April 2025
Neue Ansätze in der Datenvisualisierung
Machine Learning ermöglicht heute automatische Mustererkennung in komplexen Datensätzen. Wir zeigen, wie diese Methoden in der Praxis funktionieren.
WeiterlesenWie KI die Datenanalyse verändert
Aktuelle Entwicklungen, praxisnahe Einblicke und fundierte Analysen aus der Welt der KI-gestützten Datenverarbeitung
Aktuelle Beiträge
März 2025
Predictive Analytics verstehen
Vorhersagemodelle basieren auf statistischen Verfahren und historischen Daten. Eine Einführung in die zugrundeliegenden Konzepte und deren Anwendbarkeit.
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Februar 2025
Python für Datenaufbereitung
Die Bibliotheken pandas und NumPy bilden die Grundlage moderner Datenanalyse. Ein strukturierter Überblick über deren Funktionsweise.
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Schwerpunkt
Ethische Fragen in der KI-Analyse
Der Einsatz künstlicher Intelligenz wirft methodische und gesellschaftliche Fragen auf. Wie gehen wir mit Bias in Trainingsdaten um? Welche Transparenzanforderungen stellen sich an algorithmische Entscheidungen? Diese Diskussion erfordert interdisziplinäre Perspektiven und kritische Reflexion.
Mehr erfahrenFachliche Perspektiven
Einblicke in verschiedene Aspekte der KI-gestützten Datenanalyse
Statistische Grundlagen
Korrelationsanalyse, Regressionsmodelle und Hypothesentests bilden das Fundament datengetriebener Erkenntnisse. Diese klassischen Verfahren bleiben auch im Zeitalter des Machine Learning unverzichtbar.
Infrastruktur und Tools
Von Cloud-Plattformen bis zu lokalen Entwicklungsumgebungen – die technische Infrastruktur bestimmt Skalierbarkeit und Effizienz. Wir betrachten gängige Architekturen und deren praktische Umsetzung.
Anwendungsszenarien
Konkrete Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen zeigen, wo KI-Methoden tatsächlichen Mehrwert schaffen. Dabei analysieren wir sowohl Erfolge als auch Herausforderungen in der Implementierung.
Dr. Henrik Waldmann
Dozent für Data Science
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Die Verbindung von theoretischem Wissen und praktischer Anwendung ermöglicht es Lernenden, komplexe Datenprobleme strukturiert anzugehen. Unsere Kurse vermitteln nicht nur Techniken, sondern fördern auch analytisches Denken und methodische Genauigkeit.
Weiterführende Ressourcen
Kursübersicht
Strukturierte Lernpfade von den Grundlagen der Statistik bis zu fortgeschrittenen neuronalen Netzen. Jeder Kurs kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Übungen.
Kurse ansehenMethodenbibliothek
Dokumentierte Verfahren und Algorithmen mit Erklärungen zur mathematischen Funktionsweise. Diese Sammlung dient als Nachschlagewerk für verschiedene Analyseszenarien.
Bibliothek öffnenFachlicher Austausch
Diskussionsforen und regelmäßige Online-Sessions ermöglichen den Dialog zwischen Teilnehmenden und Dozenten. Hier entstehen Lösungsansätze durch gemeinsame Reflexion.
Zum AustauschProjektbeispiele
Ausgewählte Fallstudien demonstrieren den gesamten Analyseprozess von der Problemformulierung bis zur Interpretation der Ergebnisse. Mit kommentierten Code-Beispielen.
Beispiele erkunden