Schulung – Prompt Engineering – Datenanalyse & Excel

Prompt Engineering für Datenanalyse und Excel

Prompt Engineering herstellerneutral: Rollen, Kontext, Few-Shot, Prompt-Ketten, Prompt-Bibliotheken und systematische Qualitätsprüfung.

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 „Prompt Engineering für Datenanalyse und Excel“ richtet sich an Rollen wie Fachanwender, die regelmäßig mit Excel und Berichten arbeiten, Controller und kaufmännische Mitarbeitende und Vertriebs- und Marketing-Analysten und zeigt Schritt für Schritt, wie Prompt Engineering im Bereich Datenanalyse & Excel produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Ob ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini oder Le Chat: Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie Aufgaben formuliert werden. Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Sprachmodellen Ziel, Kontext, Rahmenbedingungen und gewünschtes Format so zu vermitteln, dass verlässlich brauchbare Ergebnisse entstehen. In diesem herstellerneutralen Praxistag lernen Sie bewährte Techniken, die in allen gängigen KI-Assistenten funktionieren: Rollen und Zielgruppen festlegen, relevanten Kontext auswählen, mit Beispielen arbeiten und komplexe Aufgaben in nachvollziehbare Teilschritte zerlegen. Jede Technik erproben Sie direkt an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag.

Der zweite Teil richtet den Blick auf Wiederholbarkeit und Qualität im Team. Sie entwickeln Prompt-Vorlagen mit Platzhaltern, bauen mehrstufige Prompt-Ketten für Analyse-, Schreib- und Prüfprozesse und legen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek an. Sie lernen, Ergebnisse systematisch zu bewerten – mit Prüfkriterien, Testfällen und gezielter Selbstkontrolle durch das Modell – und typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Mehrdeutigkeiten oder unvollständigen Kontext zu vermeiden. Am Ende verfügen Sie über ein strukturiertes Vorgehen, das unabhängig vom eingesetzten Werkzeug funktioniert und mit neuen Modellen weiter trägt.

In fast allen Fachbereichen werden Entscheidungen auf Basis von Tabellen, Exporten und Berichten getroffen – und ein großer Teil der Arbeitszeit fließt in das Bereinigen, Zusammenführen und Auswerten dieser Daten. Generative KI senkt die Einstiegshürde für anspruchsvolle Analysen erheblich. Sie erklärt und schreibt Excel-Formeln, erstellt Power-Query-Schritte und Makros, schlägt Pivot-Auswertungen und Diagramme vor, generiert Python- oder SQL-Code für größere Datenmengen und formuliert Kommentare zu Kennzahlen. KI-Agenten können wiederkehrende Berichte automatisch aufbereiten. Damit werden Fachanwender befähigt, Fragen selbst zu beantworten, für die sie früher auf die IT oder ein Analytics-Team warten mussten. Entscheidend bleibt, Ergebnisse methodisch sauber zu prüfen und Datenqualität im Blick zu behalten.

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?

  • Fachanwender, die regelmäßig mit Excel und Berichten arbeiten
  • Controller und kaufmännische Mitarbeitende
  • Vertriebs- und Marketing-Analysten
  • Business Analysts und Reporting-Teams
  • Teamleitungen mit Kennzahlenverantwortung

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Zeitaufwendige manuelle Datenbereinigung und Copy-and-paste-Prozesse
  • Komplexe Formeln und Makros, die nur wenige im Team verstehen
  • Daten aus verschiedenen Systemen mit uneinheitlichen Formaten
  • Fehleranfällige Tabellen ohne nachvollziehbare Rechenlogik

