TS571.000S-BZ - Data Science und KI Summer School

Następny termin:
02.06.2025
Oferta wygasa w dniu:
06.06.2025
Łączny czas trwania:
keine Angabe
Praktyka:
Nein
Czas przeprowadzania zajęć:
  • Einmaliger Mehrtages-/Wochenkurs
Min. ilość uczestników:
6
Maks. ilość uczestników:
14
Cena:
170,25 € - Preis ermäßigt: 87,25 EUR
Finansowanie:
  • Bildungszeit 
Egzamin końcowy:
Nein
Rodzaj świadectwa ukończenia:
keine Angaben
Certyfikaty oferty:
  • Bildungsurlaub
Oferty tylko dla kobiet:
Nein
Organizatorzy oferujący opieką dla dzieci:
Nein
Link do oferty:
Jakość informacji:
Suchportal Standard nicht erfüllt - dalsze informacje

Grupy docelowe:
keine Angaben
Wymagania specjalistyczne:
keine Angaben
Wymagania techniczne:
Keine besonderen Anforderungen.
Systematyka agencji zatrudnienia:
keine Angaben

Treści

Die digitale Revolution hat die Art und Weise wie wir arbeiten und leben grundlegend verändert. Aktuelle Trends wie Digitalisierung, Social Media und Küntliche Intelligenz haben eine Datenflut erzeugt, die Unternehmen als entscheidenden Faktor für ihren Erfolg nutzen. Diese Daten werden oft als der „Rohstoff des 21. Jahrhunderts“ betrachtet. Besonders die Entwicklung der generativen Künstlichen Intelligenz hat neue Möglichkeiten eröffnet, aus großen Datenmengen innovativ Nutzen zu ziehen, sei es durch die Erstellung automatisierter Inhalte oder die Optimierung von Geschäftsprozessen.

Unser Kurs „Data Science und KI Summer School“ ist darauf ausgelegt, Ihnen nicht nur grundlegende Techniken der Datenanalyse nahezubringen, sondern auch einen Einblick in die revolutionäre Welt der generativen KI zu geben. Diese Technologien transformieren Branchen über Nacht und eröffnen neue Horizonte für das Business Intelligence, Marketing, und viele andere Bereiche.

Kursinhalte:
Montag: Einführung in Data Science & explorative Datenanalyse

  • Was ist Data Science? Überblick und Schlüsselkonzepte.
  • Projektmanagement in Data Science Projekten
  • Praktische Datenanalyse: Methoden der explorativen Datenanalyse.

    Dienstag: Datenanalyse in der Praxis
  • Grundlagen Machine Learning: Algorithmen und deren Anwendungen
  • Lineare Regression & Entscheidungsbäume
  • Methoden des Clustering und der Datenanalyse mit Unterstützung von KI Tools.

    Mittwoch: Maschinelles Lernen und generative KI
  • Neuronale Netze: Grundkonzepte und Anwendungsbeispiele.
  • Einführung in generative KI: Was ist das und wie funktioniert es?
  • Praktische Anwendungen der generativen KI in der Datenwissenschaft

    Donnerstag: Generative KI und ihre Anwendungsfelder
  • Funktionsweise von Sprachmodellen
  • Methoden des strukturierten Promptings
  • KI Chatbots und Agenten

    Freitag: Kommunikation und Storytelling mit Daten
  • Visualisierungstools und Prototyping von Anwendungen mit KI
  • Techniken der Datenpräsentation: Wie man Daten visuell ansprechend und informativ darstellt.
  • Storytelling mit Daten: Konzepte und Techniken, um Datenanalysen effektiv zu kommunizieren.
  • Übung: Entwickeln einer Datenstory anhand eines Fallbeispiels.

    Sie erhalten einen Einblick in zentrale Analysetechniken des Data Science und Machine Learning und erlernen zudem, mit Daten effektiv und überzeugend zu kommunizieren. Praktische Übungen mit dem visuellen Data Science Tool KNIME ermöglichen Ihnen, die erlernten Fähigkeiten sofort umzusetzen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie nicht nur über theoretisches Wissen, sondern auch über praktische Fähigkeiten, die Sie direkt in Ihrem beruflichen Umfeld anwenden können.

    Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein Verständnis für die Macht der Daten entwickeln und lernen möchten, wie Data Science und KI angewendet wird. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich und werden im Kurs auch nicht vermittelt.

    Vorkenntnisse: Für die Teilnahme an diesem Kurs sind grundlegende Computerfähigkeiten erforderlich. Zudem sollten Sie ein Interesse Daten und deren Analyse sowie KI mitbringen.

    Infos zum Kursleiter

  • Wszystkie informacje bez gwarancji. Za poprawność informacji odpowiadają wyłącznie organizatorzy.

    Po raz pierwszy opublikowano dnia 24.03.2025, Ostatnia aktualizacja 23.04.2025