Welche Fähigkeiten werde ich durch diesen Kurs erwerben?

Sie erwerben Kenntnisse in den Bereichen Design von Decision Intelligence, Data Storytelling, Visualisierung von Analysen, maschinelles Lernen und ethische KI-Implementierung für praxisnahe Entscheidungssysteme.

Wie lange dauert es, den Kurs zu absolvieren?

Der Kurs kann in der Regel innerhalb von 3 Wochen abgeschlossen werden, je nach Ihrem Lerntempo und Ihrem Engagement bei den Leseaufgaben, praktischen Übungen und Prüfungen.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um mich mit KI-gestützter Entscheidungsintelligenz vertraut zu machen?

Grundlegende Kenntnisse in der Datenanalyse und fortgeschrittene Python-Kenntnisse sind von Vorteil. Schritt-für-Schritt-Anleitungen machen die technischen Aspekte auch für Anfänger leicht verständlich.

Zu welchen Karrieremöglichkeiten kann dieser Kurs führen?

Der Abschluss dieses Kurses kann Ihnen den Weg zu Positionen wie KI-/ML-Ingenieur, Business-Intelligence-Architekt, Decision-Intelligence-Analyst, KI-Strategieberater, datengesteuerter Business-Manager oder KI-Produktspezialist ebnen.

Bekomme ich nach Abschluss ein Zertifikat?

Ja, Sie erhalten ein verifiziertes Abschlusszertifikat, das Sie auf LinkedIn teilen oder Ihrem beruflichen Portfolio hinzufügen können.

Wie ist dieser Kurs aufgebaut?

Der Kurs umfasst Videos, Lesematerial, praktische Übungen und benotete Prüfungen in verschiedenen Modulen, die jeweils so konzipiert sind, dass sie schrittweise von den Grundlagen bis hin zu angewandten Fähigkeiten im Bereich Decision Intelligence führen.

Inwiefern unterscheidet sich dieser Kurs von herkömmlichen KI- oder BI-Schulungen?

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI- oder BI-Programmen legt dieser Kurs den Schwerpunkt auf die Verschmelzung von Analytik, menschlichem Urteilsvermögen und KI-Systemen – und unterstützt die Teilnehmer dabei, umsetzbare Entscheidungsökosysteme für die Transformation von Unternehmen zu entwerfen.

Ist finanzielle Hilfe verfügbar?

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

KI für strategische Entscheidungsintelligenz

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KI für strategische Entscheidungsintelligenz

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI-gestützte Entscheidungsintelligenz“

Dozent: Edureka

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

Entwicklung von Entscheidungsrahmen, die komplexe Analysen in umsetzbare Ergebnisse umwandeln.
Anwendung von Storytelling-Techniken, um datengestützte Erkenntnisse klar und wirkungsvoll zu vermitteln.
Entwicklung von Vorhersage- und NLP-Modellen zur Verbesserung der Genauigkeit in Entscheidungsumgebungen.
Bewertung von KI-Systemen, um Fairness, Transparenz und ethische Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Entscheidungsintelligenz
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Business Marketing
Kategorie: Entscheidungsfindung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Strategische Entscheidungsfindung
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Sicherheitsbewußtsein
Kategorie: Prädiktive Analytik

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung

Wichtige Details

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Bewertungen

14 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „KI-gestützte Entscheidungsintelligenz“

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieser Kurs befähigt Unternehmensleiter, Datenexperten und KI-Fachleute, intelligente Entscheidungssysteme zu entwerfen, zu modellieren und zu operationalisieren, die Daten, Analysen und menschliches Urteilsvermögen zusammenbringen. Sie beginnen damit, zu erforschen, wie Decision Intelligence KI, BI und menschliche Erkenntnisse zusammenführt, um intelligentere, besser abgestimmte Entscheidungen zu treffen. Sie werden Entscheidungslebenszyklen abbilden, visuelle Modelle erstellen und ethische, voreingenommene Workflows entwerfen, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI stärken. Als Nächstes werden Sie lernen, Rohdaten in klare, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, indem Sie moderne Datenarchitekturen, visuelles Storytelling sowie Echtzeit- und Netzwerkanalysen verwenden und so Komplexität in Klarheit umwandeln.

