Die Teilnehmenden erwerben grundlegende Kompetenzen, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen, KI-Modelle zu entwickeln und Predictive Analytics gezielt in Geschäftsprozesse einzubinden.
Inhalte und Ziele- Der effiziente Umgang mit Datenbanken ist eine grundlegende Voraussetzung für datengetriebene Analysen.
- Die Teilnehmenden lernen, mit SQL große Datenmengen abzufragen, zu bereinigen und für KI-Modelle vorzubereiten.
- Optimierte Abfragen und gut strukturierte Datenbanken tragen dazu bei, Datenanalysen gezielt durchzuführen.
- Ein Schwerpunkt liegt auf der explorativen Datenanalyse und den Grundlagen des maschinellen Lernens.
- Die Teilnehmenden erlernen statistische Methoden, um Muster in Daten zu erkennen, Zusammenhänge zu analysieren und datenbasierte Prognosen zu erstellen.
- Diese Techniken bilden die Basis für den Einsatz von Predictive Analytics in Unternehmensprozessen.
- Zusätzlich wird die praktische Anwendung von KI-Methoden behandelt.
- Die Teilnehmenden setzen erste Machine-Learning-Modelle um, testen deren Genauigkeit und optimieren Parameter, um Vorhersagen zu verbessern.
Erworbene Kompetenzen
- Grundlegende Kompetenzen, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.
- Fähigkeit zur Entwicklung von KI-Modellen.
- Gezielte Einbindung von Predictive Analytics in Geschäftsprozesse.
- Anwendung des erlernten Wissens durch praxisnahe Übungen und reale Anwendungsfälle.