Tableau für interaktive Dashboards und Datenvisualisierung mit Zusatzqualifikation: Microsoft Power BI, Prompt Engineering, Machine Learning, Deep Learning und AI-Development

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Erstellung interaktiver Dashboards und Datenvisualisierungen mit Tableau und Microsoft Power BI. Sie erlernen die Grundlagen des Prompt Engineerings sowie die Anwendung von Machine Learning und Deep Learning. Zudem entwickeln Sie Fähigkeiten im Bereich AI-Development. Diese Qualifikationen ermöglichen Ihnen Tätigkeiten in der Datenanalyse, im Bereich der künstlichen Intelligenz und in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen.

Interaktive Dashboards und Datenvisualisierung mit Tableau

• Einführung in Tableau und Verstehen von Datenmodellierung
• Darstellen von Veränderungen durch Ranglisten und Bump-Diagramme
• Aggregationen, Berechnungen und Parameter
• Verwendung von Kartendiensten
• Erstellen von interaktiven Dashboards
• Geografische Analyse
• Erstellen von Reporten inklusive Dashboard mit Interaktivität

Microsoft Power BI: Datenanalyse und Datenmodelle

• Datenvorbereitung für Power BI
• Arbeiten mit Power Query
• Datenquellen verbinden und importieren
• Interaktive Dashboards gestalten
• Balken- und Liniendiagramme
• Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
• Einführung in Power BI

Prompt Engineering mit ChatGPT

• Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick
• ChatGPT: das Sprachmodell von OpenAI
• Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung
• Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
• Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale
• Kontextsensitivität in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis

Machine Learning: Systeme und Anwendungen

• Einführung in Machine Learning
• Arten des Machine Learning
• Entwicklung eines Machine-Learning-Systems
• Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
• Bewertung von Modellen
• Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen

Deep Learning: Technologien und Modelle

• Aufgaben und Funktion von Deep Learning
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Neuronale Netze
• Keras
• Verbindungen zu TensorFlow
• Laden und Speichern von Modellen

AI-Development und Chatbot-Technologien

• Einführung in AI-Development
• Aufbau eines einfachen Chatbots
• Trainieren von Chatbot-Modellen
• NLP-Grundlagen für Chatbots
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken
• AI-Ethik und Datenschutz in Chatbots