KI Data Science: Datenanalyse Grundkurs

Grundlagen KI-gestützter Datenanalyse

• Potenziale Künstlicher Intelligenz
• Typische Analysefragen im Unternehmen
• Einordnung von Tools und Technologien
• Ablauf datenbasierter Analyseprozesse

Datenvorbereitung und Datenbereinigung

• Strukturierung heterogener Rohdaten
• Umgang mit fehlenden Werten
• Bereinigung fehlerhafter Datensätze
• Aufbereitung analysefähiger Datenbestände
• Werkzeuge für die Datenaufbereitung

KI-Algorithmen und Machine-Learning-Modelle

• Entscheidungsbäume für Klassifikation und Regeln
• Neuronale Netze im Analysekontext
• Clustering-Verfahren zur Mustererkennung
• Modellauswahl nach Analyseziel
• Praktische Anwendung maschinellen Lernens

Datenvisualisierung und Dashboards

• Grundlagen wirksamer Datenvisualisierung
• Geeignete Diagrammtypen für Kennzahlen
• Dashboard-Aufbau für Analyseergebnisse
• Visualisierungs-Tools und Methoden
• Verständliche Darstellung komplexer Daten

Fallstudien, Reporting und Optimierung

• Fallstudien aus verschiedenen Branchen
• Übertragung auf eigene Analysefragen
• KPIs und Metriken für Modelle
• Reporting für datenbasierte Entscheidungen
• Kontinuierliche Optimierung von Analysen

• Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Tabellenarbeit hilfreich
• Basiswissen zu Statistik von Vorteil
• Sicherer Umgang mit digitalen Arbeitswerkzeugen
• Keine Programmierkenntnisse zwingend erforderlich

• Fachkräfte aus Business Intelligence, Reporting und Datenanalyse, die KI-Methoden strukturiert in Analyseprojekte einordnen möchten
• Controllerinnen, Controller und Finanzverantwortliche, die Datenaufbereitung, KPIs und Dashboards für Entscheidungen nutzen
• Marketing-, Vertriebs- und Produktteams, die Muster in Kundendaten, Kampagnendaten oder Marktdaten erkennen möchten
• IT-Fachkräfte und Projektverantwortliche, die Anforderungen an KI-gestützte Datenanalyse besser bewerten und begleiten