Ein AI Prompt & Python Specialist (Data Science / Prompt / Informatik) konzipiert effiziente Prompts für KI-Systeme und entwickelt Python-basierte Lösungen im Bereich Data Science. Er analysiert Datenstrukturen, optimiert Algorithmen und verbessert die Interaktion zwischen Mensch und KI durch präzise Promptformulierung. Der Spezialist implementiert Machine-Learning-Modelle, automatisiert Datenverarbeitungsprozesse und integriert KI-Funktionalitäten in bestehende Systeme. Zusätzlich dokumentiert er Codestrukturen und berät bei der Entwicklung von KI-Anwendungen durch fachübergreifende Expertise in Informatik und linguistischen Grundlagen.

Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme

• Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
• Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
• Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
• Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
• KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
• Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
• Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
• Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
• Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
• Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs

Prompt Engineering & KI-Interaktion - Anwendung von Sprachmodellen in der Informatik

• Kompetenzaufbau KI & Prompt-Engineering
• Strukturierte Prompt-Gestaltung und Prompt-Typen
• Praxisanwendung in Textgenerierung, Kommunikation & Marketing
• Prompt-Engineering für Datenanalyse, Tabellen & Automatisierung
• Bildgenerierung, Codegenerierung & multimodale Anwendungen
• Optimierung, Ethik & Qualitätssicherung im Prompt-Engineering

Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte

• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung

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