AI+ Data™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Die AI+ Data Zertifizierung bietet eine umfassende Lernreise, die Fachleute mit grundlegenden Datenwissenschafts-Fähigkeiten ausstattet. Sie umfasst grundlegende Themen wie Statistik, Programmierung und Datenbearbeitung und führt zu fortgeschrittenen Modulen in generativer KI und Maschinellem Lernen (ML). Das Programm betont datengetriebene Entscheidungsfindung und Storytelling, um sowohl analytische als auch kommunikative Fähigkeiten zu stärken.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material auf Englisch
Niveau
Anfänger-Fortgeschrittenen Niveau (Kategorie: KI+ Technik)
1 Jahr Plattformzugang
und Virtual Hands-on Lab inbegriffen
40 Stunden Videounterricht & Multimedia
Empfehlung von 50 Stunden Lernzeit
Material
Video, PDF-Material, Audio-eBook, Podcasts, Quizze und Bewertungen.
Prüfung
Online-überwachtes Examen mit einer kostenlosen Wiederholungsprüfung
Zertifikat
Zertifikat über die Teilnahme inbegriffen. Ein Jahr gültig
Werkzeuge, die Sie meistern werden
Google Colab, MLflow, Alteryx, KNIME
Über den Kurs
Datengetriebene Innovationen mit KI freischalten
- Kernwissen: Grundlagen in Datenwissenschaft, Python, Statistik und Datenbereinigung
- Fortgeschrittenes Lernen: Erkunden Sie generative KI, maschinelles Lernen und prädiktive Analytik
- Abschlussprojekt: Künstliche Intelligenz auf reale Herausforderungen anwenden, wie zum Beispiel die Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation
- Karrierevorbereitung: Erwerben Sie praktische Fähigkeiten für auf KI fokussierte Datenwissenschaftsrollen mit angeleiteter Mentorship
Durch praxisorientierte Abschlussprojekte und persönliche Betreuung erlangen Lernende praktische Erfahrung in der Anwendung von Datenwissenschaftstechniken auf reale Herausforderungen. Indem Theorie mit Übungen in Python, R und neuesten Technologien kombiniert wird, bereitet diese Zertifizierung Fachleute darauf vor, in der Datenwissenschaft zu glänzen, Innovationen voranzutreiben und fundierte Entscheidungen in ihren Organisationen zu treffen.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Unternehmen benötigen zertifizierte Fachkräfte, die komplexe Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umwandeln können, während sie gleichzeitig Privatsphäre und Integrität wahren.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Fortgeschrittene Datenanalyse
Fähigkeiten entwickeln, um Daten zu bereinigen, vorzubereiten und mithilfe statistischer und explorativer Methoden zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
Generative KI & maschinelles Lernen
Nutzen Sie KI-Tools und maschinelles Lernen, um Erkenntnisse zu gewinnen und prädiktive Modelle zu erstellen
Programmier- & ML-Fähigkeiten
Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Python und R, indem Sie sie sowohl für grundlegende als auch für fortgeschrittene Aufgaben im Bereich maschinelles Lernen anwenden.
