Machine Learning + Power BI + Python + Datenanalyse
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse im Bereich Machine Learning und der Anwendung von Power BI für die Datenanalyse. Die Teilnehmenden lernen den Umgang mit Python und KI-Tools, um komplexe Datenprozesse zu automatisieren und zu visualisieren.
Modul 1: Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
Modul 2: Einführung in Power BI von Microsoft
Modul 3: Power BI Statistik in Analyseprozessen
Modul 4: Power BI Automatisierung in Analyseprozessen
Modul 5: Einführung in Python
Modul 6: Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
!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.
!Einführung in Power BI von Microsoft
*Grundlagen von Power BI: Einführung in Microsoft Power BI, Datenimport, Benutzeroberfläche und erste Schritte mit Berichten und Dashboards.
*Datenmodellierung & DAX: Aufbau von Datenmodellen, Einsatz von DAX-Funktionen und Verknüpfung mehrerer Datenquellen im Power BI Service.
*Visualisierung & Auswertung: Erstellung von Power BI Visuals wie Pivot-Tabellen, Scatterplots, Boxplots und individuelle Berichtselemente.
*Analyse großer Datenmengen: Nutzung von Power Query, Filterlogik, SQL-Anbindungen und Big Data Analyse mit Power BI Tools in der Cloud.
!Power BI Statistik in Analyseprozessen
*Statistische Verfahren umsetzen: Analyse von Big Data mit Power BI Tools, Power BI DAX und Power BI Bericht.
*Darstellung von Ergebnissen: Nutzung von Boxplot Power BI, Histogramm Statistik und Power BI Visuals zur Ergebnispräsentation.
*Vorbereitung und Struktur: Einsatz von Datenmodellierung und Power BI Datenaufbereitung für aussagekräftige Analyseergebnisse.
*Integration von Tools: Verbindung von Power BI AI, Python Skript Power BI und Power BI Datenquellen für automatisierte Auswertung.
!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.
!Einführung in Python
*Grundlagen der Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und erste Schritte mit der Python Programmiersprache.
*Datenanalyse mit Python: Daten einlesen, aufbereiten und analysieren mit Pandas, NumPy und Anwendung statistischer Methoden.
*Visualisierung mit Python: Darstellung von Daten mit Matplotlib & Seaborn, Einsatz von Boxplot, Histogramm und weiteren Diagrammtypen.
*Automatisierung & Webscraping: Python-Skripte zur Datenextraktion, REST API-Anbindung und Webscraping für datengestützte Projekte.
!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.
Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Machine Learning-Modelle zu erstellen, Power BI für datengetriebene Entscheidungen zu nutzen und Python zur Automatisierung von Datenanalysen einzusetzen.