Teilnahmeanfrage

Der Kurs „Datenanalyse mit KI“ bietet Ihnen eine umfassende Einführung in die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Analyse von Daten. Sie beginnen mit den Grundlagen und lernen die Vorteile und Möglichkeiten kennen, die die KI-gestützte Datenanalyse bietet.

Im ersten Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten effektiv vorbereiten und bereinigen können, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Sie lernen verschiedene Techniken und Tools kennen, die Ihnen dabei helfen, Ihre Daten zu strukturieren und für die Analyse vorzubereiten.

Ein weiterer Schwerpunkt des Kurses liegt auf den wichtigsten KI-Algorithmen und -Modellen, die in der Datenanalyse eingesetzt werden. Sie lernen, wie Sie diese Algorithmen und Modelle anwenden können, um Muster und Zusammenhänge in Ihren Daten zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehören Methoden des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Clustering-Algorithmen.

Die Datenvisualisierung ist ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten ansprechend und verständlich visualisieren können, um Ihre Ergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren. Sie lernen, wie Sie verschiedene Visualisierungstools und -techniken nutzen können, um Ihre Daten in aussagekräftige Grafiken und Diagramme zu verwandeln.
Ein wesentlicher Teil des Kurses ist die praktische Anwendung. Anhand von Fallstudien und Praxisbeispielen lernen Sie, wie erfolgreiche Unternehmen KI zur Datenanalyse nutzen und welche Best Practices dabei zu beachten sind. Sie erhalten wertvolle Einblicke und praktische Übungen, die Ihnen helfen, das Gelernte in Ihren eigenen Projekten umzusetzen.

Abschließend erfahren Sie, wie Sie den Erfolg Ihrer Datenanalyseprojekte messen und kontinuierlich verbessern können. Sie lernen, wie Sie relevante KPIs und Metriken definieren und nutzen können, um Ihre Analyseprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Einführung in KI-gestützte Datenanalyse

• Grundlagen und Potenziale der KI
• Überblick über Tools und Technologien

Datenvorbereitung und -bereinigung

• Techniken zur Datenvorbereitung
• Datenbereinigung und -strukturierung
• Nutzung von Tools zur Datenaufbereitung

Algorithmen und Modelle

• Entscheidungsbäume
• Neuronale Netze
• Clustering-Algorithmen
• Anwendung von maschinellem Lernen

Datenvisualisierung

• Grundlagen der Datenvisualisierung
• Nutzung von Visualisierungstools
• Erstellung aussagekräftiger Grafiken und Diagramme

Praktische Anwendungen

• Fallstudien aus verschiedenen Branchen
• Erfolgreiche Anwendungsbeispiele
• Praktische Übungen zur Datenanalyse

Erfolgsmessung und Optimierung

• Definition relevanter KPIs und Metriken
• Analyse und Reporting
• Kontinuierliche Optimierung der Analyseprozesse