Artifical Intelligence (AI) - Künstliche Intelligenz in Python

Passt der Kurs zu dir?

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   Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
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   Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
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   Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

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   Titel: Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz in Python und Datenwissenschaft
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz in Python und Datenwissenschaft" verbindet die Welt der Datenanalyse mit maschinellem Lernen und moderner KI-Entwicklung. Teilnehmende lernen, wie sie Python nutzen, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und KI-Anwendungen in der Cloud bereitzustellen. Der Kurs vermittelt praxisnahes Wissen aus den Bereichen Data Science, Machine Learning und Azure-KI-Architektur.
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   2. Zielgruppe
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   Der Kurs richtet sich an Data Scientists, KI-Entwickler:innen, Analyst:innen, IT-Quereinsteiger:innen und Studierende, die praxisorientierte Kenntnisse in Python, Datenanalyse und KI-Entwicklung erwerben möchten.
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   3. Kursniveau
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   Einsteiger bis Fortgeschrittene - Programmier- oder Statistikkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Empfohlen:,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und,,Introduction to Python", um grundlegende Cloud- und Programmierkonzepte zu verstehen.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Datenwissenschaft
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    Teilnehmende erhalten einen Überblick über moderne KI-Systeme, Algorithmen und Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft.
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    Praxisbeispiel: Analyse und Visualisierung von Datensätzen mit Python und Pandas.
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    Kursinhalte

    Einführung in Künstliche Intelligenz und Data Science
    Maschinelles Lernen und neuronale Netze
    Datenaufbereitung, Feature Engineering und Visualisierung
    Überblick über Azure Machine Learning und Cloud-Tools
    Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
    Dieses Modul vertieft das Wissen rund um das Training, Evaluieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen in Azure.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines Prognosemodells mit Azure Machine Learning Studio.
    Azure Machine Learning Workflows
    Datentransformation und Modelltraining
    Evaluierung, Deployment und Automatisierung
    Sicherheit und Governance in KI-Projekten
    Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
    Hier lernen Teilnehmende, KI-Anwendungen zu entwickeln, zu testen und in Cloud-Umgebungen zu integrieren.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-App mit Azure OpenAI und Cognitive Services.
    Azure Cognitive Services (Vision, Speech, Language)
    Nutzung von Azure OpenAI (ChatGPT, GPT-4o)
    Integration von KI-Modellen in Anwendungen
    Monitoring und Skalierung von KI-Diensten
    Modul 4: Python for Data Science (Zusatzqualifikation)
    Dieses Modul vermittelt praxisnahes Wissen über den Einsatz von Python für Datenanalyse und Machine Learning.
    Praxisbeispiel: Aufbau eines ML-Modells mit Scikit-learn zur Vorhersage von Markttrends.
    Einführung in Python und Jupyter Notebooks
    Nutzung von Pandas, NumPy und Matplotlib
    Grundlagen von Machine Learning mit Scikit-learn
    Datenvisualisierung und Auswertung
    Modul 5: Praxisprojekt - KI in Python und Azure
    Im Abschlussmodul setzen die Teilnehmenden ihr Wissen in einem praxisnahen Projekt um.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer vollständigen Machine-Learning-Pipeline mit Python und Azure.
    Kombination von Python, Azure ML und Power BI
    Datenmodellierung und Automatisierung
    Dokumentation, Testing und Deployment
    Abschlusspräsentation und Feedback
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz in Python und Datenwissenschaft" bietet eine praxisnahe Ausbildung in der KI-Entwicklung und Datenanalyse. Teilnehmende lernen, Python gezielt zur Erstellung, Analyse und Integration von KI-Systemen zu nutzen - eine der gefragtesten Kompetenzen im modernen Arbeitsmarkt.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Nürnberg

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Nürnberg

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Routinearbeit per Skript erledigen

   Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

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   Daten mit Pandas aufbereiten

   Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

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   Eigene Anwendungen bauen

   Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

Themen