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Generative KI in der Datenanalyse – Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung

Seminardauer: 2 Tage

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 2-tägigen Seminar „Generative KI in der Datenanalyse – Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung“ erfahren Sie, wie Sie Künstliche Intelligenz gezielt zur Verbesserung Ihrer Datenanalyseprozesse einsetzen können. Dabei erwerben Sie praxisnahe Kenntnisse im Umgang mit modernen KI-gestützten Analysewerkzeugen, der Automatisierung datenbasierter Abläufe sowie der Interpretation von KI-generierten Ergebnissen. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, KI-Modelle für explorative Analysen und Prognosen zu nutzen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und fundierte Entscheidungen auf Grundlage KI-gestützter Auswertungen zu treffen.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Data Scientists
  • Projektmanager im datengetriebenen Umfeld
  • BI-Spezialisten und Reporting-Experten
  • Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Controlling, Marketing und Business Intelligence

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Datenanalyse
  • Basiswissen in Statistik und Machine Learning sind hilfreich
  • Erfahrung mit Tabellenkalkulationen oder BI-Tools: Kenntnisse in Excel, Power BI oder ähnlichen Tools sind nützlich, aber keine Voraussetzung.
  • Grundlegende Programmierkenntnisse hilfreich, um KI-gestützte Analysen besser nachvollziehen zu können
  • Offenheit für neue Technologien

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Warum KI für die Datenanalyse?

  • Herausforderungen traditioneller Methoden:
    • Manuelle Datenaufbereitung
    • regelbasierte Analysen
    • begrenzte Skalierbarkeit
  • KI-gestützte Analysen im Vergleich: Effizienzsteigerung, bessere Mustererkennung, höhere Prognosegenauigkeit
  • Praxisbeispiele: Wo KI-gestützte Datenanalyse heute erfolgreich eingesetzt wird

Einführung in KI für die Datenanalyse

  • Grundlegende Konzepte:
    • Machine Learning,
    • Deep Learning und
    • neuronale Netze
  • Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Wie KI mit komplexen Daten umgeht
  • Wichtige Algorithmen und Modelle für die Datenanalyse

Automatisierte Datenaufbereitung mit KI

  • Bereinigung und Transformation großer Datenmengen
  • Automatisiertes Feature Engineering: Wie KI relevante Merkmale erkennt
  • Einsatz von KI zur Anomalie-Erkennung und Datenqualitätssicherung

Explorative Datenanalyse mit KI

  • Mustererkennung und Segmentierung von Daten
  • Visualisierung von Erkenntnissen durch KI-gestützte Dashboards
  • Anwendung von Clustering-Methoden und dimensionality reduction

Praxisworkshop: Implementierung eines KI-gestützten Analyseprozesses

  • Umsetzung eines vollständigen Workflows von der Datenaufbereitung bis zur Analyse
  • Arbeiten mit KI-gestützten Tools wie AutoML, Pandas AI oder DataRobot

Fortgeschrittene KI-gestützte Analyseverfahren

  • Clustering-Techniken für Kunden- und Marktanalysen
  • Natural Language Processing (NLP) für Text- und Stimmungsanalysen
  • Zeitreihen Analysen mit KI für Prognosen und Trendermittlung

Automatisierung von Analysen mit KI

  • Aufbau skalierbarer Analysepipelines mit KI
  • Integration von KI in bestehende BI- und Reporting-Systeme
  • Tools und Plattformen für automatisierte Datenanalyse

Interpretation von KI-gestützten Analysen

  • Chancen und Grenzen von KI-Modellen verstehen
  • Bias und ethische Aspekte in der KI-gestützten Analyse
  • Validierung und Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen

KI in der Entscheidungsfindung

  • Ableitung von Geschäftsentscheidungen aus KI-gestützten Erkenntnissen
  • Kombination von KI-Analysen mit klassischer Statistik und Expertenwissen
  • Strategien für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen

Praxisworkshop: Entwicklung und Optimierung eines eigenen KI-gestützten Analyseprojekts

  • Umsetzung eines praxisnahen Analyseprojekts mit KI
  • Optimierung von Vorhersagemodellen und Automatisierungsprozessen
  • Abschlussdiskussion und Best Practices für den zukünftigen Einsatz

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