AI, IoT und Data Science - Grundlagen in Emerging Technologies

Passt der Kurs zu dir?

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   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
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   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
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   Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

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   AI/ Künstliche Intelligenz, IoT und Data Science sind häufig verwendete Begriffe, die aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken sind. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen in allen drei genannten Technologien. Alle Kurse schließen mit einer Zertifizierungsprüfung ab.
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   Dieses Weiterbildungsangebot besteht aus individuell buchbaren Modulen. Ergänzend können weitere Trainings kombiniert oder die Weiterbildung individuell umgestellt werden.
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   CertNexus - AIBIZ - Artificial Intelligence / Künstliche Intelligenz Grundlagen inkl. Zertifizierung
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   CertNexus - IoTBIZ / Grundlagen Internet of Things inkl. Zertifizierung
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   CertNexus - DSBIZ - Data Science Grundlagen inkl. Zertifizierung
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   MS Office 365

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   Wenn gewünscht kann die Maßnahme teilweise oder ganz um MS Office 365 erweitert werden. Microsoft bietet für die Verwendung von Microsoft Office unterschiedliche Modelle an

   Excel 365
   Teams 365

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   Sindelfingen

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Landau in der Pfalz

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Pforzheim

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Karlsruhe

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Aldingen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Vorhersagen aus Daten bauen

   Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

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   Datenpipelines und Cloud

   Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

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   Modelle erklären und verantworten

   Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen