Grundlagen der Datenanalyse mit Künstlicher Intelligenz
Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Datenanalyst:innen
Datenaufbereitung und -bereinigung für zuverlässige Analysen
Einsatz moderner KI-Tools zur Unterstützung datengetriebener Erkenntnisse

Datenvisualisierung und Interpretation
Erstellung aussagekräftiger Dashboards und Analyseberichte
Visualisierung komplexer Datenmuster zur Entscheidungsunterstützung
Interpretation KI-basierter Analyseergebnisse für strategische und operative Fragestellungen

Prädiktive Analytik und maschinelles Lernen
Entwicklung und Anwendung prädiktiver Modelle in der Praxis
Verständnis überwachter und unüberwachter Lernmethoden
Einsatz in Bereichen wie Marketing, Logistik und Produktion

Big Data und KI-gestützte Datenverarbeitung
Analyse großer, strukturierter und unstrukturierter Datensätze
Nutzung cloudbasierter Plattformen und Tools zur KI-gestützten Analyse
Berücksichtigung von Datenschutz, Ethik und regulatorischen Anforderungen

Praxisprojekte und Fallstudien
Analyse realer Datensätze aus verschiedenen Branchenkontexten
Simulation von KI-gestützten Projekten zur praxisnahen Problemlösung
Zielgerichtete Prüfungsvorbereitung durch Übungen und Projektbewertungen