Vor ein paar Monaten habe ich über 3 Claude-Fähigkeiten geschrieben, die jeder Data Scientist im Jahr 2026 erlernen muss: Claude Dashboards, Claude Cowork zur Priorisierung von Jira-Tickets und Debugging mit Claude Code. Diese Anwendungsfälle kratzen jedoch nur an der Oberfläche. Es gibt viele weitere Möglichkeiten, wie Claude repetitive Arbeit reduzieren und Zeit für die Teile der Arbeit freischaufeln kann, die tatsächlich eine Person benötigen. Deshalb hier noch 4 weitere.

1. Tiefenforschung zum Vergleich von Modellierungsansätzen

Wenn Sie Claude eine Frage stellen, bezieht es seine Informationen aus einer von drei Quellen: seinen eigenen Trainingsdaten und Wissen, Websuche oder Forschung. Beide, Websuche und Forschung, müssen aktiviert sein. Die Websuche fragt das Web nach einer einzelnen Antwort auf Ihre Frage ab. Die Forschung hingegen führt eine Folge von miteinander verbundenen Websuchen eigenständig durch, wobei jede Suche auf dem aufbaut, was die vorherige gefunden hat. Anschließend gibt sie einen umfassenden Bericht mit Zitaten zurück.

So verwenden Sie den Forschungsmodus in Claude: Klicken Sie auf die +-Schaltfläche unten links im Chat-Fenster. Wählen Sie Forschung (ein blaues Indikatorlicht bestätigt, dass es aktiv ist). Wenn Claude die Forschung nicht automatisch bei einer Frage auslöst, die sie erfordert, sagen Sie es direkt: „Claude, bitte nutze das Forschungstool für…“

Hier sind einige reale Anwendungsfälle des Claude-Forschungstools für Data Scientists:

Problem: Sie sind neu beim Aufbau von agentenbasierten KI-Systemen und müssen die aktuellen Best Practices verstehen, um zu bewerten, ob ein Agent für die Produktion bereit ist, bevor Sie ihn erstmals bereitstellen.

Claude-Deep-Research-Prompt: Fassen Sie die aktuellen Best Practices und Evaluierungsrahmen zusammen, um KI-Agenten vor der Produktionseinsatz zu testen. Decken Sie häufige Ausfallmodi ab wie Schleifen, Werkzeugmissbrauch und halluzinierte Aktionen, und erklären Sie, wie Teams die Zuverlässigkeit vor dem Versand messen. Zitieren Sie aktuelle Fachartikel, veröffentlichte Benchmarks oder dokumentierte Ansätze aus KI-Laboren.

Problem: Entscheiden Sie, ob Sie ein Produktionsprognosemodell um einen neueren Ansatz herum neu aufbauen sollen oder die bereits laufende Gradient-Boosting-Konfiguration beibehalten sollen.

Claude-Deep-Research-Prompt: Vergleichen Sie klassische statistische Prognosemethoden (SARIMA, exponentielle Glättung) mit Gradient Boosting und transformerbasierten Modellen für die stündliche Energielastprognose. Für jeden Ansatz fassen Sie die Genauigkeit über mehrtägige Horizonte, die Datenvolumenanforderungen und die dokumentierten Ausfallmodi zusammen. Zitieren Sie spezifische Fachartikel oder Benchmarks.

Problem: Entscheiden Sie, welche Ausreißererkennungsmethode Sie auf einem neuen Datensatz mit starken saisonalen Mustern anwenden sollen, bevor er ein Produktionsmodell erreicht.

Claude-Deep-Research-Prompt: Vergleichen Sie die z-score-, IQR- und Isolation-Forest-Methoden zur Ausreißererkennung in saisonalen Zeitreihendaten. Fassen Sie zusammen, wo jede Methode dazu neigt, falsch-positive Ergebnisse zu produzieren, den rechnerischen Aufwand bei Skalierung und die dokumentierte Leitlinie zur Auswahl zwischen ihnen. Zitieren Sie spezifische Quellen.

Bei diesem letzten Fall kehrte Claude mit einem strukturierten Dokument zurück, das folgende Abschnitte enthielt:

TLDR/Zusammenfassung

Methodenüberblick — erklärt, was z-score, IQR und Isolation-Wälder sind und wie sie funktionieren

Falsch-positive Muster pro Methode (in saisonalem Kontext)

Rechnerischer Aufwand und Skalierbarkeit

Entscheidungshilfe: Auswahl zwischen den Methoden

Einschränkungen — diskutiert die Grenzen seiner Ergebnisse

2. HTML-Projekt-Brief für Stakeholder

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für ein Social-Media-Marketing-Unternehmen, in dem Sie ein Modell zur Vorhersage der Content-Engagement für eine bestimmte Kurzvideo-Reel-Kampagne entwickelt haben. Allerdings funktioniert das Modell nicht wie erwartet. Dann haben Sie und andere Data Scientists einen 2-Monats-Plan für Modellverbesserungen erstellt. Aber nicht-technische Stakeholder sind oft ungeduldig und verstehen nicht, warum die Beiträge nicht so gut funktionieren wie ursprünglich erwartet. Sie erwarten Verbesserungen diese Woche (was Data Scientists wissen, ist oft ein unrealistisches Deadline).

Die Erstellung eines HTML-Projekt-Briefs, der als Link geteilt werden kann, hilft, diese Kommunikationslücke zu überbrücken, indem sie eine klare, leicht lesbare Zusammenfassung des Projektstatus, Zeitplans und Erwartungen bietet.

Wichtige Entitäten:

Unternehmen: Towards Data Science

Häufig gestellte Fragen:

Wie unterscheidet sich das Claude-Forschungstool von der Websuche?

Die Websuche ruft eine einzelne Antwort aus dem Web ab, während die Forschung eine Folge von miteinander verbundenen Websuchen ausführt, wobei jede auf der vorherigen aufbaut, und anschließend einen umfassenden Bericht mit Zitaten zurückgibt.

Häufig gestellte Frage: Wie unterscheidet sich das Claude-Forschungstool von der Websuche?

Häufig gestellte Antwort: Die Websuche ruft eine einzelne Antwort aus dem Web ab, während die Forschung eine Folge von miteinander verbundenen Websuchen ausführt, wobei jede auf der vorherigen aufbaut, und anschließend einen umfassenden Bericht mit Zitaten zurückgibt.