Künstliche Intelligenz in der Praxis: Datenkompetenz mit KI erhöhen

• Datenkompetenz ist mehr als nur Datenanalyse
  Florian erklärt, dass Datenkompetenz nicht nur das Analysieren von Daten bedeutet, sondern auch das Verstehen und Visuell-Machen von Daten, um diese für Entscheidungen und Prozessautomatisierungen nutzen zu können. 
   
• Wachsende Bedeutung von Datenkompetenz für Business-Analysten
  Datenkompetenz ist eine Fähigkeit ist, die in immer mehr Bereichen benötigt wird.
  Business Analysten benötigen jedoch besonders ein gewisses Grundverständnis für Daten, um die KI in ihren Prozessen zu integrieren und zu verstehen, welche Daten benötigt werden.
   
• Feature Engineering als entscheidender Faktor in der KI-Nutzung
  Beim Einsatz von KI im Business-Umfeld ist es entscheidend, die richtigen Daten (Features) zu wählen und zu wissen, wie diese am besten für KI-Modelle aufbereitet werden.
  Feature Engineering ist der Schlüssel, um KI effektiv und präzise einzusetzen.
   
• Daten als Grundlage für KI-Projekte
  Florian betont, dass Feature Engineering und die Qualität der Daten entscheidend sind, um mit KI wertvolle Ergebnisse zu erzielen. Ohne qualitativ hochwertige Daten kann das KI-Modell keine zuverlässigen Ergebnisse liefern.
   
• Verschiedene Arten von KI-Methoden (überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning):
  Florian erklärt, wie verschiedene KI-Methoden unterschiedliche Anforderungen an die Daten stellen und wie sie im Business-Kontext eingesetzt werden können.
  Anhand von Praxisbeispielen zeigt er auf, welche KI-Methoden für verschiedene Arten von Business-Prozessen geeignet sind, um die Datenkompetenz zu erweitern.

Datenkompetenz ist mehr als nur das Verstehen von Daten – es umfasst auch die Fähigkeit, Daten richtig zu analysieren und für Entscheidungen zu nutzen.

Florian Werner-Jäger

• Datenkompetenz als Grundlage
  Stelle sicher, dass du ein solides Grundverständnis von Daten und deren Anwendung in deinem Business-Bereich hast. Dies wird dir helfen, KI-Technologien effektiv zu integrieren.
   
• Feature Engineering beherrschen
  Mache dir bewusst, welche Daten du für deine KI-Projekte brauchst und wie du sie aufbereiten musst. Feature Engineering ist entscheidend, um präzise und relevante Ergebnisse zu erzielen.
   
• Verschiedene KI-Methoden verstehen
  Verstehe die verschiedenen KI-Methoden wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning, um die passende Methode für dein Projekt auszuwählen.

Wie Du das konkret umsetzt, zeigen wir Dir in den Seminaren, die Du unten auf der Seite findest!

Datenkompetenz ist unverzichtbar für die moderne Arbeitswelt, insbesondere für Business Analysten und Projektmanager, die mit KI arbeiten. Ein tiefes Verständnis von Daten, Feature Engineering und den verschiedenen KI-Methoden ist entscheidend, um erfolgreich mit KI-Systemen zu arbeiten und präzise Business-Entscheidungen zu treffen. Investiere in deine Datenkompetenz und bereite dich auf die Veränderungen vor, die KI und Datenanalyse in der Business-Welt mit sich bringen.