KI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
- CRISP-DM in KNIME anwenden
- Machine Learning sicher einordnen
- Datenqualität und Features bewerten
- 3 Tage
- Grundlagen
- Online
- 5,0 1 Bewertung
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- CRISP-DM in KNIME anwenden
- Machine Learning sicher einordnen
- Datenqualität und Features bewerten
- Clustering und Regression verstehen
- Modellmetriken interpretieren
- KI-Potenziale fundiert prüfen
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- 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 bringst du mit
- 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 Lernweg
Tag 1: Grundlagen, Geschäftsfragen und CRISP-DM
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
Tag 2: Datenverständnis, Datenvorbereitung und KNIME
Am zweiten Tag steht die praktische Arbeit mit Daten im Mittelpunkt. Die Teilnehmer analysieren Datenquellen, erkennen typische Qualitätsprobleme und bauen erste Analyse-Workflows in KNIME auf.
- Datentypen, Datenquellen und Datenqualität bewerten
- Fehlende Werte, Ausreißer und Datenformate einordnen
- Daten bereinigen, transformieren und für Modelle vorbereiten
- Features auswählen und fachlich interpretieren
- Praxisübungen mit KNIME ohne Programmierung
Tag 3: Modellierung, Evaluation und Transfer
Der dritte Tag behandelt die Erstellung und Bewertung von Modellen. Clustering, Regression und Klassifikation werden anhand typischer Anwendungsfälle eingeordnet. Abschließend erfolgt der Transfer in Entscheidungs- und Projektkontexte.
- Clustering, Regression und Klassifikation unterscheiden
- Modelle in KNIME nachvollziehen und Ergebnisse interpretieren
- Metriken zur Modellbewertung nutzen
- Deep Learning und neuronale Netze fachlich einordnen
- KI-Potenziale für Prozessautomatisierung und Projektplanung bewerten
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 16:00 Uhr
3 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- 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
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Das sagen Teilnehmerinnen und Teilnehmer
Echte Rückmeldungen aus den Feedbackbögen dieses Seminars.
individuelle Betreuung, intensiv, informativ und fesselnd
- Wissen
- 5,0
- Verständlichkeit
- 5,0
- Struktur
- 5,0
- Praxis
- 5,0
- Stimmung
- 5,0
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
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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.
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