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 Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse.

In diesem Modul wird die Regressionsanalyse als grundlegendes multivariates Verfahren behandelt. Mit der Regressionsanalyse werden Regressionsmodelle entwickelt, die das Zustandekommen einer kontinuierlichen Zielgröße durch das Zusammenwirken von verschiedenen kontinuierlichen, linear oder nichtlinear wirkenden Einflussgrößen sowie deren Wechselwirkungen erklären und für Prognosen verwendet werden können. Darüber hinaus können kategoriale Gruppenvariablen verwendet werden, um das Verhalten des Modells in verschiedenen Teilpopulationen zu untersuchen. Es werden Empfehlungen zur Auswahl von Variablen gegeben und Verfahren zur automatischen Auswahl von Variablen gezeigt. Des Weiteren wird die logistische Regression vermittelt, die zur Anwendung kommt, wenn die Zielgröße keine kontinuierliche, sondern eine kategoriale Variable ist. Mit der logistischen Regression können die Variablen ermittelt werden, mit denen eine Gruppenzugehörigkeit oder das Eintreten eines Ereignisses am besten erklärt werden kann. Ein logistisches Regressionsmodell kann darüber hinaus zur Klassifikation neuer Fälle bzw. zur Prognose zukünftiger Ereignisse eingesetzt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit diesen fortgeschrittenen Methoden realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und guten Prognosen entwickeln können.

GPT und andere LLMs zeigen das Potenzial moderner Sprachverarbeitung auf. In diesem Kurs werden die dahinterstehenden Technologien entschlüsselt: Natural Language Processing (NLP) und Transformer-Architekturen bilden die Grundlage für intelligente Chatbots, maschinelle Übersetzungen und viele weitere KI-Anwendungen. Du lernst leistungsfähige NLP-Modelle mit Python und TensorFlow zu entwickeln.

Nach dieser Schulung sind Sie in der Lage, mit Spring Boot AI leistungsfähige Backend-Services für AI-Assistenten zu entwickeln. Sie verstehen die Architektur, erlernen wichtige Design-Patterns und setzen Features wie Prompts, Functions, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Observability gezielt ein.

Sie lernen den kompletten Workflow des Machine Learnings mit der Deep-Learning Bibliothek Keras kennen. Angefangen von der Datenaufbereitung, über die Auswahl und das Anlernen der Modelle, bis hin zum Einsatz der trainierten Modelle zur Klassifikation und Prognose. Sie können Bild-, Text- und numerische Daten für Training und Schätzung vorbereiten. Sie kennen die konzeptuellen Grundlagen des Anlernens, die Verfahren zur Qualitätssicherung im Anlernprozess und die Varianten neuronaler Netze. Dazu gehören konvolutationale Netze (CNN) zur Verarbeitung von Bilddaten genauso wie rekurrente Netze (RNN) zur Verarbeitung von Text- und Zeitreihendaten. Die Konzepte werden anhand von Folien erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt und eingeübt. Eine Vielzahl praktischer Übungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es, die verschiedenen Lernszenarien selbstständig umzusetzen. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten und Optionen des Einsatzes neuronaler Netze zu prüfen, Modelle zielsicher auszuwählen und zu trainieren und Klassifizierer erfolgreich einzusetzen.

Diese Masterclass vermittelt ein tiefgehendes Verständnis darüber, wie LLMs aufgebaut, trainiert und optimiert werden. Die Teilnehmenden lernen, eigene Transformer-Modelle zu entwickeln, die richtigen Datensätze aufzubereiten, Tokenizer zu trainieren und den gesamten Trainingsprozess von LLMs nachzuvollziehen. Neben dem Training von Modellen wird auch Feintuning, Evaluierung und Optimierung behandelt. Nach dem Kurs sind die Teilnehmenden in der Lage, ein eigenes kleines LLM zu trainieren, es zu evaluieren und in Anwendungen zu integrieren. 

Methodische und strategische Kernkonzeptionierung einer Cloud-basiertenData Warehousing-Lösung

Das Ziel der Schulung zur IT-Notfallorganisation ist es, den Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse und Fertigkeiten zu vermitteln, um in der Lage zu sein, IT-Notfälle zu bewältigen. Die Teilnehmenden sollen lernen, wie sie IT-Notfallpläne planen, umsetzen und verbessern können. Durch die Schulung sollen die Teilnehmenden auch in der Lage sein, Risiken und Bedrohungen zu erkennen, geeignete Maßnahmen zu treffen und Krisen zu managen. 



Das Seminar bietet Praxisbeispiele und Fallstudien, um das Verständnis für die Umsetzung der IT-Notfallorganisation zu verbessern und den Teilnehmenden zu ermöglichen, das Gelernte auf ihre eigene Organisation anzuwenden. Am Ende der Schulung sollen die Teilnehmenden in der Lage sein, eine effektive IT-Notfallorganisation aufzubauen und zu betreiben, um im Falle eines IT-Notfalls schnell und effektiv reagieren zu können.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein tiefgehendes Verständnis der Rolle von KI im UX-Design zu vermitteln. Sie lernen, wie sie durch den Einsatz moderner KI-Tools und datenbasierter Analysen nutzerzentrierte Designs entwickeln und kontinuierlich optimieren können. Der Vergleich unterschiedlicher Methoden und interaktive Übungen fördern den Transfer des theoretischen Wissens in den praktischen Designprozess, um innovative und personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen.