Der Kurs ,,KI Data Scientist" vermittelt vertiefte Kenntnisse in Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz. Teilnehmende lernen, komplexe Datensätze zu analysieren, Modelle zu entwickeln und produktiv einzusetzen. Dabei werden fortgeschrittene Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen kombiniert, um ein umfassendes Kompetenzprofil für Data Scientists aufzubauen.
Zielgruppe
Data Scientists, Entwickler:innen, Analyst:innen sowie Fachkräfte, die KI-gestützte Methoden für datengetriebene Projekte erlernen möchten.
Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Erfahrung in Programmierung, Statistik oder Datenanalyse ist hilfreich. Empfehlenswert sind vorbereitende Kurse wie ,,Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals" oder ,,Python for Data Science".
Teilnehmende lernen grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Azure Cognitive Services. Praxisbeispiel: Aufbau eines Chatbots im Kundenservice.
- Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
- Überblick Azure Cognitive Services
- Responsible AI
- Praxisbeispiel Chatbot
Datenfundament und -management - Microsoft DP-900
Der Fokus liegt auf Datenbanken, Speicherkonzepten und Datenmanagement. Praxisbeispiel: Analyse von IoT-Sensordaten mit Azure SQL.
- Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
- Datenmanagement in Azure
- Relationale und NoSQL-Datenbanken
- Praxisbeispiel Sensordaten
Data Science Methoden - CertNexus CDSP
Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in explorativer Datenanalyse, Hypothesentests und statistischen Methoden. Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse zur Optimierung einer Marketingkampagne.
- CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
- Explorative Datenanalyse
- Hypothesentests und Statistik
- Praxisbeispiel A/B-Analyse
Praxisorientierte KI-Entwicklung - CertNexus CAIP
Im Mittelpunkt stehen Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Evaluierung. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells zur Betrugserkennung.
- CertNexus CAIP - Certified AI Practitioner
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Modelltraining & Evaluation
- Praxisbeispiel Betrugserkennung
Fortgeschrittene KI-Lösungen - Microsoft AI-102
Teilnehmende lernen, KI-Lösungen in Azure zu entwickeln, zu deployen und produktiv zu überwachen. Praxisbeispiel: Entwicklung einer End-to-End-Pipeline für Textanalyse.
- Microsoft AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution
- Architektur von KI-Lösungen
- Deployment & Monitoring
- Praxisbeispiel Textanalyse
Generative KI und Emerging Tech - CertNexus GENAIBIZ & ETBIZ-110
Der Fokus liegt auf generativer KI und Technologien wie IoT, Blockchain und Edge Computing. Praxisbeispiel: Entwurf eines GenAI-gestützten Assistenten für die Forschung.
- CertNexus GENAIBIZ - Generative AI for Business
- CertNexus ETBIZ-110 - Emerging Technology for the Business Professional
- Chancen & Risiken generativer KI
- Praxisbeispiel GenAI-Assistent
Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
FazitDie Weiterbildung ,,KI Data Scientist" qualifiziert Teilnehmende für datenintensive Projekte, komplexe Modellierungen und die Umsetzung innovativer KI-Anwendungen. Sie erwerben ein breites Kompetenzprofil von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen KI-Lösungen.