Live-Online: Die passende Datenbasis für deine KI-Anwendungen

Mit Datenmanagement und Datenqualität zu optimalen ErgebnissenModul 1 Einführung

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

Data Splitting und Formate

• Aufteilung der Datenbasis für KI.
• Welche Arten von Daten gibt es?
• Variablentypen und Skalenniveaus.                    

Datenmanagement für KI-Projekte

• 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 EU AI Act und DSGVO

• Der EU AI Act und Daten
• Personenbezogene Daten und DSGVO

Speicherung von Daten

• Arten von Datenbanken.
• Datenintegration.         
• Überblick über Data Lake und Data Warehouse.
• Vor-und Nachteile der Datenspeicherung und - verarbeitung in der Cloud vs. On Premise.

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).

Lerndauer: 2 x 3,5 Stunden

Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel: Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!

Wichtige Information: Bitte beachten Sie, dass einige unserer Webinare auch aus mehreren Online-Modulen bestehen können. Erkennbar ist dies, wenn die Dauer länger als ein Tag ist.

Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Online-Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.

Lernziele

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

Das Seminar bietet dir:

• Praxisnahe Übungen:

Du wendest das Gelernte direkt in praktischen Übungen an und festigst so deine 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:

Du hast die Möglichkeit, dich mit anderen Teilnehmenden auszutauschen und dein Netzwerk in den Bereichen Data Literacy und KI zu erweitern.

Zielgruppen

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