AI+ Data™

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Daten sind der Treibstoff moderner Innovation – und wer sie versteht, gestaltet die Zukunft aktiv mit. Hier geht es darum, wie KI Datenanalyse, Business Intelligence und Machine Learning revolutioniert. Spannend, praxisnah und zukunftsorientiert.

Themen im Überblick:

  • Einsatz von KI zur Analyse komplexer Datensätze.
  • Entwicklung intelligenter ML-Modelle zur Vorhersage und Optimierung.
  • Nutzung moderner Tools wie Google Colab, MLflow, Alteryx und KNIME.
  • Visualisierung und Präsentation datenbasierter Erkenntnisse.
  • Aufbau effizienter Datenpipelines und automatisierter Prozesse.
  • Strategische Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen.

Ob Business Intelligence, Data Science oder IT – hier entsteht datengetriebenes Denken, das Ergebnisse messbar verbessert. Ideal für alle, die Zukunft mitgestalten statt nur beobachten.
 

Kursinhalte
  • Überblick über zentrale Konzepte und Methoden
  • Phasen und Prozesse im Data-Science-Zyklus
  • Typische Einsatzfelder und Praxisbeispiele
  • Zentrale Statistik-Konzepte verstehen
  • Wahrscheinlichkeiten berechnen und anwenden
  • Daten interpretieren mit statistischer Inferenz
  • Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Datenformen
  • Interne, externe und Echtzeit-Datenquellen
  • Systeme und Tools für moderne Datenspeicherung
  • Grundlagen in Python zur Datenanalyse und Modellierung
  • Einstieg in R für statistische Auswertungen und Data Science-Projekte
  • Methoden zur Datenimputation
  • Behandlung von Ausreißern und Transformation von Datensätzen
  • Grundlagen der explorativen Datenanalyse
  • Visuelle Aufbereitung und Interpretation von Datensätzen
  • Grundlagen moderner generativer KI-Tools
  • Praktische Einsatzfelder zur Erkenntnisgewinnung
  • Konzepte und Funktionsweise überwachter Lernmethoden
  • Basiswissen zum unüberwachten Lernen
  • Clustering-Techniken und deren Anwendung
  • Implementierung von Assoziationsregeln
  • Ensemble-Modelle und kombinierte Lernansätze
  • Reduktion komplexer Datenräume
  • Optimierte Strategien für Training und Modellleistung
  • Grundlagen datenbasierter Entscheidungsprozesse
  • Einsatz von Open-Source-Tools zur Entscheidungsoptimierung
  • Analyse und Auswertung von Vertriebsdaten für strategische Insights
  • Bedeutung und Einfluss starker Datenstories erkennen
  • Relevante Business-Use-Cases gezielt ableiten
  • Aussagekräftige Geschichten mit Daten gestalten
  • Visualisierungen gezielt für maximale Wirkung einsetzen
  • Einführung und Zieldefinition
  • Datensammlung und Bereinigung
  • Analyse und Modellentwicklung
  • Ergebnisvisualisierung und Präsentation
  • Funktionsweise und Einsatz von KI-Agenten
  • Praxisnahe Beispiele und Anwendungsfälle
  • Hands-on-Training mit modernen Analyse-Agenten