Machine Learning + Künstliche Intelligenz + Datenanalyse + Statistik

Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse über Machine Learning und Künstliche Intelligenz, einschließlich der Integration datengetriebener Analyseprozesse und der Anwendung statistischer Methoden. Die Teilnehmer lernen, Daten zu analysieren und zu visualisieren.

Modul 1: Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
Modul 2: Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
Modul 3: Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
Modul 4: Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI
Modul 5: Einführung in die Datenanalyse

Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Modellbildung mit Machine Learning für Prognosen, Klassifikation und Datenanalyse.
  • ML in Python und Big Data: Anwendung von Machine Learning in Python zur Verarbeitung großer Datenmengen und Datenvisualisierung.
  • Verfahren und Konzepte: Supervised Learning, neuronale Netze und datengestützte Auswertung mittels Big Data Analyse.
  • Systemintegration und Tools: Einsatz von Power BI Skript, KI-Automatisierung und Anbindung über MS Power Automate.

Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
  • Automatisierung und Digitalisierung: Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen, Smart Work und Digitalisierung im Büro 4.0.
  • Arbeiten mit Daten: Einführung in Machine Learning mit Python, Big-Data-Konzepte, Datenanalyse-Methoden und neuronale Netze.
  • KI-Anwendungen im Unternehmen: Überblick über Tools, Anbieter, Einsatz von Microsoft Copilot und Herausforderungen im Alltag.
  • Prompting mit Sprachmodellen: Techniken des GPT Prompting, KI Prompting lernen, Anwendung in der Arbeitsorganisation und Büroprozessen.

Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
  • Statistische Auswertungen: Methodeneinsatz zur Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data Analytics und Data Science.
  • Visualisierung statistischer Muster: Anwendung von Histogramm Statistik, Scatterplot Analysis und Boxplot zur Datenauswertung.
  • Analysemethoden im Einsatz: Statistikgrundlagen für Datenanalyse, Datenauswertung und analytische Entscheidungsprozesse.
  • Toolgestützte Statistik: Nutzung von Power BI Dataflows, Pivot-Auswertung und Datenquellen zur Analyse komplexer Datenstrukturen.

Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI
  • Daten statistisch analysieren: Einsatz von Power BI Statistik zur Auswertung großer Datenmengen und Erstellung datenbasierter Berichte.
  • Diagrammtypen nutzen: Anwendung von Scatterplot, Histogramm Statistik und Pivot Tabellen für statistische Visualisierungen.
  • Aufbereitung für Analysen: Datenaufbereitung, Datenmenge Tabelle und Datenmodellierung zur Unterstützung der Datenauswertung.
  • Automatisierte Prozesse: Einsatz von Power BI Dataflows, Power BI Skript und DAX Funktionen zur Analyseautomatisierung.

Einführung in die Datenanalyse
  • Grundlagen der Datenanalyse: Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
  • Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
  • Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
  • Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Machine Learning-Modelle zu implementieren, Daten mit Power BI zu analysieren und in verschiedenen Unternehmenskontexten anzuwenden.