Weiterbildung
Fachkraft für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz
Lerne Daten zu nutzen, mit KI gestalten und mit Wissen führen.
01 / Überblick
Die Weiterbildung Fachkraft für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz vermittelt umfassende Kompetenzen für die professionelle Analyse und Verarbeitung von Daten sowie den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Die Teilnehmenden lernen, Daten mit Python und Datenbanken zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren. Darauf aufbauend entwickeln sie mit Machine Learning, Deep Learning und Künstlicher Intelligenz datenbasierte Modelle und intelligente Anwendungen.
02 / Eckdaten
Das Wichtigste
auf einen Blick.
Zielgruppe
Für wen ist der Kurs?
- Arbeitsuchende
- Berufsrückkehrer/innen
- Quereinsteiger
- Personen in beruflicher Neuorientierung
- Erwerbstätige mit Weiterbildungsbedarf
- Angehörige der Bundeswehr in beruflicher Umstellung
- Personen in beruflicher Rehabilitation
- Selbstzahler
- Personen mit akademischem Hintergrund oder abgebrochenem Studium
Zugangsvoraussetzungen
Was solltest du mitbringen?
- Abgeschlossene Berufsausbildung oder (Fach-) Hochschulstudium (auch ohne Abschluss) oder Absolvieren eines Eignungstests
- Gute PC-Kenntnisse.
- Analytisches Denkvermögen.
- Vorkenntnisse in Datenanalyse, Statistik oder Programmierung sind von Vorteil.
- Interesse an digitalen Technologien, Kommunikation und Zukunftsthemen
Qualitätsgeprüfte Weiterbildung
DQS-zertifiziert nach:DIN EN ISO 9001:2015Reg.-Nr. 31624915 QM15
Zulassung nach AZAVReg.-Nr. 31624915 AZAV
Nächste Starttermine
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03 / Inhalte
Was du bei uns
wirklich lernst.
Grundlagen der Datenanalyse mit Python
- Grundlagen der Datenanalyse und datengetriebener Anwendungen
- Python für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz
- Programmierlogik, Datentypen, Variablen und Kontrollstrukturen
- Funktionen, Module und Standardbibliotheken
- Verarbeitung und Analyse unterschiedlicher Daten
- Arbeiten mit Dateien, Bibliotheken und virtuellen Umgebungen
- Fehlerbehandlung, Debugging und strukturierte Programmentwicklung
Datenmanagement und Datenbanken
- Daten erfassen, strukturieren, bereinigen und für Analysen vorbereiten
- Relationale und nicht-relationale Datenmodelle
- SQL, NoSQL und CRUD-Operationen
- Datenbankabfragen und Datenbankzugriffe mit Python
- Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
- Entwicklung einfacher Datenflüsse und Data Pipelines
- Bereitstellung von Daten für Datenanalyse und KI-Anwendungen
Entwicklung datenbasierter und intelligenter Anwendungen
- Objektorientierte Programmierung mit Python
- Klassen, Objekte, Vererbung und Polymorphie
- Strukturierung wiederverwendbarer Anwendungen
- Integration von Datenbanken und Analyseverfahren
- Einbindung von Machine-Learning- und KI-Modellen
- Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen
- Ereignissteuerung und anwendungsorientierte Softwareentwicklung
Statistische Datenanalyse und Machine Learning
- Statistische Grundlagen der Datenanalyse
- Kennzahlen, Verteilungen und Korrelationen
- Explorative Datenanalyse
- Erkennung von Mustern und Zusammenhängen in Daten
- Feature-Bildung und Vorbereitung von Datensätzen
- Grundlagen und Verfahren des Machine Learning
- Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen
- Einsatz von Python-Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen
Machine Learning Grundlagen
- Einführung in Machine Learning Konzepte
- Arbeiten mit Matrizen, Vektoren, Tabellen
- Nutzung von Machine Learning Bibliotheken in Python
- Statistikgrundlagen für Machine Learning
- Einführung in Natural Language Processing (NLP)
Datenvisualisierung und Data Pipelines
- Exploration und Visualisierung komplexer Datensätze
- Aufbereitung und verständliche Darstellung von Analyseergebnissen
- Planung und Umsetzung von ETL-Prozessen
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten
- Datenbeschaffung über Schnittstellen und REST-APIs
- Grundlagen skalierbarer Datenverarbeitung
- Einführung in Big Data und datengetriebene Verarbeitungskonzepte
Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Einsatzmöglichkeiten von KI für die Analyse und Verarbeitung von Daten
- Verarbeitung und Analyse von Textdaten
- Einführung in Natural Language Processing
- Anwendung von KI-Verfahren auf unterschiedliche Datentypen
- Entwicklung datenbasierter KI-Lösungen
- Verbindung von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz
Deep Learning und neuronale Netze
- Deep Learning als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz
- Grundlagen neuronaler Netze
- Aufbau und Auswahl geeigneter Modellarchitekturen
- Training und Evaluierung neuronaler Netze
- Erkennen von Overfitting und geeignete Gegenmaßnahmen
- Grundlagen von MapReduce und skalierbarer Datenverarbeitung
- Export und Bereitstellung trainierter Modelle
- Integration von KI-Modellen in Anwendungen
Praxisprojekt Datenanalyse und Künstliche Intelligenz
- Planung einer datengetriebenen Projektaufgabe
- Datenbeschaffung, Datenbereinigung und Datenaufbereitung
- Explorative und statistische Datenanalyse
- Visualisierung und Interpretation der Analyseergebnisse
- Entwicklung und Evaluierung eines Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modells
- Integration des Modells in eine Anwendung
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
- Theoretische Abschlussprüfung
04 / Perspektiven
Mögliche
Berufsfelder
- Data Scientist / Data Analyst – Analyse großer Datenmengen, Gewinnung von Insights
- Machine Learning Engineer – Entwicklung und Training von ML-/DL-Modellen
- AI Developer / AI Specialist – Umsetzung von KI-Lösungen in konkreten Projekten
- Business Intelligence (BI) Specialist – Datenaufbereitung für Managemententscheidungen
- Big Data Engineer – Aufbau von Datenpipelines und Management von Datenarchitekturen
- Digital Transformation Manager – Nutzung von Daten und KI für Innovations- und Change-Projekte
- Consultant für Data & AI – Beratung von Unternehmen bei datengetriebenen Strategien
- Prozessautomatisierung in der Industrie
- Predictive Analytics im Gesundheitswesen
- KI-gestützte Entscheidungsmodelle im Finance-Bereich
05 / Kompetenzen
Vermittelte
Kompetenzen
- Daten als Wettbewerbsvorteil: Verwandeln Rohdaten in strategisch nutzbare Insights
- Innovationskraft: KI-gestützte Modelle ermöglichen neue Geschäftsmodelle und Produkte
- Effizienzsteigerung: Automatisierung von Prozessen reduziert Kosten und Fehlerquoten
- Bessere Entscheidungen: Predictive Analytics liefert fundierte Entscheidungsgrundlagen
- Digitale Transformation vorantreiben: Unternehmen können neue Technologien schneller integrieren
- Unabhängigkeit von Externen: internes Know-how senkt Abhängigkeit von teuren Beratungen oder Outsourcing
06 / Kontakt