Meta: Weiterbildung KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals, CDSP, AIBIZ - praktisches Wissen für Data Scientists und Analysten.
Die Weiterbildung ,,Künstliche Intelligenz Technologien für datengetriebene Analysen" vermittelt praxisnah, wie moderne KI-Technologien genutzt werden, um Daten auszuwerten, Muster zu erkennen und Prognosen abzuleiten. Teilnehmende lernen, große Datenmengen mit Machine-Learning-Methoden und Cloud-Technologien zu verarbeiten.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Data Analysts, Data Scientists und IT-Fachkräfte, die datengetriebene Entscheidungen mit KI unterstützen möchten. Auch für Quereinsteiger:innen mit Grundkenntnissen in Datenanalyse geeignet.
Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschrittene.
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse (optional)
Grundkenntnisse in Datenanalyse, Statistik und Python sind hilfreich. Empfehlenswert ist als Vorbereitung Microsoft DP-900.
Agenda
DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals
Einführung in Azure Data Services und Datenplattformen. Praxisbeispiel: Aufbau einer relationalen Datenbank für Unternehmensdaten.
- Relationale & nicht-relationale Daten
- Azure Data Plattformen & Services
- Datenmodelle für Analysen
- Praxisprojekt Datenbankmodell
CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
Fokus auf den Data-Science-Lifecycle von Datenaufbereitung bis Modelltraining. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells für Kundendaten.
- Data-Science-Lifecycle
- Feature Engineering & Modelltraining
- Evaluation & Optimierung
- Praxisprojekt Prognosemodell
CertNexus AIBIZ(TM)
Grundlagen von KI im Business-Kontext mit Fokus auf Datenanalysen. Praxisbeispiel: Business Case für Predictive Analytics.
- KI Use Cases im Business
- Daten für Entscheidungsprozesse nutzen
- Governance & Compliance
- Praxisprojekt Predictive Analytics Case
EXIN Cloud Computing Foundation
Fokus auf Cloud-Technologien zur Skalierung von Analysen. Praxisbeispiel: Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud.
- Grundlagen Cloud Computing
- Servicemodelle (IaaS, PaaS, SaaS)
- Cloud-Sicherheit für Datenanalysen
- Praxisprojekt Datenanalyse in der Cloud
Python for Data Science
Einführung in Python für Datenanalysen mit Pandas und Matplotlib. Praxisbeispiel: Visualisierung von Vertriebsdaten.
- Python Basics
- Datenaufbereitung mit Pandas
- Visualisierung von Analysen
- Praxisprojekt Datenvisualisierung
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-Technologien für datengetriebene Analysen" qualifiziert Absolvent:innen, moderne Data-Science- und KI-Tools einzusetzen, um datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.