Kursbeschreibung

Unsere Weiterbildung bereitet dich auf die Analyse und Auswertung großer Datenmengen unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz vor. Da die Nachfrage nach Experten in diesem Bereich stetig wächst, bieten sich gute Chancen auf dem Arbeitsmarkt. Du erwirbst die Fähigkeiten, komplexe Datenanalysen durchzuführen und KI-basierte Lösungen zu entwickeln. In der Weiterbildung erwarten dich folgende Themen:

Grundlagen der Programmierung mit Python

Einführung in Python und Programmiergrundlagen
Lokale und globale Variablen
Schleifen und verschachtelte Schleifen
Built-In Funktionen und String Methoden
VS Code als Entwicklungsumgebung
Grundlagen objektorientierter Programmierung
Dateien und prozedurale Programmierung
Pakete und Visualisierung von Daten

Datenbanken

Datentypen
Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
Schlüssel
Arbeiten mit Datenbanken
Umgang mit JOIN-Befehlen
Speicher- und Leistungsoptimierung
Datenbanksicherheit
Datenbankmanagementsysteme

MS Excel Grundlagen

Grundlegende Excel-Techniken kennenlernen
Zellbezüge verwenden
Mit einfachen Funktionen arbeiten
Spezielle Funktionen einsetzen
Zeitberechnungen durchführen
Druckvorbereitung und individuelle Einstellungen

MS Excel Advanced

Excel-Datenbanken und Analyse
Pivot-Tabellen erstellen
Zielwertsuche und Datentabellen
Diagramme erstellen
Tabellen mit Illustrationen gestalten
Daten austauschen

Data Science

Statistik
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-systemen
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung

Grundlagen Projektmanagement

Bewertung von Projekten und Entscheidungsfindung
Projektvorbereitung
Aufbau und Inhalt des Projektauftrags
Umfeldanalyse und Stakeholder Analyse
Steuerung und Reporting in Projekten
Projektabschlussbericht und Projektdokumentation

Kommunikation, Gesprächsführung und Präsentation

Feedback als Kommunikationsinstrument
Gespräche führen im Unternehmenskontext
Präsentation vorbereiten und gestalten
Nonverbale Kommunikation und ihre Bedeutung
Aufregung und Lampenfieber regulieren
Selbstmotivierung

AI und Big Data

Big Data Technologien
Datenschutzrechtliche Aspekte
Big Data Analysen mit Programmiersprache R
Kategorien der Künstlichen Intelligenz
Praktische Anwendung von KI
KI in der Gesundheitsbranche

KI und Prompt Engineering in der Praxis

Moderne KI-Tools und KI-Sicherheit
Datenschutz und Urheberrechte
​Anwendungsszenarien moderner KI-Tools umsetzen
​KI und der Arbeitsmarkt
EU AI Act
AI Crime