KI und ML in Daten für Datenpraktiker
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML), um Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Dieser Kurs bietet einen praxisorientierten Ansatz für die KI-gesteuerte Datenanalyse und behandelt wichtige Techniken des Maschinellen Lernens, Python-Bibliotheken und die Integration in strukturierte Datensätze. Erwerben Sie praktische Fähigkeiten in den Bereichen Vorhersagemodellierung, Automatisierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung.

Einführung in KI und Maschinelles Lernen
  • Verstehen Sie die Grundlagen der KI und ihre Anwendungen in Daten.
  • Erkunden Sie wichtige ML-Konzepte wie überwachtes und unüberwachtes Lernen.
  • Lernen Sie die Rolle der KI bei der Automatisierung datengesteuerter Aufgaben und Analysen kennen.
Datenvorverarbeitung für KI-Modelle
  • Bereinigen und bereiten Sie Datensätze für ein genaues KI-Modelltraining vor.
  • Führen Sie eine Merkmalsauswahl, Datennormalisierung und -transformation durch.
  • Behandeln Sie fehlende Daten und Ausreißer mit Python-basierten Techniken.
Python für KI und ML
  • Arbeiten Sie mit grundlegenden KI-Bibliotheken wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras.
  • Implementieren Sie ML-Modelle mit Pandas, NumPy und Matplotlib.
  • Automatisieren Sie KI-Workflows mit Python-Skripten.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Trainieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsmodelle für prädiktive Analysen.
  • Wenden Sie Clustering-Techniken an, um Muster in Daten zu identifizieren.
  • ML-Modelle mithilfe von Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning optimieren.
Grundlagen für Datenpraktiker
  • Einen strukturierten Ansatz für die KI-gesteuerte Problemlösung entwickeln.
  • KI-Ethik, Voreingenommenheit und verantwortungsvolle Praktiken des maschinellen Lernens verstehen.
  • KI-Anwendungen in der Geschäfts- und Technologiepraxis kennenlernen.
KI-gestützte Automatisierung und Erkenntnisse
  • KI-gesteuerte Dashboards und prädiktive Berichterstattung implementieren.
  • ML-Algorithmen zur Erkennung von Anomalien und zur Betrugsprävention einsetzen.
  • KI-Erkenntnisse in Business-Intelligence-Workflows integrieren.

Der Kurs "AI und ML in Data für Data praktiker" behandelt auch die Integration von KI-Erkenntnissen in Business-Intelligence-Workflows für datengetriebene Entscheidungen.