt liegt auf sicherem Arbeiten: Welche Daten dürfen verarbeitet werden, wie behalten Sie die Kontrolle über Freigaben, und wann sollten Sie die IT-Abteilung einbinden? So entstehen nützliche Helfer, die Ihr Team spürbar entlasten, nachvollziehbar dokumentiert sind und sich bei Bedarf sauber an Kolleginnen, Kollegen oder die IT übergeben lassen.

Wissenschaftliches Arbeiten ist geprägt von Literaturrecherche, Datenauswertung, Antragsschreiben und Publikationsdruck. Generative KI kann in jeder dieser Phasen unterstützen: beim Erschließen und Zusammenfassen von Fachliteratur, beim Strukturieren von Forschungsfragen, beim Schreiben von Analyse-Code, beim Überarbeiten englischsprachiger Manuskripte oder beim Vorbereiten von Drittmittelanträgen. KI-Agenten können wiederkehrende Schritte wie Datenbereinigung oder Literaturabgleich automatisieren. Gleichzeitig berührt KI zentrale Fragen der guten wissenschaftlichen Praxis: Wer ist Autor, wie wird KI-Nutzung offengelegt, wie werden erfundene Quellen verhindert? Forschende brauchen deshalb nicht nur Prompt-Techniken, sondern einen methodisch sauberen, transparenten und reproduzierbaren Umgang mit KI-Werkzeugen. Genau das vermittelt dieser Kurs praxisnah.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Doktorandinnen und Doktoranden
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs
  • Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen
  • Forschungsreferate und Drittmittelmanagement
  • F&E-Teams in Unternehmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Stetig wachsende Literaturmenge, die kaum noch zu überblicken ist
  • Hoher Schreibaufwand für Anträge, Berichte und Publikationen
  • Datenauswertung, die Programmierkenntnisse voraussetzt
  • Unsicherheit über Regeln zur KI-Nutzung bei Journals, Förderern und Hochschulen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie beauftragen Claude Code in natürlicher Sprache mit Datenauswertungen und Dateiaufgaben.
  • Sie bereinigen und verknüpfen Excel- und CSV-Daten und prüfen die Ergebnisse auf Plausibilität.
  • Sie automatisieren wiederkehrende Dokument- und Berichtsaufgaben mit wiederverwendbaren Anweisungen.
  • Sie lassen kleine interne Helfer-Tools bauen und verbessern diese schrittweise.
  • Sie nutzen KI für Literaturarbeit und Schreiben, ohne Standards der guten wissenschaftlichen Praxis zu verletzen.
  • Sie erstellen mit KI-Unterstützung nachvollziehbaren Analyse-Code und dokumentieren ihn reproduzierbar.
  • Sie legen KI-Nutzung gemäß Vorgaben von Journals, Förderern und Ihrer Einrichtung transparent offen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Erste Schritte ohne Programmierkenntnisse
  • Was ein Coding-Agent ist und was er auf Ihrem Rechner tun darf
  • Claude Code starten und einen geschützten Arbeitsordner einrichten
  • Aufgaben in Alltagssprache beschreiben: Ziel, Eingabedateien, gewünschtes Ergebnis
  • Freigabeabfragen verstehen und bewusst bestätigen oder ablehnen
Modul 2 Daten auswerten mit Excel- und CSV-Dateien
  • Exporte bereinigen: Dubletten, Datumsformate, fehlende Werte
  • Mehrere Tabellen zusammenführen und Kennzahlen berechnen lassen
  • Diagramme und Übersichten als Excel-Datei oder Grafik erzeugen
  • Ergebnisse mit Stichproben und Gegenrechnungen plausibilisieren
Modul 3 Dokumente und Routineaufgaben automatisieren
  • Berichte, Protokolle und Serienbriefe aus Vorlagen und Daten erzeugen
  • Dateien umbenennen, sortieren und konvertieren lassen
  • Wiederkehrende Abläufe als wiederverwendbare Anweisung speichern
  • Eine einfache Arbeitsanleitung in CLAUDE.md für das eigene Team anlegen
Modul 4 Kleine Skripte und interne Tools bauen
  • Von der Idee zum funktionierenden Helfer: Anforderungen klar formulieren
  • Einfache Eingabemasken oder lokale Web-Oberflächen erstellen lassen
  • Schrittweise verbessern: Fehler beschreiben statt selbst zu debuggen
  • Ergebnisse so dokumentieren, dass Kolleginnen und Kollegen sie nutzen können
Modul 5 Sicher und verantwortungsvoll arbeiten
  • Personenbezogene und vertrauliche Daten richtig behandeln
  • Berechtigungen begrenzen und nur in freigegebenen Ordnern arbeiten
  • Grenzen erkennen: wann ein Tool an die IT übergeben werden sollte
  • Abstimmung mit IT, Datenschutz und Fachverantwortlichen organisieren
Modul 6 Praxisprojekt: Ihre eigene Lösung für Forschung & Wissenschaft
  • Literatur-Matrix – Eine kleine App, in der Studien mit Methode, Stichprobe und Kernbefund erfasst, gefiltert und als Tabelle für den Forschungsstand exportiert werden.
  • Daten-Dashboard – Ein internes Tool, das Messdaten aus CSV-Dateien einliest, Plausibilitätsprüfungen durchführt und Verläufe und Ausreißer interaktiv darstellt. Exporte für Publikationen werden direkt im passenden Format erzeugt.
  • Antrags-Checker – Ein Werkzeug, das einen Antragsentwurf gegen eine hinterlegte Checkliste der Förderrichtlinie abgleicht und fehlende Pflichtabschnitte oder überschrittene Längen anzeigt. Fristen werden ebenfalls angezeigt.
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literatur erschließen

KI fasst Abstracts und Volltexte zusammen, extrahiert Methoden, Stichproben und Befunde in Vergleichstabellen und hilft, Suchstrings für Fachdatenbanken zu formulieren – jede Quelle wird anschließend im Original geprüft.