Schließlich werden Sie den Kern des maschinellen Lernens von DI aktivieren, indem Sie Vorhersage- und Textanalysemodelle erstellen und erklärbare KI anwenden, um Fairness, Transparenz und Vertrauen in jedem Entscheidungssystem zu gewährleisten. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Entscheidungslebenszyklen zu entwerfen und zu modellieren, die auf geschäftliche und analytische Ziele ausgerichtet sind. - KI- und BI-Funktionen in ein einheitliches Decision Intelligence Framework zu integrieren; - kognitive und verhaltensbasierte Erkenntnisse anzuwenden, um Verzerrungen in KI-gesteuerten Workflows zu reduzieren; - Vorhersage- und Klassifizierungsmodelle zur Entscheidungsunterstützung zu erstellen und zu bewerten; - erklärbare und ethische KI-Methoden zu implementieren, um Transparenz und Vertrauen zu gewährleisten. Dieser Kurs richtet sich an Unternehmensstrategen, Datenanalysten, KI-Praktiker und Unternehmensarchitekten, die die Entscheidungsfindung in einen strukturierten, intelligenten und kollaborativen Prozess umwandeln möchten. Lernen Sie mit uns die Wissenschaft und Praxis der Decision Intelligence kennen, bei der Daten, Design und menschliche Erkenntnisse zusammenkommen, um die Zukunft strategischer Unternehmensentscheidungen zu gestalten.

Entdecken Sie, wie Decision Intelligence (DI) Daten, Analytik und menschliches Urteilsvermögen zusammenführt, um intelligentere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Erforschen Sie die Grundlagen KI-gestützter Entscheidungssysteme, verstehen Sie die Verhaltensdynamik hinter der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und untersuchen Sie, wie moderne Unternehmen DI-Plattformen nutzen, um Entscheidungsreife und strategische Transformation zu erreichen.

Das ist alles enthalten

16 Videos8 Lektüren4 Aufgaben

16 VideosInsgesamt 94 Minuten

Spezialisierung Einführung6 Minuten
Einführung in den Kurs5 Minuten
Einführung in Decision Intelligence6 Minuten
Was ist KI-gestützte Entscheidungsintelligenz?7 Minuten
Wie DI die Leistung von KI und BI freisetzt7 Minuten
KI-gestützter Entscheidungs-Workflow5 Minuten
Demonstration: Aufbau eines einfachen Entscheidungs-Workflows in Orange Data Miner7 Minuten
Entscheidungsrahmen für Mensch-KI-Teams6 Minuten
Analytische und intuitive Entscheidungsstile6 Minuten
Kollaborative Entscheidungsfindung zwischen Mensch und KI6 Minuten
Demonstration: Menschenzentrierte Entscheidungsmodellierung und Bias-Bewusstsein in der KI5 Minuten
Decision Intelligence-Plattformen und -Architekturen6 Minuten
Nutzen Sie Decision Intelligence branchenübergreifend6 Minuten
Aufbau von Entscheidungsreife und datengesteuerten Unternehmenskulturen6 Minuten
Demonstration: Entwurf eines Entscheidungs-Dashboards - 15 Minuten
Demonstration: Entwurf eines Entscheidungs-Dashboards - 23 Minuten

8 LektürenInsgesamt 90 Minuten

Überblick über den Kurs15 Minuten
Die Entwicklung der automatisierten Entscheidungshilfe10 Minuten
Entscheidungsökosysteme: Daten, KI und menschliches Urteilsvermögen in Einklang bringen10 Minuten
Lesen: Analyse menschlicher kognitiver Bias in KI-gesteuerten Umgebungen10 Minuten
Architektur von menschenzentrierten, Bias-resilienten Entscheidungsmodellen10 Minuten
Der Aufstieg von KI-gesteuerten Entscheidungsplattformen in Unternehmen10 Minuten
Umwandlung von Entscheidungsdaten in Erkenntnisse10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Erste Schritte mit KI-gestützter Entscheidungsintelligenz15 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 33 Minuten

Wissens-Check: Grundlagen der Entscheidungsintelligenz6 Minuten
Wissens-Check: Verhaltenswissenschaft und menschenzentrierte Entscheidungsfindung6 Minuten
Wissens-Check: DI-Plattformen und Unternehmensumwandlung6 Minuten
Wissens-Check: Erste Schritte mit KI-gestützter Entscheidungsintelligenz15 Minuten

Beherrschen Sie die Datengrundlagen, die eine intelligente Entscheidungsfindung ermöglichen. Dieses Modul versetzt die Teilnehmer in die Lage, den gesamten Datenlebenszyklus zu verwalten, einschließlich Beschaffung, Aufbereitung und Sicherung strukturierter und unstrukturierter Datensätze. Die Lernenden werden die Analytik in umsetzbare visuelle Einblicke übersetzen und fortgeschrittene Techniken wie Echtzeitüberwachung und Netzwerkanalyse anwenden, um Muster aufzudecken, die zeitnahe, evidenzbasierte Entscheidungen unterstützen.