Daten-Storytelling & Entscheidungsfindung
Lerne, Daten effektiv zu kommunizieren und wohlüberlegte, datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen
Kurszeitplan
Grundlagen der Datenwissenschaft
Lektion 1
- 1.1 Einführung in die Datenwissenschaft
- 1.2 Lebenszyklus der Datenwissenschaft
- 1.3 Anwendungen der Datenwissenschaft
Grundlagen der Statistik
Lektion 2
- 2.1 Grundkonzepte der Statistik
- 2.2 Wahrscheinlichkeitstheorie
- 2.3 Statistische Inferenz
Datenquellen und -typen
Lektion 3
- 3.1 Datentypen
- 3.2 Datenquellen
- 3.3 Datenspeichertechnologien
Programmierkenntnisse für Data Science
Lektion 4
- 4.1 Einführung in Python für Datenwissenschaft
- 4.2 Einführung in R für Datenwissenschaft
Datenbereinigung und Vorverarbeitung
Lektion 5
- 5.1 Techniken zur Datenimputation
- 5.2 Umgang mit Ausreißern und Datentransformation
Explorative Datenanalyse (EDA)
Lektion 6
- 6.1 Einführung in die explorative Datenanalyse
- 6.2 Datenvisualisierung
Generative KI-Tools zum Ableiten von Erkenntnissen
Lektion 7
- 7.1 Einführung in generative KI-Tools
- 7.2 Anwendungen von generativer KI
Maschinelles Lernen
Lektion 8
- 8.1 Einführung in überwachte Lernalgorithmen
- 8.2 Einführung in das unüberwachte Lernen
- 8.3 Verschiedene Algorithmen für die Clusterbildung
- 8.4 Assoziationsregel-Lernen mit Implementierung
Fortgeschrittenes maschinelles Lernen
Lektion 9
- 9.1 Techniken des Ensemble-Lernens
- 9.2 Dimensionsreduktion
- 9.3 Fortgeschrittene Optimierungstechniken
Datengetriebene Entscheidungsfindung
Lektion 10
- 10.1 Einführung in datengetriebene Entscheidungsfindung
- 10.2 Open-Source-Tools für datengesteuerte Entscheidungsfindung
- 10.3 Ableitung datengetriebener Erkenntnisse aus dem Verkaufsdatensatz
Daten-Storytelling
Lektion 11
- 11.1 Die Macht des Daten-Storytellings verstehen
- 11.2 Identifizierung von Anwendungsfällen und Geschäftsrelevanz
- 11.3 Überzeugende Erzählungen gestalten
- 11.4 Datenvisualisierung für Wirkung
Abschlussprojekt - Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation
Lektion 12
- 12.1 Projektvorstellung und Problemdarstellung
- 12.2 Datenerfassung und -vorbereitung
- 12.3 Datenanalyse und Modellierung
- 12.4 Daten-Storytelling und Präsentation
KI-Agenten für Datenanalyse
Optionales Modul
- 1. Verständnis von KI-Agenten
- 2. Fallstudien
- 3. Praktische Übungen mit KI-Agenten
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
Datenanalysten & Wissenschaftler: Nutzen Sie KI für prädiktive Modellierung und intelligentere Entscheidungen.
Business-Intelligence-Experten: Nutzen Sie KI, um Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen.
IT-Spezialisten & Integratoren: Implementieren Sie KI-Lösungen für optimiertes Datenmanagement.
Data Engineers: Erstellen Sie skalierbare, KI-gesteuerte Datenpipelines und Architekturen.
Industriewachstum
Datengesteuerte Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreiben
- Marktwachstum: Der weltweite Markt für KI-Datenwissenschaften soll von 2023 bis 2030 um eine CAGR von 37,4% wachsen (Grand View Research).
- Branchenumwandlung: KI-gestützte Analysen revolutionieren die Finanz-, Marketing-, Einzelhandels- und andere Sektoren.
- Echtzeiteinblicke: Organisationen nutzen zunehmend KI für vorausschauende Erkenntnisse und Echtzeitanalysen von Daten.
- Automatisierung & Effizienz: KI-gesteuerte Automatisierung optimiert Arbeitsabläufe und steigert die betriebliche Effizienz.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Branchen wie E-Commerce, Lieferketten und Kundenservice nutzen KI für intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Informatik und Statistik (hilfreich, aber nicht erforderlich).
- Starkes Interesse an Datenanalyse.
- Offenheit für das Erlernen von Programmiersprachen wie Python und R.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70% (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Mehrfachantwort-Fragen
- Liefermethode: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Aktienrichtlinie
AVC stellt aufgrund einer Behinderung oder medizinischen Erkrankung von Studierenden keine Unterkünfte zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
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