Machine Learning und künstliche Intelligenz

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Beschreibung

Machine Learning & KI

Beste berufliche Perspektiven​

Machine Learning (ML), im Deutschen maschinelles Lernen, ist ein gefragtes Anwendungs- und Forschungsgebiet mit Einsatzbereichen vom Wirtschaftsleben über die Ökologie bis zur KI von Computerspielen. Auf Basis großer oder kleiner Datenmengen sowie verschiedener Ressourcenlagen lassen sich mittels maschinellem Lernen unterschiedliche Werkzeuge und Analysen erstellen, um neue Lösungen im jeweiligen Anwendungsbereich anzubieten. Hierbei steht im Vordergrund, durch Analyse der Datensätze Trends aufzuspüren und Vorhersagen für alle möglichen Ergebnisse mit präziser Bestimmung der Wahrscheinlichkeit zu treffen. Das Spektrum an Fragestellungen …

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Beste berufliche Perspektiven​

Machine Learning (ML), im Deutschen maschinelles Lernen, ist ein gefragtes Anwendungs- und Forschungsgebiet mit Einsatzbereichen vom Wirtschaftsleben über die Ökologie bis zur KI von Computerspielen. Auf Basis großer oder kleiner Datenmengen sowie verschiedener Ressourcenlagen lassen sich mittels maschinellem Lernen unterschiedliche Werkzeuge und Analysen erstellen, um neue Lösungen im jeweiligen Anwendungsbereich anzubieten. Hierbei steht im Vordergrund, durch Analyse der Datensätze Trends aufzuspüren und Vorhersagen für alle möglichen Ergebnisse mit präziser Bestimmung der Wahrscheinlichkeit zu treffen. Das Spektrum an Fragestellungen reicht vom Verhalten einzelner Menschen bis hin zur Analyse größerer Unternehmen oder Finanzmärkten.

Ihre Weiterbildung zum Data Scientist

Ein umfassendes Datenmanagement sowie die Fähigkeit, die Daten überhaupt erst für die Analyse zugänglich zu machen, ist daher eine wichtige Voraussetzung, um die gewünschten Erkenntnisse – gewinnen zu können, etwa zur vorhersagenden Instandhaltung von Produktionsanlagen. Der interdisziplinäre Forschungszweig Data Science, also das Management und die Analyse von Daten, gilt daher schon heute als eine Schlüsseldisziplin. Data Scientisten sind in verschiedenen Berufsfeldern sehr gefragt. Ein guter Data Scientist beherrscht nicht nur die Structured Query Language (SQL), sondern ist sich auch der Bedeutung relationaler Beziehungen bewusst, kennt also auch das Prinzip der Normalisierung.

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