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Datenvisualisierung mit KI verstehen

  • Wie künstliche Intelligenz komplexe Datensätze in aussagekräftige Grafiken verwandelt und welche Methoden dabei zum Einsatz kommen
  • Praktische Anwendung modernster Visualisierungswerkzeuge zur Aufbereitung großer Datenmengen für strategische Entscheidungen
  • Strukturierte Lernschritte mit konkreten Beispielen aus der Praxis, um selbstständig professionelle Analysen durchführen zu können
Moderne Datenvisualisierung mit interaktiven Dashboards

Drei Lernphasen für fundiertes Wissen

Das Programm gliedert sich in aufeinander aufbauende Module, die systematisch von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken führen. Jede Phase vermittelt praktisches Wissen, das direkt angewendet werden kann. Die Struktur ermöglicht es, in eigenem Tempo voranzukommen und gleichzeitig die notwendige Tiefe zu erreichen, um eigenständig mit KI-gestützten Visualisierungstools zu arbeiten.

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Grundlagen der Datenaufbereitung

In dieser Phase lernen Sie, wie Rohdaten für die Visualisierung vorbereitet werden. Sie arbeiten mit verschiedenen Datenformaten, verstehen Bereinigungsprozesse und erkennen, welche Informationen für welche Darstellungsformen geeignet sind. Die Grundlagen schaffen die Basis für alle weiteren Schritte.

Dauer
4 Wochen
Module
8 Einheiten
2

KI-Algorithmen anwenden

Hier setzen Sie sich mit den Algorithmen auseinander, die hinter intelligenten Visualisierungen stehen. Sie verstehen, wie neuronale Netze Muster erkennen, wie Clustering-Verfahren Daten gruppieren und welche Modelle für welche Analyseaufgaben geeignet sind. Praktische Übungen vermitteln den Umgang mit aktuellen Frameworks.

Dauer
6 Wochen
Module
12 Einheiten
3

Interaktive Dashboards entwickeln

In der abschließenden Phase erstellen Sie vollständige Visualisierungsprojekte. Sie bauen interaktive Dashboards, die Echtzeit-Daten verarbeiten, gestalten benutzerdefinierte Ansichten und optimieren die Darstellung für verschiedene Zielgruppen. Das Ergebnis sind professionelle Lösungen, die Sie direkt einsetzen können.

Dauer
5 Wochen
Module
10 Einheiten

Ihr Fortschritt durch das Programm

Woche 1-2: Datenstrukturen verstehen
Einführung in verschiedene Datenformate, Bereinigungstechniken und erste Transformationen für die Visualisierung
Woche 3-4: Erste Visualisierungen erstellen
Praktische Arbeit mit Basis-Tools, Erstellung einfacher Diagramme und Verständnis für visuelle Hierarchien
Woche 5-7: Maschinelles Lernen integrieren
Anwendung von ML-Modellen zur Mustererkennung, automatisierte Klassifizierung und prädiktive Analysen
Woche 8-10: Fortgeschrittene Techniken
Deep Learning für komplexe Datensätze, Optimierung von Algorithmen und Performance-Verbesserungen
Woche 11-13: Dashboard-Entwicklung
Aufbau interaktiver Benutzeroberflächen, Echtzeit-Datenverarbeitung und responsive Designprinzipien
Woche 14-15: Abschlussprojekt
Eigenständige Entwicklung eines vollständigen Visualisierungsprojekts mit allen gelernten Techniken

Erfahrene Fachleute begleiten Sie

Dr. Henrik Lundqvist
Dr. Henrik Lundqvist
Spezialist für KI-gestützte Analytik

Über zehn Jahre Erfahrung in der Entwicklung intelligenter Visualisierungssysteme für Großunternehmen und Forschungseinrichtungen.

Adriana Kovačević
Adriana Kovačević
Expertin für Dashboard-Design

Leitet Projekte zur Entwicklung interaktiver Dashboards und hat zahlreiche Unternehmen bei der Implementierung unterstützt.

Elise Dubois
Elise Dubois
Data Science Consultant

Arbeitet seit Jahren an der Schnittstelle zwischen Datenanalyse und visueller Kommunikation mit Fokus auf benutzerfreundliche Lösungen.

Fundiertes Fachwissen aus der Praxis

Die Dozenten bringen langjährige Erfahrung aus unterschiedlichen Bereichen mit – von wissenschaftlicher Forschung über Unternehmensberatung bis hin zur technischen Entwicklung. Sie haben selbst komplexe Visualisierungsprojekte umgesetzt und kennen die Herausforderungen, die bei der Arbeit mit großen Datensätzen auftreten.

Im Programm vermitteln sie nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen auch praktische Einblicke aus realen Projekten. Sie zeigen, welche Tools sich bewährt haben, welche Fallstricke es zu vermeiden gilt und wie man effizient zu verwertbaren Ergebnissen kommt.

Durch ihre unterschiedlichen Hintergründe decken sie ein breites Spektrum ab – von mathematischen Grundlagen über Programmierung bis hin zu visueller Gestaltung. Diese Vielfalt ermöglicht es, verschiedene Perspektiven kennenzulernen und einen umfassenden Blick auf das Thema zu entwickeln.

Maschinelles Lernen
Datenverarbeitung
Dashboard-Entwicklung
Statistische Analyse