Forschungsdesign schärfen

Forschungsfragen, Hypothesen und Operationalisierungen werden mit KI als kritischem Sparringspartner durchgespielt, um Lücken, Störvariablen und alternative Erklärungen frühzeitig zu erkennen. Auch geeignete Kontrollbedingungen und Grenzen der Generalisierbarkeit werden dabei diskutiert.

Analyse-Code schreiben

Forschende ohne tiefe Programmierkenntnisse erzeugen mit KI Skripte in Python oder R für Datenbereinigung, Statistik und Visualisierung und dokumentieren sie nachvollziehbar für die Reproduzierbarkeit. Ergebnisse werden mit Teststichproben überprüft.

Manuskripte überarbeiten

KI unterstützt bei Sprachkorrektur, Gliederung und Kürzung wissenschaftlicher Texte, prüft Konsistenz von Begriffen und hilft bei der Antwort auf Reviewer-Kommentare, ohne die Autorschaft zu übernehmen.

Drittmittelanträge vorbereiten

Förderrichtlinien werden in Checklisten übersetzt, Arbeitspakete und Meilensteine strukturiert und Abschnitte wie Verwertungsplan oder Zusammenfassung für Laien in mehreren Varianten entworfen. Budgetbegründungen werden ebenfalls nachvollziehbar gegliedert.

Qualitative Daten auswerten

Interviewtranskripte und offene Antworten werden mit KI vorkodiert und thematisch gruppiert; Forschende prüfen, verfeinern und dokumentieren das Kategoriensystem nach etablierter Methodik. Interkoder-Abgleiche bleiben dabei unverzichtbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Literatur-Matrix

Eine kleine App, in der Studien mit Methode, Stichprobe und Kernbefund erfasst, gefiltert und als Tabelle für den Forschungsstand exportiert werden.

Daten-Dashboard

Ein internes Tool, das Messdaten aus CSV-Dateien einliest, Plausibilitätsprüfungen durchführt und Verläufe und Ausreißer interaktiv darstellt. Exporte für Publikationen werden direkt im passenden Format erzeugt.

Antrags-Checker

Ein Werkzeug, das einen Antragsentwurf gegen eine hinterlegte Checkliste der Förderrichtlinie abgleicht und fehlende Pflichtabschnitte oder überschrittene Längen anzeigt. Fristen werden ebenfalls angezeigt.

Voraussetzungen

Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich; sicherer Umgang mit Excel, Dateien und Ordnern auf dem eigenen Rechner reicht aus. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Administratorrechten, Git, Node.js-Laufzeit und einem aktuellen Editor; ein Claude-Abonnement oder ein Anthropic-API-Zugang wird für die Übungen benötigt.

Datenschutz & Compliance

Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Claude Code von klassischer Code-Vervollständigung?

Code-Vervollständigung schlägt die nächsten Zeilen vor, während Claude Code als Agent ganze Aufgaben bearbeitet: Es durchsucht das Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien, führt Tests und Befehle aus und korrigiert sich anhand der Ergebnisse. Sie formulieren das Ziel und prüfen das Resultat, statt jede Zeile selbst zu steuern.

Ist Claude Code für den Einsatz im Unternehmen sicher genug?

Claude Code fragt standardmäßig vor Dateiänderungen und Befehlen nach Freigabe. Über Berechtigungsregeln, Sandboxing, verwaltete Einstellungen und Hooks lässt sich genau festlegen, was der Agent darf. Im Kurs lernen Sie, diese Mechanismen passend zu Ihren Sicherheits- und Datenschutzvorgaben zu konfigurieren und Risiken wie Prompt Injection einzuschätzen.

Funktioniert Claude Code mit meiner Programmiersprache und meinem Stack?

Ja. Claude Code arbeitet sprachunabhängig, weil es mit Dateien, Terminalbefehlen und Ihren vorhandenen Build- und Test-Tools arbeitet. Ob Python, Java, TypeScript, Go, ABAP-nahe Projekte oder Infrastruktur als Code: Entscheidend ist eine gute CLAUDE.md, die Ihre Befehle und Konventionen beschreibt. Den fachlichen Schwerpunkt setzt die jeweilige Kursvariante.

Darf ich KI beim Schreiben meiner Dissertation nutzen?

Das hängt von der Promotionsordnung und den Vorgaben Ihrer Hochschule ab. Häufig ist KI für Sprachkorrektur und Ideenfindung zulässig, wenn die Nutzung offengelegt wird und die inhaltliche Eigenleistung erkennbar bleibt. Im Kurs lernen Sie, Nutzung sauber zu dokumentieren und typische Grauzonen sicher einzuschätzen.

Wie verhindere ich erfundene Quellen?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber nicht existierende Literaturangaben erzeugen. Arbeiten Sie deshalb mit Werkzeugen, die auf echte Datenbanken zugreifen, lassen Sie sich DOIs ausgeben und prüfen Sie jede Quelle im Original. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI-Recherche mit verlässlicher Literaturverwaltung kombiniert.

Was kostet die Schulung „Claude Code für Forschung und Wissenschaft“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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