AI+ Data™ - eLearning (inklusive Prüfung)

KI+ Daten™ - E-Learning (inklusive Prüfung)

Die AI+ Data Zertifizierung bietet einen umfassenden Lernweg und stattet Fachkräfte mit grundlegenden Fähigkeiten im Bereich Data Science aus. Es behandelt grundlegende Themen wie Statistik, Programmierung und Datenaufbereitung und geht dann zu fortgeschrittenen Modulen in generativer KI und maschinellem Lernen (ML) über. Das Programm betont datengestütztes Entscheiden und Storytelling, um sowohl die analytischen als auch die Kommunikationsfähigkeiten zu stärken.

Durch praxisorientierte Abschlussprojekte und persönliche Betreuung erwerben die Lernenden praktische Erfahrung in der Anwendung von Data-Science-Methoden auf reale Herausforderungen. Durch die Kombination von Theorie mit Übungen in Python, R und modernsten Technologien bereitet diese Zertifizierung Fachkräfte darauf vor, sich im Bereich Data Science auszuzeichnen und Innovationen sowie fundierte Entscheidungsfindung innerhalb ihrer Organisationen voranzutreiben.

Entfesseln Sie datengesteuerte Innovation mit KI

• Kernwissen: Grundlagen in Datenwissenschaft, Python, Statistik und Datenaufbereitung
• Fortgeschrittenes Lernen: Entdecken Sie generative KI, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen.
• Abschlussprojekt: Wenden Sie KI auf reale Herausforderungen an, wie z. B. die Vorhersage von Mitarbeiterabgängen.
• Berufsvorbereitung: Erwerben Sie praktische Fähigkeiten für KI-orientierte Data-Science-Rollen mit begleiteter Betreuung.

Warum diese Zertifizierung wichtig ist.

• Hohe Nachfrage nach Experten: Unternehmen benötigen zertifizierte Fachkräfte, die komplexe Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln und gleichzeitig Datenschutz und Integrität gewährleisten können.
• Daten- und KI-Risiken minimieren: Der richtige Umgang mit Daten und KI verhindert Fehler und Geschäftsrisiken, was durch diese Zertifizierung behandelt wird.
• KI-gestützte Strategien entwickeln: Zertifizierte Fachkräfte entwerfen Datenstrategien, die die Leistung steigern und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten.
• Karriereentwicklung: Da KI-gestützte Datenlösungen immer wichtiger werden, bietet diese Zertifizierung einen Wettbewerbsvorteil für den beruflichen Aufstieg.

Branchenwachstum: Förderung datengestützter Innovationen in allen Sektoren

• Marktwachstum: Der globale Markt für KI-Datenwissenschaften wird laut Prognosen von Grand View Research von 2023 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 37,4 % wachsen.
• Branchenwandel: KI-gestützte Analysen revolutionieren das Finanzwesen, das Marketing, den Einzelhandel und andere Sektoren.
• Echtzeit-Einblicke: Unternehmen nutzen KI zunehmend für prädiktive Analysen und Echtzeit-Datenanalyse.
• Automatisierung und Effizienz: KI-gesteuerte Automatisierung optimiert Arbeitsabläufe und verbessert die betriebliche Effizienz.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Bereiche wie E-Commerce, Lieferkette undKundenservice nutzen KI für intelligentere, datengestützte Entscheidungen.

