Live-Online: Die passende Datenbasis für Ihre KI-Anwendungen: Mit Datenmanagement und Datenqualität zu optimalen Ergebnissen

Modul 1

Einführung

• Begrifflichkeiten rund um Daten und Künstliche Intelligenz.
• Warum Daten der Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte sind.

Datentypen- und Formate

• Welche Arten von Daten gibt es?
• Variablentypen und Skalenniveaus.
• Unstrukturierte Daten, semistrukturierte Daten und strukturierte Daten.                           

Datenmanagement für KI-Projekte

• Supervised vs. Unsupervised Learning.
• Welche Anforderungen an Daten und Datenmengen gibt es für den Einsatz von KI?
• Woran man eine schlechte Datenqualität erkennt.
• Datenqualität in produktiven KI-Anwendungen sicherstellen.

Modul 2

Speicherung von Daten

• Arten von Datenbanken.
• Überblick über Data Lake und Data Warehouse.
• Vor-und Nachteile der Datenspeicherung und - verarbeitung in der Cloud vs. On Premise.
• Externe Datenquellen als Ergänzung zu internen Daten.

Datensicherheit

• Personenbezogene Daten und DSGVO.
• Wie man Datenhoheit gewährleistet.
• EU AI Act.

Kompetenzen

• Arten der Datenverarbeitung- und Analyse.
• Einen ersten Mehrwert aus Daten generieren: Statistische Analysen & Visualisierungen.
• Überblick über BI-Tools.
• Typische Rollen in Daten und KI-Projekten (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer).

• Sie haben einen Überblick darüber, welche Datentypen und -formate es gibt, und warum Daten besonders im Kontext KI wichtig sind.
• Sie kennen die Bedeutung guter Datenqualität und wissen, woran man eine schlechte Qualität erkennen kann.
• Sie kennen die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Möglichkeiten der Datenspeicherung.
• Sie haben einen Überblick, welche rechtlichen Rahmenbedingungen bei der Speicherung und Nutzung von Daten beachtet werden müssen.
• Sie kennen die wichtigsten Arten der Datenvorverarbeitung und -analyse und wissen, welche Kompetenzen Sie in Ihrem Unternehmen für den Einsatz von Daten für Künstliche Intelligenz benötigen.

Das Seminar bietet Ihnen:

• Praxisnahe Übungen:

Sie wenden das Gelernte direkt in praktischen Übungen an und festigen so Ihre Kompetenzen.

• Erfahrene Dozent:innen:

Die Dozent:innen des Seminars sind Expert:innen in den Bereichen Data Science und KI und verfügen über langjährige Erfahrung in der Praxis.

• Networking-Möglichkeiten:

Sie haben die Möglichkeit, sich mit anderen Teilnehmenden auszutauschen und Ihr Netzwerk in den Bereichen Data Literacy und KI zu erweitern.

Digitalisierungsbeauftragte, Innovationsbeauftragte, Projektmitarbeitende und interessierte Fach- und Führungskräfte, die noch keine oder wenig Erfahrung mit Daten für Künstliche Intelligenz haben.