Generative KI in der Datenanalyse – Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Generative KI in der Datenanalyse – Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung" lernen Sie, wie Sie Künstliche Intelligenz gezielt zur Optimierung ihrer Datenanalyseprozesse einsetzen. Sie erwerben praxisorientierte Fähigkeiten zur Nutzung moderner KI-gestützter Analysewerkzeuge, zur Automatisierung datengetriebener Workflows und zur Interpretation KI-generierter Erkenntnisse. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, KI-Modelle für explorative Analysen und Prognosen einzusetzen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und fundierte Entscheidungen auf Basis KI-gestützter Analysen zu treffen.

Zielgruppe

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

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

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