AI mit Schwerpunkt auf Based Data Analyst 1. Einführung in AI-Based Data Analysis: Definition und Bedeutung der Datenanalyse, Überblick über den Einsatz von KI in der Datenanalyse, Wichtige Methoden der Datenaufbereitung 2. Künstliche Intelligenz in der Datenanalyse: Vorstellung gängiger KI-Technologien für Datenanalysten, Best Practices für den Einsatz von KI in der Datenanalyse, Integration von KI in bestehende Analysetools 3. Praktische Umsetzung der Datenanalyse mit KI: Fallstudien erfolgreicher KI-gestützter Datenanalysen, Gruppenübungen zur Entwicklung von Datenmodellen, Entwicklung eines Datenanalyseplans mit KI 4. Vertiefung in Datenanalyse-Strategien: Erfolgsfaktoren für KI-gestützte Datenanalysen, Risikomanagement in der Datenanalyse, Techniken zur kontinuierlichen Verbesserung von Analyseprozessen 5. Management von AI-Based Data Projekten: Strategien zur Führung von Datenanalyseteams, Kommunikationsstrategien in Datenprojekten, Monitoring und Reporting von Analyseergebnissen 6. Analyse und Messung von AI-gestützter Datenanalyse: KPIs zur Erfolgsmessung von Datenanalyseprojekten, Methoden zur Evaluierung von KI-gestützten Datenprojekten, Optimierung bestehender Datenanalyseprozesse 7. Praxisprojekt in AI-Based Data Analysis: Entwicklung eines eigenen Datenanalyseprojekts mit KI, Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe, Feedback und Verbesserungsvorschläge von Fachkollegen 8. Transfer und Reflexion in der Datenanalyse: Identifikation von Lessons Learned aus Datenprojekten, Diskussion über zukünftige Trends in der Datenanalyse, Strategien zur nachhaltigen Implementierung von KI in der Datenanalyse