Stunden intensive Praxis
Hands-on-Übungen mit realistischen Datensätzen aus verschiedenen Branchen
KI-Modelle scheitern oft an schlechten Trainingsdaten
Viele Unternehmen investieren in künstliche Intelligenz, erreichen aber nicht die gewünschten Ergebnisse. Der Grund liegt meist in unstrukturierten, fehlerhaften oder unvollständigen Daten. Ohne sorgfältig aufbereitete Grundlagen liefern selbst moderne Algorithmen ungenaue Vorhersagen und können wichtige Muster nicht erkennen.
Strukturierte Aufbereitung macht den Unterschied
Unser Seminar vermittelt praktische Methoden zur Datenbereinigung, Normalisierung und Annotierung. Sie lernen, wie Sie Rohdaten in verwertbare Trainingsdatensätze umwandeln und welche Qualitätskriterien entscheidend sind. Mit diesem Wissen schaffen Sie die Basis für zuverlässige KI-Anwendungen, die echte Geschäftsergebnisse liefern.
Was Sie im Seminar lernen
Das Programm deckt alle wichtigen Schritte der Datenaufbereitung ab – von der ersten Analyse bis zur finalen Validierung. Jeder Abschnitt baut praktische Fähigkeiten auf, die Sie direkt in Ihren Projekten anwenden können.
Datenqualität analysieren
Erkennen Sie Inkonsistenzen, Duplikate und fehlende Werte in großen Datensätzen. Sie entwickeln ein systematisches Vorgehen zur Bewertung der Datenqualität.
Bereinigung und Normalisierung
Lernen Sie Techniken zur Standardisierung verschiedener Datenformate. Von Textdaten bis zu numerischen Werten – Sie schaffen einheitliche Strukturen.
Annotierung für Supervised Learning
Verstehen Sie, wie qualitativ hochwertige Labels entstehen. Sie erfahren, welche Annotationsstrategien sich für verschiedene Aufgaben eignen.
Feature Engineering
Entwickeln Sie neue Merkmale aus vorhandenen Daten, die Modelle aussagekräftiger machen. Praxisnahe Beispiele zeigen bewährte Ansätze.
Umgang mit unbalancierten Daten
Adressieren Sie Klassenungleichgewichte mit praktischen Sampling-Techniken. Sie lernen, wann welche Methode sinnvoll ist.
Validierung und Testing
Stellen Sie sicher, dass aufbereitete Daten die Anforderungen erfüllen. Sie entwickeln Prüfprozesse, die Fehler vor dem Training identifizieren.
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Praxisbeispiele aus der Industrie
Konkrete Fallstudien zeigen typische Herausforderungen und bewährte Lösungsansätze
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Tools und Frameworks
Arbeiten Sie mit etablierten Python-Bibliotheken für Datenverarbeitung und Qualitätsprüfung