Data Science Grundlagen für IT- und Software-Berater

1. Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz
- Überblick über Data Science und KI
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Künstliche Intelligenz: Anwendungen und Herausforderungen
- Einführung in neuronale Netze

2. Datenverarbeitung mit Python
- Installation und Grundlagen von Python
- Datenanalyse mit pandas
- NumPy für numerische Berechnungen
- Einführung in Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn

3. Maschinelles Lernen in der Praxis
- Überblick über gängige Algorithmen (z.B. Regression, Klassifikation)
- Modelltraining und -bewertung
- Überanpassung und Optimierung von Modellen

4. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Grundlagen der NLP
- Textextraktion und -analyse
- Einführung in Large Language Models (LLMs)
- Anwendungsbeispiele von NLP

5. Datenbanken und SQL Basics
- Einführung in relationale Datenbanken
- Grundlagen der SQL-Abfragen
- Verbindung von Python mit Datenbanken
- Datenintegration und -aufbereitung

6. Datenanalyse und Visualisierung
- Techniken zur Datenvisualisierung
- Praktische Anwendungen der Datenanalyse
- Erstellung und Präsentation von Dashboards