KI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
Die wichtigsten Themen
CRISP-DM in KNIME anwenden
Machine Learning sicher einordnen
Datenqualität und Features bewerten
Clustering und Regression verstehen
Modellmetriken interpretieren
KI-Potenziale fundiert prüfen
Überblick Wer KI-Projekte verantwortet, braucht mehr als einen Überblick über aktuelle Begriffe. In diesem dreitägigen Machine-Learning-Workshop lernst du, wie Datenanalyse und Machine Learning fachlich zusammenhängen, wie aus...
Wer KI-Projekte verantwortet, braucht mehr als einen Überblick über aktuelle Begriffe. In diesem dreitägigen Machine-Learning-Workshop lernst du, wie Datenanalyse und Machine Learning fachlich zusammenhängen, wie aus Geschäftszielen belastbare Datenfragen entstehen und wie typische Modelle geplant, erstellt und bewertet werden. Der Workshop richtet sich an Entscheiderinnen, Entscheider und Fachverantwortliche, die KI-Vorhaben besser einschätzen, mit technischen Teams auf Augenhöhe sprechen und realistische Anforderungen an Daten, Modelle und Prozesse formulieren möchten.
Im Mittelpunkt steht der komplette Analyse-Workflow nach CRISP-DM: vom Business Understanding über Datenverständnis und Datenvorbereitung bis zur Modellierung, Evaluierung und Einordnung der Ergebnisse. Praxisübungen in KNIME zeigen, wie Data Mining ohne Programmierkenntnisse umgesetzt wird. Dadurch eignet sich das Training auch für Personen, die keine Python-Erfahrung mitbringen, aber fundierte Entscheidungen zu Datenanalyse und Machine Learning treffen müssen. Wer im Anschluss technisch tiefer einsteigen möchte, findet passende Vertiefungen im Python Machine Learning Grundkurs oder in der Kategorie Data Science & KI-Datenanalyse.
Diese Weiterbildung unterstützt außerdem den Aufbau von KI-Kompetenz im Sinne von KI-VO Art. 4, indem sie technische Grundlagen, Datenqualität, Modellbewertung und die praktische Einordnung von KI-Anwendungsfällen verständlich verbindet.
Die Themen Einordnung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Mining und Deep Learning · Typische Einsatzfelder von Datenanalyse und Machine Learning in Unternehmen...
Grundlagen von Machine Learning, Data Mining und KI
- Einordnung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Mining und Deep Learning
- Typische Einsatzfelder von Datenanalyse und Machine Learning in Unternehmen
- Abgrenzung zwischen regelbasierter Automatisierung, statistischer Analyse und lernenden Modellen
- Wichtige Lernverfahren im Überblick: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
- Rolle von Daten, Trainingssets, Features und Zielvariablen in Machine-Learning-Projekten
CRISP-DM als Vorgehensmodell für Datenprojekte
- Strukturierter Ablauf von Datenprojekten mit CRISP-DM
- Business Understanding: Geschäftsziele, Datenfragen und KPIs ableiten
- Data Understanding: Datenquellen, Datenstruktur, Aussagekraft und Grenzen erkennen
- Data Preparation: Daten bereinigen, transformieren und für Modelle vorbereiten
- Modeling und Evaluation als iterative Arbeitsschritte im Analyseprozess
- Einordnung von CRISP-DM für realistische Projektplanung und fachliche Entscheidungsprozesse
Datenverständnis und Datenvorbereitung in KNIME
- Überblick über Datentypen, Datenquellen und typische Qualitätsprobleme
- Analyse von Verteilungen, Ausreißern, fehlenden Werten und Datenformaten
- Aufbau einfacher Analyse-Workflows in KNIME ohne Programmierkenntnisse
- Vorbereitung von Daten für Data-Mining- und Machine-Learning-Modelle
- Feature-Auswahl und fachliche Interpretation von Datenmerkmalen
- Praxisnahe Übungen mit realitätsnahen Daten- und Trainingssets
Modelle erstellen und Ergebnisse bewerten
- Clustering zur Mustererkennung und Segmentierung
- Regressionsmodelle für Prognosen und Zusammenhänge
- Klassifikationsmodelle für Entscheidungs- und Zuordnungsaufgaben
- Wichtige Metriken zur Modellbewertung und Ergebnisinterpretation
- Unterschied zwischen Modellgüte, fachlicher Nutzbarkeit und operativer Umsetzbarkeit
- Praxisbeispiele zur Bewertung von Machine-Learning-Modellen in KNIME
Deep Learning und neuronale Netze einordnen
- Grundprinzipien neuronaler Netze und ihrer Architektur
- Einordnung von Deep Learning als spezialisierte Technik im maschinellen Lernen
- Typische Anwendungsfelder und Anforderungen von Deep-Learning-Verfahren
- Abgrenzung zu klassischen Machine-Learning-Modellen
- Bewertung, wann Deep Learning fachlich sinnvoll ist und wann klassische Verfahren ausreichen
Wer hier richtig ist
- Entscheiderinnen, Entscheider, Geschäftsführende und Bereichsleitungen, die KI-Initiativen bewerten, priorisieren oder budgetieren
- Produktmanagerinnen, Produktmanager, Product Owner und Prozessverantwortliche, die Automatisierungspotenziale mit Machine Learning einschätzen möchten