Hauptmerkmale

• Kurs und Material auf Englisch
• Anfänger- bis Mittelstufenniveau (Kategorie: KI + Technik)
• 1 Jahr Zugriff auf die Plattform Rund um die Uhr
• 40 Stunden Videolektionen & Multimedia-Ressourcen
• Empfehlung für 50 Stunden Lernzeit
• Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
• Online-beaufsichtigte Prüfung mit einer kostenlosen Wiederholungsmöglichkeit
• Die Abschlussbescheinigung ist 1 Jahr gültig.
• Virtuelles praktisches Labor inbegriffen
• Tools, die Sie beherrschen werden: Google Colab, MLflow, Alteryx, KNIME

Lernergebnisse

• Fortgeschrittene Datenanalyse: Entwickeln Sie Fähigkeiten, um Daten zu bereinigen, vorzuverarbeiten und zu analysieren, indem Sie statistische und explorative Methoden anwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
• Generative KI & Maschinelles Lernen: Nutzen Sie KI-Tools und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Erkenntnisse zu gewinnen und prädiktive Modelle zu erstellen.
• Programmier- und ML-Kenntnisse: Verbessern Sie Ihre Kenntnisse in Python und R und wenden Sie diese sowohl auf grundlegende als auch auf fortgeschrittene Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens an.
• Data Storytelling & Entscheidungsfindung: Lernen Sie, Daten effektiv zu kommunizieren und fundierte, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Zielgruppe

• Datenanalysten und -wissenschaftler: Nutzen Sie KI für prädiktive Modellierung und intelligentere Entscheidungen.
• Business-Intelligence-Experten: Nutzen Sie KI, um Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen.
• IT-Spezialisten & Integratoren: Implementieren Sie KI-Lösungen für ein optimiertes Datenmanagement.
• Dateningenieure: Entwickeln Sie skalierbare, KI-gestützte Datenpipelines und -architekturen.
• Studierende & Absolventen: Erwerben Sie KI- und Data-Science-Kenntnisse für eine datenorientierte Karriere.

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Informatik und Statistik (hilfreich, aber nicht erforderlich).
• Starkes Interesse an Datenanalyse.
• Offenheit für das Erlernen von Programmiersprachen wie Python und R.

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten
• Bestanden: 70 % (35/50)
• Format: 50 Multiple-Choice-Fragen/Fragen mit Mehrfachantworten
• Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
• Sprache: Englisch

Kurs Inhalt

Modul 1: Grundlagen der Datenwissenschaft

1.1 Einführung in die Datenwissenschaft

1.2 Datenwissenschaftlicher Lebenszyklus

1.3 Anwendungen der Datenwissenschaft

Modul 2: Grundlagen der Statistik

2.1 Grundlegende Konzepte der Statistik

2.2 Wahrscheinlichkeitstheorie

2.3 Statistische Schlussfolgerung

Modul 3: Datenquellen und -typen

3.1 Datenarten

3.2 Datenquellen

3.3 Datenspeichertechnologien

Modul 4: Programmierkenntnisse für Data Science

4.1 Einführung in Python für Data Science

4.2 Einführung in R für Data Science

Modul 5: Datenaufbereitung und Vorverarbeitung

5.1 Datenimputationstechniken

5.2 Umgang mit Ausreißern und Datentransformation

Modul 6: Explorative Datenanalyse (EDA)

