Zusammenfassung
Möchtest du die digitale Zukunft aktiv mitgestalten und zu einer gefragten Expertin oder einem gefragten Experten werden? In unserer Weiterbildung rüstest du dich mit den entscheidenden Fähigkeiten in Data Science mit Python und Künstlicher Intelligenz aus, um komplexe Herausforderungen zu meistern. Zuerst legst du ein solides Fundament in der Python-Programmierung. Du lernst die grundlegenden Konzepte kennen, wie du Listen und Kontrollstrukturen effektiv nutzt und Funktionen schreibst, die deine Arbeit erleichtern. Du verstehst Softwareentwicklung, Modularisierung und auch die Objektorientierung, damit du jederzeit sauberen und robusten Code entwickeln kannst. Anschließend tauchst du tief in die faszinierende Welt von Data Science und Künstlicher Intelligenz ein. Du erhältst ein fundiertes Verständnis für die Konzepte von Big Data und erkennst die Potenziale und Risiken sowohl generativer als auch diskriminativer KI. Wir zeigen dir, wie unterschiedliche Verfahren des maschinellen Lernens funktionieren und wie generative KI für Text, Code, Audio, Bilder und Videos praktisch eingesetzt wird. Dabei beleuchten wir auch wichtige regulatorische Rahmenbedingungen wie den EU AI Act und die DSGVO, um dir ein umfassendes Bild von KI-Governance, Compliance und ethischen Fragestellungen zu vermitteln. Du lernst praxisnahe KI-Use-Cases kennen und wie man Bias sowie Fairness in KI-Systemen berücksichtigt, um vertrauenswürdige Lösungen zu schaffen. Um deine Data-Science-Fähigkeiten zu perfektionieren, erwirbst du grundlegendes Statistikwissen und lernst das CRISP-DM-Vorgehensmodell kennen, um Projekte strukturiert anzugehen. Du verstehst, wie Data Science erfolgreich in Unternehmen integriert wird und welche Instrumentarien zur Risikoabschätzung zur Verfügung stehen. Weil Daten die Basis jeder Analyse sind, wirst du auch sicher im Umgang mit Datenbanken. Du lernst Datentypen kennen, erstellst Tabellen, schreibst erste SQL-Abfragen und beherrschst den Umgang mit Schlüsseln und JOIN-Befehlen. Außerdem erfährst du, wie du Datenbanken speicher- und leistungsoptimiert einsetzt und welche Aspekte für die Datenbanksicherheit entscheidend sind. Am Ende dieser Weiterbildung bist du bereit, anspruchsvolle Datenprojekte zu leiten, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und ethische sowie rechtliche Aspekte souverän zu berücksichtigen. Gestalte deine berufliche Zukunft als kompetente Fachkraft im Bereich Data Science und KI!
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Die Weiterbildung startet jeden Montag. Unser praxisorientierter Lehrplan verbindet Theorie mit aktiven Anwendungsübungen, die in Vollzeit sowohl vormittags als auch nachmittags stattfinden. In Teilzeit erfolgt der Unterricht ausschließlich vormittags bis maximal 13 Uhr, sodass sich die Gesamtdauer der Weiterbildung im Teilzeitmodell verdoppelt.
Du kannst an unserer Online-Weiterbildung bequem von zu Hause oder bei Bedarf online von einem unserer zahlreichen deutschlandweiten Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine stabile Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Datentypen
Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
Schlüssel
Arbeiten mit Datenbanken
Umgang mit JOIN-Befehlen
Speicher- und Leistungsoptimierung
Datenbanksicherheit
Datenbankmanagementsysteme
Grundlagen der Programmierung
Listen
Kontrollstrukturen
Zuordnungen und Mengen
Funktionen
Softwareentwicklung
Modularisierung und Datenverarbeitung
Objektorientierung und weitere Programmierparadigmen
Grundlegende Konzepte von Big Data
Regulatorische Rahmenbedingungen (EU AI Act, DSGVO)
Kategorien und Verfahren des maschinellen Lernens
Theoretische Grundlagen generativer KI-Verfahren
Anwendung generativer KI für Text, Code, Audio, Bilder und Videos
Potenziale und Risiken generativer und diskriminativer KI
KI-Use-Cases in der Praxis
KI-Governance, Compliance und ethische Fragestellungen
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