KI & Automation Consultant: Datenanalyse und Tableau
1. Einführung in KI und Datenanalyse: Definition und Bedeutung von Künstlicher Intelligenz, Überblick über die Rolle der Datenanalyse in der KI, Wichtigkeit von Datenqualität und -integration
2. Analyse von Daten mit Tableau für KI-Anwendungen: Einführung in die Nutzung von Tableau für Datenanalysen, Erstellung von Visualisierungen zur Unterstützung von KI-Entscheidungen, Best Practices für die Darstellung von Daten
3. Machine Learning Grundtechniken: Einführung in grundlegende Machine Learning Konzepte, Überblick über gängige Algorithmen und deren Anwendungen, Nutzung von Python für einfache Machine Learning Projekte
4. Implementierung von KI-Lösungen in Tableau: Integration von KI-Modellen in Tableau-Dashboards, Erstellung interaktiver Dashboards zur Visualisierung von KI-Daten, Testen und Anpassen von KI-gestützten Dashboards
5. Ethik und Verantwortung in der KI-Nutzung: Diskussion über ethische Fragestellungen in der KI, Verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI, Strategien zur Sicherstellung von Transparenz und Fairness
6. Fallstudien: KI-Anwendungen in der Praxis: Analyse er KI-Implementierungen, Best Practices aus verschiedenen Branchen, Lernen von Herausforderungen und Lösungen
7. Praxisprojekt: Entwicklung einer KI-gestützten Lösung: Entwicklung eines eigenen Projekts zur Datenanalyse mit KI, Präsentation der Projektergebnisse vor der Gruppe, Feedback und Verbesserungsvorschläge von Peers
8. Transfer und Reflexion der erlernten Inhalte: Erstellung eines persönlichen Umsetzungsplans, Reflexion über die Lernerfahrungen und deren Anwendung, Diskussion über zukünftige Trends in der KI und Datenanalyse