Das können Sie nach dem Training

  • Sie verstehen, wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten, und leiten daraus wirksame Formulierungen ab.
  • Sie strukturieren Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe, Rahmenbedingungen und Ausgabeformat.
  • Sie setzen Few-Shot-Beispiele und Prompt-Ketten für komplexe, mehrstufige Aufgaben ein.
  • Sie erstellen wiederverwendbare Vorlagen und bauen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek auf.
  • Sie erstellen und verstehen komplexe Excel-Formeln, Power-Query-Schritte und Makros mit KI.
  • Sie bereinigen, analysieren und visualisieren Daten mit KI-Unterstützung schneller und nachvollziehbarer.
  • Sie automatisieren wiederkehrende Berichte und prüfen KI-Ergebnisse methodisch auf Richtigkeit.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten
  • Grundprinzipien von Sprachmodellen: Wahrscheinlichkeiten, Kontextfenster, Grenzen
  • Warum Formulierungen, Reihenfolge und Beispiele das Ergebnis verändern
  • Ursachen für Halluzinationen und wie Prompts sie reduzieren
  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten gängiger KI-Assistenten
Modul 2 Bausteine eines wirksamen Prompts
  • Rolle, Zielgruppe, Aufgabe, Kontext und Ausgabeformat festlegen
  • Rahmenbedingungen, Ausschlüsse und Qualitätskriterien formulieren
  • Strukturierte Eingaben mit Abschnitten, Trennzeichen und Markierungen
  • Gezielte Rückfragen des Modells einfordern statt Annahmen zuzulassen
Modul 3 Fortgeschrittene Techniken
  • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot: mit Beispielen Stil und Struktur vorgeben
  • Schrittweises Vorgehen und Begründungen für komplexe Aufgaben anfordern
  • Prompt-Ketten: Recherche, Entwurf, Prüfung und Überarbeitung trennen
  • Perspektivwechsel, Gegenargumente und Selbstkritik des Modells nutzen
Modul 4 Vorlagen und Prompt-Bibliotheken
  • Wiederverwendbare Vorlagen mit Platzhaltern und Variablen erstellen
  • Dauerhafte Anweisungen in Projekten, eigenen Assistenten und Agents hinterlegen
  • Prompt-Bibliothek im Team aufbauen, benennen, pflegen und teilen
  • Vorlagen dokumentieren: Zweck, Eingaben, erwartete Ausgabe, Verantwortliche
Modul 5 Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller Einsatz
  • Prüfkriterien und Bewertungsraster für KI-Ergebnisse definieren
  • Testfälle anlegen und Prompts systematisch vergleichen und verbessern
  • Fakten, Zahlen und Quellen verifizieren; Vier-Augen-Prinzip etablieren
  • Datenschutz, vertrauliche Inhalte und Transparenz gemäß DSGVO und EU AI Act
Modul 6 Praxislabor: Datenanalyse & Excel
  • Formeln schreiben und erklären
  • Daten bereinigen und zusammenführen
  • Auswertungen und Diagramme
  • Python und SQL für große Datenmengen
  • Kennzahlen kommentieren
  • Berichte automatisieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Datentabellen enthalten oft personenbezogene Daten von Kunden oder Mitarbeitenden sowie vertrauliche Geschäftszahlen, die nur in freigegebenen KI-Umgebungen und möglichst anonymisiert oder aggregiert verarbeitet werden dürfen. Auswertungen mit Bezug zu Beschäftigten können der Mitbestimmung unterliegen, und die Verantwortung für die Richtigkeit von Berichten bleibt beim Fachbereich.
  • 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

Formeln schreiben und erklären

KI erstellt Formeln wie XVERWEIS, SUMMEWENNS oder dynamische Arrays aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache und erklärt bestehende, verschachtelte Formeln Schritt für Schritt. Typische Fehlerquellen werden gleich mit benannt.

Daten bereinigen und zusammenführen

Für uneinheitliche Exporte schlägt KI Bereinigungsschritte vor, erstellt Power-Query-Abfragen oder Skripte zum Zusammenführen, Deduplizieren und Normalisieren und dokumentiert die Transformationen. So lassen sich die Schritte beim nächsten Export mit einem Klick wiederholen.

Auswertungen und Diagramme

Aus einer Fragestellung leitet KI passende Pivot-Tabellen, Kennzahlen und Diagrammtypen ab und hilft, Ergebnisse übersichtlich und korrekt zu visualisieren. Irreführende Darstellungen wie abgeschnittene Achsen werden dabei vermieden.

Python und SQL für große Datenmengen

Wenn Excel an Grenzen stößt, erzeugt KI Python- oder SQL-Code für Analysen größerer Datensätze, den Fachanwender ausführen, nachvollziehen und schrittweise anpassen. Ergebnisse werden mit Excel-Stichproben abgeglichen.

