Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis

Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis

Das datengetriebene Unternehmen und Industrie 4.0 sind die aktuellen Herausforderungen für die Digitalisierung der Wirtschaft. Hinter diesen Schlagworten stehen Data Science und Künstliche Intelligenz als methodische Ansätze zur analytischen Auswertung und Interpretation von Daten. 

Auf der Basis einer Einführung in die grundlegenden mathematischen und statistischen Verfahren gewinnen Sie einen Einblick in die Anwendung und Interpretation der wichtigsten Methoden der explorativen und modellbasierten Datenanalyse. Im Rahmen der Datenaufbereitung erfahren Sie, wie betriebswirtschaftliche Daten bereinigt und sinnvoll transformiert werden, um die Extraktion von entscheidungsrelevantem Wissen zu ermöglichen. 

Den methodischen Schwerpunkt bildet die Modellbildung auf der Basis von unterschiedlichen Ansätzen des Machine Learning. Am Beispiel typischer Algorithmen wie Entscheidungsbäumen und linearen Methoden lernen Sie die algorithmischen Grundlagen der Verfahren kennen. Darauf aufbauend diskutieren Sie aktuelle Ansätze des Machine Learning, wie Ensemble-Verfahren und künstliche neuronale Netze. Diese bilden den Hintergrund, um den Einsatz Künstlicher Intelligenz sinnvoll bewerten und planen zu können. Die Optimierung und Interpretation der Ergebnisse sowie die erfolgreiche Operationalisierung des Modellwissens in einem betriebswirtschaftlichen Kontext spielen dabei eine entscheidende Rolle.