Titel: Künstliche Intelligenz - Data Analyst mit Künstlicher Intelligenz
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Künstliche Intelligenz - Data Analyst mit Künstlicher Intelligenz" vermittelt praxisorientierte Kenntnisse zur Analyse, Visualisierung und Nutzung von Daten mithilfe moderner KI-Methoden. Teilnehmende lernen, maschinelles Lernen, Power BI und Cloud-basierte KI-Dienste zu kombinieren, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und automatisierte Analysen zu entwickeln. Die Weiterbildung verbindet Data Analytics mit Künstlicher Intelligenz und bietet eine fundierte Vorbereitung auf Tätigkeiten im Bereich Data Science und Business Intelligence.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Data Analysts, Data Scientists, Business-Intelligence-Spezialist:innen, Projektleiter:innen und IT-Fachkräfte, die sich auf KI-basierte Datenanalyse spezialisieren möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in IT, Datenanalyse oder Statistik sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen: ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python", um Cloud- und Programmiervorkenntnisse zu vertiefen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Datenanalyse
Teilnehmende lernen die theoretischen und technischen Grundlagen von KI und datengetriebener Analyse kennen.
Praxisbeispiel: Erstellung eines KI-gestützten Datenmodells zur Umsatzanalyse.
Kursinhalte:
- Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning
- Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
- Grundlagen der Statistik und des Data Mining
- Einsatzgebiete von KI in der Datenanalyse
Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul vermittelt fundierte Kenntnisse im Aufbau, Training und Deployment von Machine-Learning-Modellen.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Vorhersagemodells mit Azure Machine Learning.
Kursinhalte:
- Azure Machine Learning Workflows
- Feature Engineering und Modelltraining
- Evaluierung und Deployment von Modellen
- Überwachung und Automatisierung mit MLOps
Modul 3: Microsoft PL-300 - Power BI Data Analyst Associate
Hier lernen Teilnehmende, Daten in aussagekräftige Visualisierungen und Dashboards zu verwandeln.
Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven Dashboards zur Vertriebsanalyse mit KI-Prognosen.
Kursinhalte:
- Datenmodellierung mit DAX und Power Query
- Visualisierung und Berichtserstellung
- Sicherheit und Rollenmanagement
- Veröffentlichung und Zusammenarbeit im Power BI Service
Modul 4: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vertieft die Entwicklung und Integration von KI-Anwendungen in Azure.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-Anwendung zur Textanalyse und Integration in Power BI.
Kursinhalte:
- Azure Cognitive Services und Azure OpenAI
- Text-, Sprach- und Bilderkennung
- Integration von KI-Modellen in Datenanalysen
- Skalierung und Governance von KI-Anwendungen
Modul 5: Praxisprojekt - KI-gestützte Datenanalyse
Im Abschlussprojekt erstellen Teilnehmende eine End-to-End-KI-Analysepipeline.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines automatisierten Analyse-Tools zur Vorhersage von Kundenverhalten.
Kursinhalte:
- Kombination von Machine Learning, Power BI und Azure Services
- Datenintegration und Visualisierung
- Modellbewertung und Ergebnispräsentation
- Prüfungsvorbereitung und Zertifizierung
6. Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
7. Fazit
,,Künstliche Intelligenz - Data Analyst mit Künstlicher Intelligenz" kombiniert Datenanalyse und KI-Entwicklung in einem praxisnahen Lernkonzept. Teilnehmende lernen, aus Daten intelligente Entscheidungen abzuleiten und KI-Modelle in Unternehmensprozesse zu integrieren - ideal für die moderne datengetriebene Arbeitswelt.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.