Kennzahlen kommentieren

Abweichungen, Trends und Auffälligkeiten in Berichten werden in klare Textkommentare für Management und Fachbereiche übersetzt; Ursachenhypothesen werden fachlich geprüft. So entstehen Berichte, die auch ohne Erläuterung im Termin verstanden werden.

Berichte automatisieren

Wiederkehrende Monats- oder Wochenberichte werden mit Makros, Skripten oder KI-Agenten automatisiert, sodass Daten abgerufen, aufbereitet und als Bericht verteilt werden. Manuelle Zwischenschritte und Übertragungsfehler entfallen dabei weitgehend.

Voraussetzungen

Erste Erfahrungen mit mindestens einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude, Copilot oder Gemini sind hilfreich; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Sicherer Umgang mit Excel im Arbeitsalltag; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und Zugang zu mindestens einem KI-Assistenten, idealerweise dem in Ihrem Unternehmen freigegebenen Werkzeug.

Datenschutz & Compliance

Datentabellen enthalten oft personenbezogene Daten von Kunden oder Mitarbeitenden sowie vertrauliche Geschäftszahlen, die nur in freigegebenen KI-Umgebungen und möglichst anonymisiert oder aggregiert verarbeitet werden dürfen. Auswertungen mit Bezug zu Beschäftigten können der Mitbestimmung unterliegen, und die Verantwortung für die Richtigkeit von Berichten bleibt beim Fachbereich.

Termine & Standorte

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

  • München Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Funktionieren die Techniken mit jedem KI-Assistenten?

Ja, der Kurs ist bewusst herstellerneutral aufgebaut. Die Prinzipien – klare Aufgabe, relevanter Kontext, Beispiele, strukturierte Ausgabe und Prüfschritte – wirken in ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat und weiteren Werkzeugen gleichermaßen. Wo sich Assistenten im Detail unterscheiden, etwa bei Projekten oder eigenen Assistenten, zeigen wir die jeweiligen Entsprechungen.

Ist Prompt Engineering mit besseren Modellen nicht bald überflüssig?

Modelle verstehen unpräzise Anfragen zunehmend besser, doch sie können weiterhin nicht wissen, was Sie nicht mitteilen: Zielgruppe, Qualitätsmaßstäbe, interne Vorgaben oder relevanten Hintergrund. Gute Prompts sind daher vor allem gute Aufgabenbeschreibungen. Hinzu kommen Vorlagen, Prompt-Ketten und Qualitätsprüfung, die im Team auch mit neuen Modellen ihren Wert behalten.

Was ist eine Prompt-Bibliothek und wie pflegen wir sie im Team?

Eine Prompt-Bibliothek ist eine geordnete Sammlung erprobter Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, jeweils mit Zweck, benötigten Eingaben, Beispielergebnis und Verantwortlichen. Sie lässt sich in einem gemeinsamen Dokument, Wiki oder direkt in Projekten des KI-Werkzeugs führen. Im Kurs legen Sie eine erste Bibliothek an und definieren einfache Regeln für Pflege und Freigabe.

Brauche ich Programmierkenntnisse für Datenanalyse mit KI?

Nein. Gute Excel-Kenntnisse reichen als Einstieg. KI erzeugt Formeln, Power-Query-Schritte und bei Bedarf Python-Code, den Sie Schritt für Schritt nachvollziehen lernen. Wichtig ist, dass Sie Ergebnisse plausibilisieren können. Genau diese Prüftechniken stehen im Kurs neben der praktischen Anwendung im Mittelpunkt.

Wie zuverlässig sind KI-generierte Formeln und Analysen?

Oft sehr gut, aber nicht fehlerfrei: Bezüge, Sonderfälle oder falsche Annahmen über die Datenstruktur führen zu stillen Fehlern. Deshalb prüfen Sie Ergebnisse mit Stichproben, Kontrollsummen und Gegenrechnungen. Der Kurs vermittelt eine einfache Prüfroutine, die Sie bei jeder KI-gestützten Auswertung anwenden.

Was kostet die Schulung „Prompt Engineering für Datenanalyse und Excel“?

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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