Kursbeschreibung

Meta: Weiterbildung zum KI-Architekt mit Data-Science-Schwerpunkt: Azure AI, Data Scientist Associate, KI-Practitioner und Data Science Practitioner praxisnah v
Die Weiterbildung ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Data Science" kombiniert fundierte Kenntnisse in KI-Architektur mit einem tiefen Verständnis für Data Science. Teilnehmende erlernen den gesamten Data-Science-Lifecycle und verbinden ihn mit modernen Azure- und KI-Technologien.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Analysts, Softwareentwickler:innen und KI-Architekt:innen, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Science vertiefen möchten.

Kursniveau
Von Fortgeschritten bis Profi.

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse (optional)
Grundkenntnisse in Python und Statistik sind hilfreich. Als Vorbereitung wird Microsoft AZ-900 empfohlen.

Agenda

AI-900 - Microsoft Azure AI Fundamentals
Einführung in Azure AI Services und Responsible AI. Praxisbeispiel: Entwicklung eines einfachen KI-Chatbots.

  • Azure AI Services Überblick
  • Machine Learning & Responsible AI
  • Cognitive Services Einstieg
  • Praxisprojekt Chatbot

DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Fokus auf Machine-Learning-Modelle und Azure ML. Praxisbeispiel: Prognosemodell für Nachfrageplanung.

  • Azure Machine Learning Grundlagen
  • Datenaufbereitung & Feature Engineering
  • Modelltraining & Hyperparameter Tuning
  • Deployment & Monitoring

CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP)
Vermittelt praxisnahe Fähigkeiten zur Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen. Praxisbeispiel: Aufbau eines KI-Modells für Bilderkennung.

  • Grundlagen KI-Architektur
  • KI-Methoden & Algorithmen
  • Implementierung von KI-Lösungen
  • Praxisübung Bilderkennung

CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
Fokus auf den Data-Science-Lifecycle von Datenaufbereitung bis Modelltraining. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells.

  • Data-Science-Lifecycle
  • Feature Engineering & Modelltraining
  • Evaluation & Optimierung
  • Praxisprojekt Prognosemodell

EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation
Vermittelt Grundlagenwissen über KI, maschinelles Lernen und deren Anwendungsgebiete. Praxisbeispiel: ML-Modell zur Klassifizierung.

  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Machine-Learning-Konzepte
  • Einsatzbereiche KI in Unternehmen
  • Praxisbeispiel Klassifizierung

Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein und QCG. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.

Fazit
Die Weiterbildung ,,KI-Architekt Data Science" qualifiziert Absolvent:innen, datengetriebene KI-Projekte zu entwerfen, umzusetzen und erfolgreich im Unternehmensumfeld zu implementieren.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.