AI+ Data™

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Netto: 1.985,00
MwSt.: 377,15

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Dauer
5 Tage

Unternehmen und Arbeitsuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderbar!
 

Standort

Kurssprache
Deutsch

Trainingslösung
WalkIn®

Daten entwickeln sich rasant zu einem der stärksten Innovationstreiber. Dieses Training vermittelt einen zeitgemäßen Zugang zu KI-gestützter Analyse, zeigt neue Möglichkeiten im Umgang mit komplexen Informationsstrukturen und stärkt das Verständnis für datenbasierte Entscheidungen.

Zentrale Themen

  • KI-basierte Datenanalyse und smarte Mustererkennung.
  • Moderne Data-Workflows mit automatisierten Prozessen.
  • Einsatz generativer Modelle für Auswertung und Strukturierung.
  • Trendtechnologien rund um Analytics, Machine Learning und Automatisierung.
  • Datenethik, Qualität, Sicherheit und verantwortungsbewusste Nutzung.

Voraussetzung
Grundkenntnisse im Umgang mit digitalen Tools sowie Interesse an KI-gestützter Datenarbeit.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Business, Technik und Analysefeldern sowie alle, die datengetriebene Entscheidungen stärken möchten.

Es entsteht ein zukunftsfähiger Zugang zu KI-orientierter Datenkompetenz, der moderne Arbeitsweisen unterstützt und den Weg zu smarten, skalierbaren Lösungen öffnet.
 

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Kursinhalte
  • Einführung in Data Science
  • Lebenszyklus von Data Science
  • Anwendungen von Data Science
  • Grundlegende Konzepte der Statistik
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Statistische Inferenz
  • Arten von Daten
  • Datenquellen
  • Technologien zur Datenspeicherung
  • Einführung in Python für Data Science
  • Einführung in R für Data Science
  • Techniken zur Imputation von Daten
  • Umgang mit Ausreißern und Datentransformation
  • Einführung in EDA
  • Datenvisualisierung
  • Einführung in generative KI -Tools
  • Anwendungen der generativen KI
  • Einführung in überwachte Lernalgorithmen
  • Einführung in das unüberwachte Lernen
  • Verschiedene Algorithmen für Clustering
  • Assoziationsregel-Lernen mit Implementierung
  • Ensemble-Lerntechniken
  • Dimensionalitätsreduktion
  • Fortgeschrittene Optimierungstechniken
  • Einführung in die datengesteuerte Entscheidungsfindung
  • Open-Source-Tools für die datengestützte Entscheidungsfindung
  • Ableitung von datengesteuerten Erkenntnissen aus dem Vertriebsdatensatz
  • Die Macht des Data Storytelling verstehen
  • Anwendungsfälle und geschäftliche Relevanz identifizieren
  • Überzeugende Narrative entwickeln
  • Daten visualisieren, um Wirkung zu erzielen
  • Projektvorstellung und Problemstellung
  • Datenerhebung und -aufbereitung
  • Datenanalyse und Modellierung
  • Datenpräsentation und -darstellung
  • KI-Agenten verstehen
  • Fallstudien
  • Praktische Übungen mit KI-Agenten

Häufig gestellte Fragen

  • Ohne fundiertes Datenwissen bleiben KI-Modelle unpräzise. Wer Daten versteht, trifft bessere Entscheidungen, trainiert KI gezielter und nutzt automatisierte Systeme effizienter.
  • Der Fokus liegt auf praxisnaher Datenverarbeitung, intelligenter Analyse, modernen Tools und Anwendungen mit KI-Bezug – verständlich erklärt, auch ohne Vorkenntnisse.
  • Der Kurs nutzt praktische Daten‑ und KI‑Methoden mit Tools wie Python, Google Colab, MLflow, Alteryx und KNIME für Datenaufbereitung, Analyse, Machine‑Learning‑Modelle und datengestützte Entscheidungen.
  • Hier steht die Verbindung von Daten und Künstlicher Intelligenz im Vordergrund. Statt trockener Theorie geht es um direkte Anwendungen, verständliche Modelle und konkrete Use Cases.
  • Ziel ist, datenbasierte KI-Projekte souverän zu verstehen, mitzugestalten oder umzusetzen – unabhängig von Fachrichtung oder Branche.
  • Die Inhalte sind fokussiert, modern und anwendungsorientiert – mit direktem Bezug zu Data Science, KI, Automatisierung und realen Herausforderungen im Berufsalltag.
  • Alle Themen basieren auf neuesten Standards, aktuellen Technologien und Best Practices aus Industrie, Tech und Forschung – regelmäßig aktualisiert und KI-orientiert.
  • Ob Business, Tech oder Verwaltung: Daten- und KI-Kompetenz beschleunigt Analysen, verbessert Prozesse und schafft einen klaren Karrierevorteil im digitalen Wandel.

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