6.1 Einführung in die explorative Datenanalyse

6.2 Datenvisualisierung

Modul 7: Generative KI-Tools zur Gewinnung von Erkenntnissen

7.1 Einführung in generative KI-Tools

7.2 Anwendungsbereiche von generativer KI

Modul 8: Maschinelles Lernen

8.1 Einführung in überwachte Lernalgorithmen

8.2 Einführung in das unüberwachte Lernen

8.3 Unterschiedliche Algorithmen für das Clustering

8.4 Assoziationsregellernen mit Implementierung

Modul 9: Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen

9.1 Ensemble-Lernverfahren

9.2 Dimensionsreduktion

9.3 Fortgeschrittene Optimierungstechniken

Modul 10: Datengestützte Entscheidungsfindung

10.1 Einführung in die datengestützte Entscheidungsfindung

10.2 Open-Source-Tools für datengestützte Entscheidungsfindung

10.3 Datengetriebene Erkenntnisse aus dem Vertriebsdatensatz gewinnen

Modul 11: Datenbasierte Geschichten erzählen

11.1 Die Macht des Data Storytelling verstehen

11.2 Anwendungsfälle und geschäftliche Relevanz identifizieren

11.3 Überzeugende Erzählungen gestalten

11.4 Datenvisualisierung für maximale Wirkung

Modul 12: Abschlussprojekt – Vorhersage von Mitarbeiterabgängen

12.1 Projekteinführung und Problembeschreibung

12.2 Datenerhebung und -aufbereitung

12.3 Datenanalyse und Modellierung

12.4 Datenbasierte Geschichten erzählen und präsentieren

Optionales Modul: KI-Agenten für die Datenanalyse

1. KI-Agenten verstehen
2. Fallstudien
3. Praktische Übungen mit KI-Agenten

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogrammvereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungspolitik

Die AVC stellt keine Unterkünfte aufgrund von Behinderungen oder Erkrankungen von Studierenden zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich während des gesamten Prozesses der Unterbringung an AVC zu wenden, um Rat und Unterstützung zu erhalten.

Häufig gestellte Fragen

Was sind die Hauptkomponenten der AI+ Data™-Zertifizierung?
Die Zertifizierung umfasst Kernthemen wie die Grundlagen der Datenwissenschaft, Statistik, Programmierung und Datenaufbereitung sowie fortgeschrittene Module in generativer KI und maschinellem Lernen.

Wie bereitet diese Zertifizierung die Teilnehmer auf Datenherausforderungen vor?
Es stattet Lernende mit den Fähigkeiten und Werkzeugen aus, um komplexe Datenaufgaben zu bewältigen, einschließlich Datenbereinigung, -umwandlung und -analyse.

Welche Karrieremöglichkeiten ergeben sich nach Abschluss dieser Zertifizierung?
Absolventen können Positionen wie Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst, KI-Berater und andere datenorientierte Stellen anstreben.

Welche Fähigkeiten werde ich durch diese Zertifizierung erwerben?
Die Teilnehmer werden Fachkenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen, prädiktive Analytik, Datenvisualisierung und Datenaufbereitung erwerben sowie fundierte Kenntnisse in Python und R.

Rezertifizierung Anforderungen
AI+-Technikkurse erfordern eine jährliche Rezertifizierung, um die Gültigkeit Ihrer Zertifizierung zu gewährleisten. Benachrichtigungen werden drei Monate vor dem Fälligkeitsdatum versendet.

Wie kann AVC dazu beitragen, eine KI-freundliche Kultur zu fördern?
Obwohl KI erhebliche Vorteile bietet, kämpfen viele Organisationen mit Herausforderungen wie Fachkräftemangel, komplexen Datenumgebungen und Integrationshürden bei Systemen. Bei AVC verstehen wir diese Hindernisse und haben unsere Zertifizierungsprogramme darauf zugeschnitten, Unternehmen dabei zu helfen, diese effektiv zu überwinden.

Unser strategischer Ansatz konzentriert sich auf den Aufbau einer Kultur, die die Akzeptanz und Innovation von KI fördert. Durch unsere branchenweit anerkannten Zertifizierungen und unser umfassendes Schulungsangebot statten wir Ihre Mitarbeiter mit den Fähigkeiten und dem Wissen aus, die sie benötigen, um Ihr Unternehmen souverän in eine KI-gestützte Zukunft zu führen.

Maßgeschneidert für Wirkung: Unsere Programme sind nicht von der Stange. Wir bieten spezielle Schulungen an, die von Branchenexperten entwickelt wurden, um Ihre Mitarbeiter mit den spezifischen Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die für wichtige KI-Funktionen erforderlich sind.

Praxisorientiertes, reales Lernen: Wir legen Wert auf praktische Erfahrung statt Theorie und nutzen reale Projekte und Fallstudien. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihr Team das Selbstvertrauen und die Fähigkeit gewinnt, KI-Lösungen effektiv zu implementieren und so Innovationen und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.