AZAV-zertifizierter Träger
Förderung durch die Agentur für Arbeit möglich
Kursbeschreibung
Aus Daten belastbare Erkenntnisse zu gewinnen, verlangt Methode und ein Bewusstsein für Grenzen. Der Kurs Data Science verbindet statistische Grundlagen und Modellierung mit den Anforderungen an vertrauenswürdige KI. Behandelt wird, wie Datenprojekte strukturiert ablaufen und welche rechtlichen und ethischen Fragen dabei mitlaufen.
Der Kurs verbindet das methodische Handwerkszeug der Datenanalyse mit den Anforderungen an verantwortungsvolle KI. Damit lassen sich Datenprojekte fachlich fundiert und regulatorisch bewusst aufsetzen. Als Werkzeuge werden ChatGPT, Google Gemini, MS Copilot, Python, Visual Studio Code, Jupyter Notebooks, pandas und NumPy genutzt.
Lehrplan & Module
* Eine Unterrichtseinheit entspricht 45 Minuten.
Data Science
- Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
- Statistik
- Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
- Integration von Data Science im Unternehmen
- CRISP-DM Vorgehensmodell
- Fallstudien
- Einführung in Trustworthy AI
- Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
- Bias und vertrauenswürdige KI
- Ethik und Fairness in KI-Systemen
- Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
- Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Enthaltene Zertifikate
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Für die Teilnahme empfehlen wir dir, einen Computer mit mindestens 13 Zoll Bildschirmdiagonale zu nutzen, der mindestens WIN 10 oder OS 14.10 unterstützt und mehr als 4 GB Arbeitsspeicher hat. Du kannst mit einem PC oder einem Notebook, für manche Funktionen auch mit einem Tablet oder sogar deinem Smartphone teilnehmen. Es können grundsätzlich alle Browser, wie z. B. Safari, Google Chrome, Mozilla Firefox oder Edge, in der aktuellsten Version verwendet werden. Das notwendige technische Equipment wie einen Arbeitslaptop stellen wir dir zur Verfügung.
Zielgruppen
- Arbeitssuchende
- Fachkräfte
- Berufstätige
Berufsbilder
- Data Scientist
- Data Analyst
- Datenanalytiker
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