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StartseiteSeminare und AusbildungKünstliche Intelligenz (KI)Datenstrategie für KI: Von der Datenqualität über Feature Engineering zu KI-Methoden

Datenstrategie für KI: Von der Datenqualität über Feature Engineering zu KI-Methoden

Produktnummer 1716105
  • Training Präsenz / Virtuell
  • ​2 Tage
  • Virtuelles Klassenzimmer
  • Beginner
  • DE
Details

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) sind zentrale Treiber der digitalen Transformation. Doch KI kann nur dann wirksam eingesetzt werden, wenn die zugrundeliegenden Daten richtig vorbereitet, verstanden und genutzt werden. In diesem Training erhalten Sie eine fundierte Einführung in die Praxis von Data Science und maschinellem Lernen (ML). Im Mittelpunkt steht der gesamte Datenprozess nach dem anerkannten CRISP-DM-Modell: von der Auswahl geeigneter Datenquellen über die Bereinigung und Transformation der Daten bis hin zur Anwendung und Bewertung von ML-Algorithmen.

Sie lernen, wie strukturierte und unstrukturierte Daten für KI-Anwendungen aufbereitet werden, welche Rolle Datenqualität und Feature Engineering spielen und wie sich typische ML-Verfahren – von Entscheidungsbäumen bis Clustering – zielgerichtet einsetzen lassen. Zusätzlich werden rechtliche Rahmenbedingungen wie DSGVO und der EU AI Act berücksichtigt, um KI-Projekte auch regulatorisch sicher zu begleiten.

Das Seminar verbindet technisches Grundlagenwissen mit praxisnahen Übungen, bei denen Sie komplette Data-Science-Workflows entwickeln – von Datenimport und Bereinigung bis zur Modellierung und Evaluation. Dies versetzt Sie in die Lage, datengetriebene Projekte aktiv mitzugestalten – als Fachkraft, Projektverantwortlicher oder technischer Umsetzer\*innen.

Vorteile | Advantages

  • Sie erwerben praxisnahes Wissen zu Data Science und KI-Grundlagen
  • Sie lernen, Datenprojekte von der Problemstellung bis zur Lösung zu strukturieren
  • Sie verstehen Modelltraining, -bewertung und -optimierung
  • Sie erhalten Einblick in rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, EU AI Act)
  • Sie arbeiten an realitätsnahen Fallbeispielen mit direktem Praxisbezug
  • Sie stärken Ihre Kompetenz in der Datenaufbereitung, Visualisierung und Interpretation

Inhalte | Content

  • Einführung in Data Science, maschinelles Lernen und KI
  • Datenarten, Datenqualität und Datenarchitekturen (Data Lakes, Warehouses, Cloud)
  • Rollen & Tools in datengetriebenen Projekten
  • Datenvorverarbeitung: Bereinigung, Sampling, Feature Engineering
  • Überblick und Anwendung gängiger ML-Algorithmen
  • Modellbewertung & Optimierung (z. B. Accuracy, F1-Score)
  • Visualisierung und Interpretation von Ergebnissen
  • Grundlagen zu DSGVO, Datenhoheit und Einwilligung
  • Überblick zum EU AI Act & ISO/IEC 5259

Abschluss | Degree

Teilnahmebescheinigung der TÜV SÜD Akademie

Zielgruppe | Target group

  • Einsteiger:innen in Data Science/KI-Projekte
  • IT-Verantwortliche*Fachkräfte
  • Projektleiter:innen
  • Entwickler:innen, Analyst:innen und Techniker:innen mit Datenbezug
  • Berater:innen, die KI-Projekte begleiten oder vorbereiten
  • QM-Verantworliche
  • Compliance-Verantwortliche

Hinweis | Note

  • Erste Erfahrungen mit Datenanalyse oder KI sind hilfreich, aber nicht erforderlich.
  • Im Seminar wird die Software u. A. KNIME vorgestellt. Für eine optimale Teilnahme am Seminar wäre es hilfreich, wenn Sie die Software bereits auf Ihrem PC installiert haben. Sollten Sie die Software nicht vorab installieren können, ist das kein Problem – Sie können dem Seminar dennoch problemlos folgen.

Duchführende Akademie | Executing Academy

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Veranstaltungsort
Online
Veranstalter
TÜV SÜD Akademie GmbH
Dauer
​2 Tage
Eventnummer: 19947
Preis pro Teilnehmer*in
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20% USt.*220,00 €
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