Modul drei unserer Gesamtmaßnahmer Data-Analyst & AI trägt den Titel "Machine Learning & KI-Grundlagen" und führt die Teilnehmenden in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens ein. Sie lernen, welche Arten von Algorithmen es gibt, wie sie in der Praxis angewendet werden und wie man Modelle in Python implementiert und bewertet.
Neben linearen und logistischen Regressionsmodellen stehen auch Entscheidungsbäume, Random Forests, Clustering-Verfahren und erste Einblicke in neuronale Netze auf dem Programm. Themen wie Bias und Fairness in KI-Modellen sowie die sinnvolle Nutzung von LLMs (Large Language Models) für Analyse- und Automatisierungsprozesse im Alltag einer:eines Data Analyst-Expert:in runden das Modul ab.
Lernziele:
• Grundverständnis für maschinelles Lernen und dessen Einordnung im Data-Analytics-Kontext entwickeln
• Unterschied zwischen Supervised und Unsupervised Learning verstehen
• Erste Modelle in Python (z. B. lineare/logistische Regression, Entscheidungsbäume) erstellen und bewerten
• Einsatz von LLMs und KI-Werkzeugen zur Datenanalyse und Ergebnispräsentation kennen lernen
• Sensibilität für ethische Aspekte wie Bias und Fairness in Modellen entwickeln
Facts:
• 165 Unterrichtseinheiten
• 3 Wochen
• zertifiziert und anerkannt
• 1 Trainer mit max. 12 Teilnehmenden