Erfolgreich im Umgang mit Daten
Im Präsenz-Seminar, das an zwei Terminen stattfindet, werden die theoretischen Grundlagen der Datenanalyse mittels Methoden Künstlicher Intelligenz (KI) im Zeitalter von Big Data vorgestellt. Dabei liegt der Fokus insbesondere auf den damit verbundenen Herausforderungen und passenden Lösungsansätzen.
Das Maschinelle Lernen (ML) kommt in verschiedenen Algorithmen zur Anwendung und die damit verbundenen Stärken und Schwächen stehen im Mittelpunkt des Webinars. In den zwei Terminen vor Ort vertiefen die Teilnehmenden ihr neu erlerntes Wissen in praktischen Übungen und Tooldemonstrationen. Die Anzahl der Teilnehmenden ist auf maximal 20 Personen beschränkt.
Die Agenda im Überblick:
Einführung Data Science und Vorgehensmodell CRISP-DM
Big Data und Data Analytics | Zielbestimmung: Business Understanding; Vorstellung von Beispieldaten
Data Understanding
Datenexploration und -visualisierung | Deskriptive Statistik
Data Preparation
Wichtige Algorithmenklassen | Anforderungen an Daten | Aufbereitung und Modellbildung
Modeling und Evaluation
Auswahl und Einsatz von KI-Algorithmen | Visualisierung der Ergebnisse | Anwendungen für die Sachbearbeitung
Praktische Übungen
Praxisbeispiele | Tooldemonstratoren | Gruppenübungen
Für die erfolgreiche Teilnahme am Seminar erhalten alle Teilnehmenden eine Teilnahmebescheinigung.
Die Veranstaltung richtet sich an
Führungs- und Fachkräfte sowie IT-Expertinnen und -Experten, die Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Data Science verstehen möchten (auch für Einsteigerinnen und Einsteiger geeignet).
