Künstliche Intelligenz (KI) und Datenmanagement 1. Einführung in Künstliche Intelligenz und Datenmanagement: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Bedeutung für Datenmanagement, Überblick über Datenmanagement-Praktiken und -Tools, Verständnis der Daten-Herkunft und deren Relevanz für KI 2. Datenaufbereitung und -verarbeitung für KI: Methoden zur Datenbereinigung und -vorbereitung, Einsatz von KI-Tools zur Datenanalyse, Best Practices für Datenintegration aus verschiedenen Quellen 3. Modellierung und Analyse mit KI-Techniken: Einführung in Machine Learning und dessen Anwendungen im Datenmanagement, Verwendung von Algorithmen zur Mustererkennung in Daten, Fallstudien zu erfolgreichen KI-Datenmodellen 4. Datenvisualisierung und Reporting mit KI-Tools: Techniken zur effektiven Datenvisualisierung, Einsatz von KI zur Automatisierung von Reporting-Prozessen, Best Practices für die Präsentation von Datenanalysen 5. Datenschutz und ethische Aspekte im KI-Datenmanagement: Überblick über Datenschutzgesetze und deren Bedeutung für KI, Ethische Fragestellungen bei der Nutzung von Daten, Strategien zur Sicherstellung von Datenschutz in KI-Projekten 6. Datenqualität und -managementstrategien für KI: Kriterien zur Bewertung der Datenqualität, Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität, Tools zur Überwachung und Sicherstellung der Datenintegrität 7. Praktische Anwendung: KI-gestützte Datenprojekte: Entwicklung eines Projekts zur Anwendung von KI im Datenmanagement, Gruppenarbeit zur Analyse realer Datenprobleme mit KI, Präsentation und Diskussion der Projektergebnisse 8. Zukunft der Künstlichen Intelligenz im Datenmanagement: Trends in der KI-Entwicklung und deren Auswirkungen auf Datenmanagement, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen im Datenmanagement, Strategische Planung für den Einsatz von KI in Datenprojekten