- Fachverantwortliche aus Controlling, Operations, Vertrieb, Service oder Call-Center-Umgebungen, die Datenanalyse-Projekte fachlich begleiten
- Technische Führungskräfte und Projektleitungen, die zwischen Fachbereich, Data-Science-Team und IT vermitteln
Das lernst du
- Fundiertes Verständnis der technischen Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Mining
- Sichere Einordnung von Datenqualität, Datenquellen und Datenvorbereitung als Erfolgsfaktoren für KI-Projekte
- CRISP-DM als strukturiertes Vorgehensmodell für Datenanalyse- und Machine-Learning-Projekte anwenden
- Clustering, Regression und Klassifikation fachlich unterscheiden und passende Einsatzszenarien bewerten
- Modellergebnisse anhand zentraler Metriken interpretieren und realistische Schlussfolgerungen ableiten
- KI-Potenziale für Prozessautomatisierung erkennen und Anforderungen präzise mit technischen Teams abstimmen
So arbeiten wir
- Fachliche Impulse zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Mining und CRISP-DM
- Live-Demos zur Umsetzung von Datenanalyse-Workflows in KNIME
- Praxisübungen mit realitätsnahen Daten- und Trainingssets
- Gemeinsame Interpretation von Modellergebnissen, Metriken und typischen Fehlerquellen
- Diskussion von KI-Anwendungsfällen aus Geschäftsprozessen, Produktentwicklung und Automatisierung
- Transfer in eigene Entscheidungs- und Projektkontexte
Empfohlene Vorkenntnisse
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Grundverständnis für Geschäftsprozesse, Kennzahlen oder datenbasierte Fragestellungen hilfreich
- Interesse an Künstlicher Intelligenz, Data Mining und praktischer Datenanalyse
- Bereitschaft, Analyse-Workflows in KNIME anhand von Übungen nachzuvollziehen
Dein Fahrplan
Der erste Tag schafft das fachliche Fundament für KI-Projekte. Behandelt werden die Einordnung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Mining und Deep Learning sowie die Bedeutung von Daten für Automatisierung und Modellbildung.
- Grundbegriffe und typische Einsatzfelder von Machine Learning
- Unterschied zwischen Datenanalyse, Data Mining und lernenden Modellen
- Business Understanding im CRISP-DM-Prozess
- Geschäftsziele in Datenfragen und KPIs übersetzen
- Einordnung realistischer KI-Anwendungsfälle im Unternehmen
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Bewertungen & Feedback
Wissen
5.0
5.0
von 1 Bewertung
Verständlichkeit
5.0
Fragen und Antworten zu KI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Ist der Workshop eine Machine-Learning-Schulung für Entscheiderinnen und Entscheider?
Ja. Der Workshop vermittelt Machine Learning, Data Mining und Datenanalyse so, dass fachliche Entscheiderinnen und Entscheider KI-Projekte realistisch bewerten. Es geht nicht um Programmierung, sondern um Verständnis für Daten, Modelle, CRISP-DM, Modellbewertung und die Zusammenarbeit mit technischen Teams.
Welche Rolle spielt CRISP-DM in diesem Training?
CRISP-DM bildet den roten Faden des Workshops. Du lernst, wie Datenprojekte von der Geschäftsfrage über Datenverständnis und Datenvorbereitung bis zur Modellierung und Evaluierung strukturiert werden. Damit eignet sich das Seminar besonders für Suchanfragen rund um CRISP-DM-Schulung und praxisnahe KI-Projektplanung.
Muss ich Python programmieren können?
Nein. Die Übungen erfolgen in KNIME und sind ohne Programmierkenntnisse nachvollziehbar. Wenn du anschließend selbst Modelle programmieren möchtest, ist der Python Machine Learning Grundkurs eine passende technische Vertiefung.
Was ist der Unterschied zu einem Data-Mining-Grundkurs?
Ein Data-Mining-Grundkurs legt meist stärkeres Gewicht auf einzelne Analyseverfahren. Dieser Workshop verbindet Data Mining, Machine Learning, Datenanalyse und Entscheidungsfragen. Wenn du zunächst einen breiteren Einstieg in Data Mining suchst, passt der Data Mining Einführungskurs als vorbereitendes Seminar.
Welche Modelle werden im Workshop behandelt?
Behandelt werden unter anderem Clustering, Regression und Klassifikation. Zusätzlich ordnet der Workshop Deep Learning und neuronale Netze fachlich ein, damit du typische Einsatzszenarien, Voraussetzungen und Grenzen besser beurteilst.
Unterstützt das Seminar beim Aufbau von KI-Kompetenz nach KI-VO Art. 4?
Ja. Das Training unterstützt den Kompetenzaufbau, weil es technische Grundlagen, Datenqualität, Modellbewertung und praktische KI-Anwendungsfälle vermittelt. Damit entsteht ein belastbares Verständnis für Entscheidungen rund um Datenanalyse und Machine Learning.
Welche Weiterbildung passt nach diesem Workshop?
Für den nächsten Schritt eignen sich je nach Zielsetzung die Data Science und Machine Learning Einführung, der Machine Learning mit Mathematik Grundkurs oder der Python Deep-Dive zu Deep Learning und neuronalen Netzen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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