Blended Learning

Machine Learning und Data Mining: Konzepte, Modelle, Lernverfahren

Der technische Grundkurs für eigene KI- und Data-Projekte

Wer konkrete Pläne mit Künstlicher Intelligenz verfolgt, sollte ein fundiertes technisches Verständnis von KI haben. Denn nur mit hinreichendem Wissen lassen sich treffende Anwendungsfälle kreieren, Projekte planen, die richtigen Technologie-Entscheidungen treffen, Ressourcen kalkulieren und Erwartungen managen. In diesem Kurs lernst du alles, was du dafür brauchst. Du schaust unter die Haube der Künstlichen Intelligenz und siehts im Detail, wie Machine Learning und Datenmodelle funktionieren. Dabei kommst du nicht nur mit den Grundlagen in Berührung. Von Beginn an machst du auch eigene praktische Erfahrungen anhand bereitgestellter Daten- und Trainingssets – ohne dafür Programmierkenntnisse mitbringen zu müssen. Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen und Live-Webinaren. Er ist so konzipiert, dass du flexibel über einen Zeitraum von vier Wochen lernen kannst – ideal, wenn du dich berufsbegleitend weiterbilden möchtest.

Schon gewusst?

Dieser Kurs ist Bestandteil der zertifizierten Master Class „KI Manager:in“ und der Master Class "Machine Learning Engineer". Bei Buchung der gesamten Master Class sparst du im Vergleich zur Buchung der einzelnen Module.

Modul 1: Webinar
120 Min.
Kick-off, Einstieg und Einführung in KNIME
Kick-off, Einstieg und Einführung in KNIME

Nach der Vorstellung und einer Einführung in die Lernumgebung geht es direkt ins Thema: Dein:e Trainer:in durchläuft mit dir zusammen eine erste vollständige Pipeline von der Data Preparation bis zum Trainieren des Datenmodells. 

Modul 2: Selbstlernphase
120 Minuten
Grundlagen: Machine Learning und Data Mining
Grundlagen: Machine Learning und Data Mining
  • Grundlagen Data Mining und Machine Learning
  • Wichtige Lernverfahren im Detail erklärt
  • Daten-Projekte umsetzen mit CRISP-DM
  • Business Understanding: Was sagen Daten aus?
Modul 3: Selbstlernphase
240 Minuten
Data Understanding und Data Preparation
Data Understanding und Data Preparation
  • Alles über Datentypen und Datenquellen
  • Daten verstehen: Welche Informationen enthalten Daten?
  • Erste Praxisbeispiele mit Übungen in KNIME
  • Data Preparation für Datenprojekte
Modul 4: Webinar
180 Min.
Besprechung der Praxisaufgaben
Besprechung der Praxisaufgaben

Nach einer gemeinsamen Reflexion der Inhalte aus den ersten Selbstlernphasen führt dich dein:e Trainer:in in die praktische Arbeit mit den wichtigsten Data-Tools ein. Du bekommst dabei das Wissen, um eigene Projekte vollständig durchzuführen.

Modul 5: Selbstlernphase
300 Min.
Modellierung und Evaluation
Modellierung und Evaluation
  • Clustering mit Algorithmen
  • Modelle zur Regression
  • Modelle zur Klassifikation
  • Die wichtigsten Metriken
  • Praxisbeispiele in KNIME
Modul 6: Selbstlernphase
60 Min.
Grundlagen Neuronaler Netze
Grundlagen Neuronaler Netze
  • Die Funktionsweise Neuronaler Netze
  • Überblick über die Architekturen
  • Machine Learning in Produktion bringen — ein Ausblick
Modul 7: Webinar
180 Min.
Anwendung von Machine Learning in Projekten
Anwendung von Machine Learning in Projekten

Nachdem alle Fragen aus den Selbstlerneinheiten beantwortet sind, werden die praktischen Übungsprojekte der Teilnehmenden ausgewertet. Anschließend gibt dir dein:e Trainer:in einen Ausblick auf das Deployment von Machine-Learning-Modellen. 

Inhalte und Ablauf des Kurses

1. Machine Learning und Data Mining

  • Grundlagen Data Mining und Machine Learning
  • Wichtige Lernverfahren im Detail erklärt
  • Daten-Projekte umsetzen mit CRISP-DM
  • Business Understanding: Was sagen Daten aus?

2. Data Understanding und Data Preparation

  • Alles über Datentypen und Datenquellen
  • Daten verstehen: Welche Informationen enthalten Daten?
  • Erste Praxisbeispiele mit Übungen in KNIME
  • Data Preparation für Datenprojekte

3. Modellierung und Evaluation

  • Clustering mit Algorithmen
  • Modelle zur Regression
  • Modelle zur Klassifikation
  • Die wichtigsten Metriken
  • Praxisbeispiele in KNIME

4. Ein Ausblick auf Deep Learning in Neuronalen Netzen

  • Die Funktionsweise Neuronaler Netze
  • Überblick über die Architekturen
  • Machine Learning in Produktion bringen – ein Ausblick
  • Exkurs: Deep Learning als Teilbereich des maschinellen Lernens

So lernst du in diesem Kurs

Dieser Online-Kurs bietet dir ein digitales Blended-Konzept, das für das berufsbegleitende Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 3-4 Stunden pro Woche kommst du sicher ans Ziel. Alternativ kannst du dir die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernst du in dem Kurs:

Selbstlernphasen: Lerne selbstbestimmt, in deinem eigenen Tempo und wann immer du möchtest. Unsere Kurse bieten dir dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.

Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren triffst du deine Referent:innen persönlich. Du erhältst Antworten auf deine Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um dein Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.

Praxisaufgaben: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu erlernen, erhältst du Zugang zu Trainingssets, die du mit Python oder der Open-Software KNIME selbst bearbeiten kannst. Dabei bereinigst du Daten, trainierst eigene Modelle und lernst wichtige Tools kennen. Vorwissen ist nicht erforderlich.

Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht dir eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tausche dich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären deine Fragen.

Future Jobs Club: Erhalte exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, Micro-Learnings (sparks), News und Future Work Hacks.

Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhältst du ein Zertifikat und ein Open Badge, das du ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen kannst.  

Dein Nutzen

Du lernst, was Künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert und wofür du KI einsetzen kannst.

Du erlebst, welche Bedeutung Daten haben für Automatisierung, Analyse und die Erstellung von Modellen und worauf es bei der Datenqualität ankommt.

Du kannst Daten bereinigen und vorbereiten, um eigene Mining- oder Machine-Learning-Projekte umzusetzen.

Du lernst die technischen Abläufe im Machine Learning kennen und kannst diese anschaulich im Unternehmen vermitteln.

Du machst erste praktische Erfahrungen mit der Arbeit an Daten- und Trainingssets und kannst dein Wissen danach direkt einsetzen.

Du bist in der Lage, fundierte Entscheidungen über den Einsatz von KI in deinem Unternehmen zu treffen, und kannst mit technischen Abteilungen auf Augenhöhe kommunizieren.

Du qualifizierst dich in einem neuen Kompetenzfeld, das in der Zukunft eine große Rolle spielen wird und schon heute stark gefragt ist.

Nimm aktiv an unserer Online- Community teil, arbeite mit deinen eigenen Fragestellungen – so profitierst du am meisten von diesem Online-Training. Dadurch bringst du die Inhalte sowohl im Selbststudium als auch in praktischen Übungen in die Anwendung.

Methoden

Fundierter Trainer:innen-Input, Präsentationen, Praktische Übungen, Selbstreflexionen, Diskussionen, Arbeitshilfen, Gruppenarbeiten zu realen Projekten der Teilnehmenden und Erfahrungsaustausch in der Lern-Community.

In der Veranstaltung kann folgendes Drittanbieter-Tool eingesetzt werden:
  • KNIME

Für wen ist der Kurs geeignet?

Dieser Kurs richtet sich an alle, die genau wissen möchten, was sich hinter KI verbirgt. Wir empfehlen diesen Kurs Entscheider:innen in Unternehmen wie auch Produktmanager:innen, Product Ownern und Prozessmanager:innen, die Abläufe mit KI automatisieren möchten. Auch technische Führungs- und Fachkräfte erhalten mit dem Kurs einen idealen Einstieg in das Thema Data Mining und KI.

Insgesamt ist der Kurs der ideale Einstieg in das Themenfeld KI und Machine Learning. Er ist gleichermaßen geeignet für Ein- und Quereinsteiger:innen wie auch für Personen mit Vorwissen, die ihr KI-Wissen vertiefen und es in Anwendung bringen möchten.

Open Badges - Zeigen Sie auch digital, was Sie können.

Open Badges sind anerkannte, digitale Teilnahmezertifikate. Diese verifizierbaren Nachweise sind der aktuelle Standard für die Einbindung in Karrierenetzwerken wie z.B. LinkedIn.

Damit zeigen Sie digital, über welche Kompetenzen Sie verfügen. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie von uns ein Open Badge.

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Seminarbewertung zu „Machine Learning und Data Mining: Konzepte, Modelle, Lernverfahren“

4,6 von 5
bei 17 Bewertungen
Seminarinhalte:
4,7
Verständlichkeit der Inhalte:
4,5
Praxisbezug:
3,9
Fachkompetenz:
4,9
Teilnehmenden­orientiert:
4,9
Methodenvielfalt:
4,5
Blick ins Produkt

Hier erhalten Sie Eindrücke vom Seminar sowie Informationen rund um das Seminarthema.

Fachartikel, Interviews oder Whitepaper rund um das Thema

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Künstliche Intelligenz gehört zu den Top-Herausforderungen und Chancen für Unternehmen und Organisationen weltweit. KI beeinflusst alle Bereiche in Firmen, von der Zusammenarbeit über die Produktentwicklung bis hin zur Prozessoptimierung. Umso höher ist deshalb der Bedarf an Fachkräften, die den Einsatz von KI planen, strukturieren und voranbringen können. Hier können Sie sich das Jobprofil KI Manager [...]

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Machine Learning Engineer: Aufgaben und Gehalt

Künstliche Intelligenz ist einer der wichtigsten Megatrends, die unsere Art zu arbeiten und zu leben immer mehr beeinflussen werden. Für Unternehmen birgt KI Risiken, aber auch viele Chancen. Um diese neue Technologie sinnvoll einzusetzen, braucht es Profis wie Machine Learning Engineers. Sie sorgen dafür, KI in die richtigen Bahnen zu lenken. Dieser Artikel beleuchtet Aufgaben, [...]

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