Machine Learning: KI-Automatisierung und Power-BI-Prozesse

Machine Learning + Power BI + Automatisierung + Datenanalyse

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning und KI-gestützten Datenanalysetools sowie die Implementierung von automatisierten Prozessen im Unternehmensumfeld. Der Fokus liegt auf der Nutzung von Power BI für datengetriebene Entscheidungen.

Modul 1: Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
Modul 2: Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
Modul 3: Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
Modul 4: Power BI im Datenanalyseprozess und Reporting
Modul 5: Power BI Automatisierung in Analyseprozessen
Modul 6: Datenaufbereitung für Analyse und Reporting

!Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
*Grundlagen von Machine Learning: Einführung in KI, Lernalgorithmen, Datenanalyse-Methoden und Einsatzbereiche im Business-Kontext.
*Arbeiten mit Python: Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn für Machine Learning in Python und erste Modellierungsschritte.
*Von Daten zu Prognosen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Auswertung mit Big Data und Statistiktools.
*KI-Anwendungen verstehen: Einsatz von KI-Automatisierung, Prompting-Techniken und Power BI KI-Funktionen zur Analyseoptimierung.

!Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
*Automatisierung im Unternehmenskontext: Ablauflogik, Use Cases aus der Arbeitswelt und Einbindung des EU AI Act.
*Digitale Transformation von Prozessen: Büroorganisation, smarte Strukturen und veränderte Prozesslogik im Arbeitsalltag.
*Werkzeuge zur Prozesssteuerung: Nutzung von Power Automate, Power BI Skripten und Low-Code-Technologien im Unternehmen.
*Datenanalyse im Systemeinsatz: Einsatz von Pivot-Funktionen, Visualisierung in Power BI und Monitoring operativer Prozesse.

!Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
*Funktionsweise von KI-Tools: Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.
*Smart Work Strukturen: Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.
*KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
*Projektumsetzung mit Tools: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.

!Power BI im Datenanalyseprozess und Reporting
*Power BI Grundlagen: Einsatz von Microsoft Power BI für Datenaufbereitung, Modellierung und Power BI Reports Erstellen.
*Visualisierung in Power BI: Nutzung von Boxplot Power BI, Pivot Tabellen und Power BI Visualisierungen zur Datendarstellung.
*Anbindung und Automatisierung: Power BI Dataflows, Datenquellenintegration und Automatisierung mit Power BI Skript.
*Analyse im Businesskontext: Einsatz von Power BI Analyse, Big Data Statistik und Power BI DAX in datengetriebenen Entscheidungen.

!Power BI Automatisierung in Analyseprozessen
*Wiederholbare Abläufe: Einsatz von Power BI Dataflows und Power Query Grundlagen zur automatisierten Datenbereitstellung.
*DAX-Logik im Berichtswesen: Nutzung von DAX Programmierung zur Filterung und Berechnung in Power BI Berichte und Analysen.
*Dashboards automatisch erzeugen: Power BI Reports Erstellen und Aktualisieren auf Basis vorbereiteter Datenquellen.
*Analyseplattform erweitern: Kombination von Power BI Python Script, Embedded und AI zur Automatisierung großer Datensätze.

!Datenaufbereitung für Analyse und Reporting
*Datenbearbeitung mit Power BI: Aufbereitung von Daten für Analyse, Berichtswesen und Business Intelligence im Unternehmenskontext.
*Werkzeuge und Methoden: Nutzung von Pivot-Analyse, Power BI und Analyseprozessen zur Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen.
*Datenquellen verbinden: Kombination und Verwaltung von Datenquellen für Auswertung, Analyse und Visualisierung im Reporting.
*Datenprozesse umsetzen: Bereinigung, Aggregation und Modellierung von Daten zur Erstellung von Power BI Reports und Dashboards.

Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Machine Learning und Power BI einzusetzen. Sie sind in der Lage, Daten zu analysieren, Prozesse zu automatisieren und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.