AI+ Data Practitioner™

Informationen werden zur Ressource – wenn man weiß, wie man sie verarbeitet. Dieses Training verbindet Datenverarbeitung mit KI-Technologien und schafft ein praxisnahes Fundament für analytisches Arbeiten in der digitalen Welt.

Zentrale Themen

Strukturierte Datenauswertung mit modernen KI-Methoden.
Automatisierte Workflows für effiziente Informationsverarbeitung.
Generative KI gezielt für Analyse und Strukturierung nutzen.
Analytics, Machine Learning und Automatisierung in der Praxis.
Ethischer, sicherer und qualitätsbewusster Umgang mit Daten.

Voraussetzung
Wer digitale Arbeitsmittel kennt und Interesse an analytischen Prozessen mitbringt, findet hier den idealen Einstieg.

Zielgruppe
Passend für Berufstätige in Analyse, Technik und Business – überall dort, wo Entscheidungen auf solider Datenbasis getroffen werden sollen.

Der Kurs eröffnet einen klaren Weg zu KI-gestützter Datenkompetenz – praxisnah, skalierbar und direkt auf moderne Arbeitsanforderungen ausgerichtet.

Kursinhalte

Data Science kompakt: Einstieg und Überblick

Grundlagen und Kernbegriffe von Data Science
Phasen und Ablauf eines Data-Science-Projekts
Praxisbeispiele und Anwendungsfelder

Statistik als Basis für Datenanalyse

Zentrale Konzepte und Kennzahlen der Statistik
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
Schlussfolgerungen aus Daten ziehen

Daten kennen: Quellen, Typen und Speicherung

Überblick über strukturierte und unstrukturierte Daten
Interne und externe Datenquellen im Überblick
Speicherformen und -technologien für Datenprojekte

Coding für Datenarbeit: Python und R im Einsatz

Python-Grundlagen für datengetriebene Aufgaben
R als Werkzeug für Statistik und Analyse

Daten aufbereiten: Reinigung und Transformation

Fehlende Werte erkennen und sinnvoll ersetzen
Ausreißer behandeln und Daten transformieren

EDA: Daten erkunden und verstehen

Grundprinzipien der explorativen Datenanalyse
Daten sichtbar machen: Visualisierungsmethoden

Generative KI: Erkenntnisse aus Daten gewinnen

Überblick über generative KI-Werkzeuge
Einsatzmöglichkeiten generativer KI in der Analyse

Machine Learning: Grundlagen und Algorithmen

Überwachtes Lernen: Konzepte und Verfahren
Unüberwachtes Lernen und seine Anwendungen
Clustering-Algorithmen im Vergleich
Assoziationsregeln erkennen und umsetzen

Vertiefung: Advanced Machine Learning

Ensemble-Methoden für robustere Modelle
Komplexität reduzieren mit Dimensionalitätstechniken
Modelloptimierung auf fortgeschrittenem Niveau

Datenbasiert entscheiden: Methoden und Tools

Grundlagen datenbasierter Entscheidungsprozesse
Open-Source-Werkzeuge für analytische Entscheidungen
Praxisübung: Erkenntnisse aus Vertriebsdaten gewinnen

Data Storytelling: Daten überzeugend präsentieren

Wirkungsweise und Bedeutung von Data Storytelling
Relevante Einsatzbereiche im Business-Kontext erkennen
Aus Zahlen Geschichten formen
Visualisierungen einsetzen, die Wirkung entfalten

Abschlussprojekt: Mitarbeiterfluktuation vorhersagen

Aufgabe und Ausgangsproblem kennenlernen
Datensätze erheben und für die Analyse vorbereiten
Auswertung und Modellentwicklung durchführen
Ergebnisse aufbereiten und verständlich kommunizieren

Optionales Modul: KI-Agenten in der Datenarbeit

Aufbau und Wirkungsweise von KI-Agenten
Praxisbeispiele aus realen Einsatzgebieten
Hands-on: KI-Agenten selbst anwenden

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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …