Zusammenfassung
In der heutigen datengesteuerten Arbeitswelt sind umfassende Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Datenmanagement entscheidend für deinen beruflichen Erfolg. Unsere praxisnahe Weiterbildung befähigt dich, diese Schlüsseltechnologien souverän zu beherrschen und aktiv mitzugestalten. Du beginnst mit einer fundierten Vertiefung in MS Excel, wo du nicht nur grundlegende Techniken wie das Formatieren von Zellen und das Erstellen von Formeln beherrschst, sondern auch lernst, komplexe Datenbanken zu analysieren, aussagekräftige Pivot-Tabellen und Diagramme zu erstellen und Daten professionell aufzubereiten und auszutauschen. Danach tauchst du tief in die Welt von Künstlicher Intelligenz und Big Data ein. Du verstehst die Konzepte von Big Data, die Funktionsweise von maschinellem Lernen und die theoretischen Grundlagen generativer KI, um diese für Text, Code, Audio, Bilder und Videos praktisch anzuwenden. Dabei beleuchtest du auch die Potenziale, Risiken sowie die regulatorischen Rahmenbedingungen wie den EU AI Act und ethische Fragestellungen. Um diese Erkenntnisse selbst umzusetzen, erlernst du die Grundlagen der Programmierung mit Python und beherrschst Listen, Funktionen und die objektorientierte Programmierung zur effizienten Datenverarbeitung und Softwareentwicklung. Praktisches Know-how sammelst du im Umgang mit Microsoft Copilot und Copilot Studio. Du nutzt den Copilot gezielt in Anwendungen wie Word, Excel und Teams zur Texterstellung und Datenanalyse und entwickelst sogar eigene AI-Agents, immer unter Berücksichtigung von Datenschutz und Ethik. Im Bereich Data Science stärkst du dein Wissen in Statistik und lernst, wie du Data Science erfolgreich in Unternehmen integrierst, Bias und Fairness in KI-Systemen erkennst und Instrumentarien zur Risikoabschätzung entwickelst. Abgerundet wird dein Wissen durch ein solides Fundament im Datenbankmanagement, von der Erstellung von Tabellen und SQL-Abfragen bis hin zu Sicherheitsaspekten und Leistungsoptimierung. Diese umfassende Weiterbildung macht dich zur gefragten Expertin oder zum gefragten Experten, die oder der Daten intelligent managt und die transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz verantwortungsvoll und effektiv für das Unternehmen nutzt. Gestalte die digitale Zukunft aktiv mit!
Zielgruppe
Personen aus allen Bereichen, die KI-gestützte Datenprozesse verstehen und anwenden möchten oder künftig im Bereich KI und Datenmanagement tätig sein wollen.
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
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Einführung in den Microsoft Copilot mit Fokus auf Prompts und erste Anwendungen
Nutzung des Copilot in Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams zur Texterstellung, Datenanalyse und Zusammenarbeit
Anwendung des Copilot in OneDrive und Loop, Erstellen eigener Agents sowie Beachtung von Datenschutz und Ethik
Einführung in Microsoft Copilot Studio, Verständnis von deklarativen Agents und deren Aufbau
Erweiterung deklarativer Agents durch benutzerdefiniertes Wissen, Eingabeaufforderungen, Aktionen und Connectortools
Grundlegende Techniken im Umgang mit Excel
Zellen formatieren
Aufbau und Eingabe von Formeln
Spezielle Funktionen (S-, W- und X-Verweis)
Zeitberechnungen durchführen
Diagramme bearbeiten und gestalten
Zellenschutz und Drucken
Excel-Datenbanken und Analyse
Pivot-Tabellen erstellen
Zielwertsuche und Datentabellen
Diagramme erstellen
Tabellen mit Illustrationen gestalten
Daten austauschen
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