Webscraping + Machine Learning + REST API + Datenanalyse
Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse in der Datenextraktion und Analyse durch Webscraping, REST-API und Machine Learning. Teilnehmende lernen, wie sie mithilfe von KI-Tools und digitalen Prozessen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und analysieren können.
Modul 1: Datenextraktion und Analyse mit Webscraping
Modul 2: REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
Modul 3: Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
Modul 4: Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
Modul 5: Data Literacy – Kompetenz im Umgang mit digitalen Daten
Datenextraktion und Analyse mit Webscraping- Technischer Einstieg: Webscraping Python und REST API Python zur Sammlung großer Datenmengen aus verteilten Quellen.
- Tool-gestützte Abläufe: Auswahl geeigneter Webscraping Software für strukturierte Extraktion und Analyse.
- KI in der Datenverarbeitung: Anwendung von Webscraping AI und Machine Learning zur Mustererkennung in Datensätzen.
- Grenzen der Nutzung: Berücksichtigung rechtlicher Aspekte bei Zugriff und Weiterverwendung externer Datenquellen.
REST-API für automatisierte Datenverarbeitung- REST API Grundlagen: Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.
- Datenabruf mit Python: Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.
- Anbindung externer Quellen: Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.
- Schnittstellen für KI-Prozesse: Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.
Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen- Grundlagen des maschinellen Lernens: Modellbildung mit Machine Learning für Prognosen, Klassifikation und Datenanalyse.
- ML in Python und Big Data: Anwendung von Machine Learning in Python zur Verarbeitung großer Datenmengen und Datenvisualisierung.
- Verfahren und Konzepte: Supervised Learning, neuronale Netze und datengestützte Auswertung mittels Big Data Analyse.
- Systemintegration und Tools: Einsatz von Power BI Skript, KI-Automatisierung und Anbindung über MS Power Automate.
Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools- Funktionsweise von KI-Tools: Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.
- Smart Work Strukturen: Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.
- KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
- Projektumsetzung mit Tools: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.
Data Literacy – Kompetenz im Umgang mit digitalen Daten- Einordnung von Data Literacy in die digitale Transformation und Rolle in datenbasierten Entscheidungsprozessen.
- Strukturierte Einführung in Datenformate, Datenquellen, Datenmodelle und deren Bedeutung für die Datenanalyse.
- Nutzung von SQL, Pivot Tabellen und Microsoft Power BI für Datenaufbereitung, Visualisierung und Analyseprozesse.
- Grundlagen der Data Governance, Datenschutz, Datenethik und Umgang mit sensiblen Daten im beruflichen Umfeld.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient zu extrahieren und zu analysieren, REST-APIs zu nutzen und Machine Learning in datengetriebenen Prozessen anzuwenden.
