Alle Inhalte der Weiterbildung Data Science & KI im Überblick:
Python Grundlagen für Data Science & KI- Einführung in Data Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz sowie deren Anwendungsfelder in Unternehmen
- Erlernen zentraler Python-Konzepte wie Datentypen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen
- Numerische Berechnungen und effiziente Datenverarbeitung mit NumPy
- Automatisierung von Analyse- und Verarbeitungsprozessen für datengetriebene Anwendungen
Datenanalyse & Exploratory Data Analysis
- Strukturierte Analyse und Aufbereitung von Datensätzen mit Pandas
- Visualisierung von Daten, Trends und Zusammenhängen mit Matplotlib und Seaborn
- Identifikation von Mustern, Korrelationen und Anomalien als Grundlage datenbasierter Entscheidungen
- Datenbereinigung und Feature-Vorbereitung für Machine-Learning- und KI-Projekte
Machine Learning & Predictive Analytics
- Einführung in überwachte Lernverfahren für Prognosen und automatisierte Entscheidungsunterstützung
- Entwicklung von Regressions- und Klassifikationsmodellen für praxisnahe Anwendungsfälle
- Einsatz von Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Methoden
- Grundlagen neuronaler Netze als Basis moderner KI-Systeme
Unsupervised Learning & Mustererkennung
- Dimensionsreduktion mit Principal Component Analysis (PCA) zur Analyse komplexer Datenstrukturen
- Anwendung von Clustering-Verfahren wie k-Means und DBSCAN
- Erkennung verborgener Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen
- Einführung in Bilddatenanalyse und weitere KI-gestützte Analyseverfahren
Modellbewertung & Optimierung
- Bewertung von Machine-Learning-Modellen mit Cross-Validation und Testdatensätzen
- Optimierung von Hyperparametern mithilfe von Grid Search und strukturierten Pipelines
- Auswahl geeigneter Metriken zur Bewertung von Modellqualität und Prognosegenauigkeit
- Verbesserung von Robustheit, Stabilität und Generalisierungsfähigkeit von KI-Modellen
Natural Language Processing & Generative KI
- Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Analyse großer Textmengen
- Einführung in Large Language Models (LLMs) und moderne generative KI-Systeme
- Anwendung von KI zur Textanalyse, Informationsgewinnung und Automatisierung
- Verständnis aktueller Entwicklungen und Einsatzmöglichkeiten generativer KI im Unternehmenskontext
Advanced Data Science & KI-Anwendungen
- Feature Engineering zur Verbesserung von Modellleistung und Vorhersagequalität
- Fortgeschrittene Verfahren der Datenaufbereitung, Skalierung und Transformation
- Entwicklung praxisnaher Data-Science- und KI-Lösungen anhand realistischer Anwendungsfälle
- Einblick in aktuelle Trends, Best Practices und den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien
Ergänzend zu dieser Weiterbildung steht ein separater, kostenloser KI-Kurs zur Verfügung. Behandelt werden unter anderem KI-Grundlagen, KI-gestützte Content-Erstellung, Prompt Engineering, Automatisierungen, rechtliche Rahmenbedingungen und Datenschutz sowie der praktische Einsatz von KI im Arbeitsalltag.