Das ist alles enthalten

11 Videos8 Lektüren4 Aufgaben

11 VideosInsgesamt 66 Minuten

Die Rolle von Daten bei der intelligenten Entscheidungsfindung6 Minuten
Moderne Datenarchitekturen: Data Mesh, Fabric und Echtzeit-Pipelines6 Minuten
Demonstration: Integration und Umwandlung von Daten6 Minuten
Daten-Governance, Sicherheit und Praktiken für synthetische Daten7 Minuten
Das Spektrum der Analytik: Deskriptiv, diagnostisch und präskriptiv7 Minuten
Gestaltungsprinzipien für effektive visuelle Analytik6 Minuten
Überzeugende Datenerzählungen verfassen5 Minuten
Überwachung digitaler Kanäle für Entscheidungssignale6 Minuten
Mit der Analyse der Netzwerk-Beziehungen Einblicke gewinnen6 Minuten
Demonstration: Erstellung von Netzwerk-Beziehungsdiagrammen mit NetworkX6 Minuten
Intelligenz in Echtzeit mit IoT und Edge-Computing6 Minuten

8 LektürenInsgesamt 85 Minuten

Der architektonische Wandel: Von Data Warehouses zu Data Mesh10 Minuten
Grundlagen des Data Wrangling mit Python10 Minuten
Die Kunst des Data Storytellings: Von Erkenntnissen zum Handeln10 Minuten
Die Psychologie der Datenvisualisierung10 Minuten
Ein vergleichender Leitfaden zu Power BI, Tableau und Excel10 Minuten
Grundlagen der Analyse von Netzwerken: Graphen, Verbindungen und Einsichten verstehen10 Minuten
Durchführung von Netzwerk Analysen mit Python NetworkX10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Datengrundlagen und analytische Entscheidungsgrundlagen15 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 33 Minuten

Wissens-Check: Beschaffung und Aufbereitung von entscheidungsrelevanten Daten6 Minuten
Wissens-Check: Visual Analytics für Data Storytelling6 Minuten
Wissens-Check: Erweiterte Analytik: Echtzeit- und Netzwerkdaten6 Minuten
Wissens-Check: Datengrundlagen und analytische Entscheidungsgrundlagen15 Minuten

Verbessern Sie Ihre Entscheidungsfindung mit Hilfe von Intelligenz, die auf maschinellem Lernen basiert. Lernen Sie, Vorhersage- und Klassifizierungsmodelle zu entwickeln und bereitzustellen, die die Genauigkeit und Reliabilität verbessern. Wenden Sie NLP-Techniken an, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen, und integrieren Sie erklärbare, ethische KI-Prinzipien, um Transparenz und Fairness bei automatisierten Entscheidungen zu gewährleisten.

Das ist alles enthalten

11 Videos6 Lektüren4 Aufgaben

11 VideosInsgesamt 64 Minuten

Einführung in das Maschinelle Lernen in Entscheidungssystemen5 Minuten
ML-Paradigmen: Überwachtes, Unüberwachtes und Bestärkendes Lernen5 Minuten
Bewertung von Modellgenauigkeit und Reliabilität6 Minuten
Demonstration: Erstellung von Vorhersage-Modellen mit Scikit-learn6 Minuten
Mit NLP Einblicke aus Textdaten gewinnen7 Minuten
Sentimentanalyse und Empfehlungsgenerierung für DI6 Minuten
Demonstration: Durchführen einer Sentimentanalyse mit Hugging Face5 Minuten
Automatisierte Analyse von Dokumenten5 Minuten
Die Bedeutung von Erklärbarkeit bei Decision Intelligence7 Minuten
Interpretation von Modellentscheidungen mit SHAP und LIME5 Minuten
Gewährleistung von Fairness und Transparenz bei KI-Modellen6 Minuten

6 LektürenInsgesamt 65 Minuten

Die ML-Landschaft: Von der Linearen Regression zu Neuronalen Netzen10 Minuten
Implementierung von ML-Modellen mit Scikit-learn10 Minuten
Die NLP-Revolution: Von regelbasierten Systemen zu Transformern10 Minuten
Erkundung umarmender Gesichtsbereiche für die Textanalyse10 Minuten
Erklärbare KI (XAI): Methoden und Ethik10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Grundlagen des Maschinellen Lernens für Entscheidungsintelligenz15 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 33 Minuten

Wissens-Check: CORE Konzepte des Maschinellen Lernens für DI6 Minuten
Wissens-Check: Textanalytik und NLP für Decision Insights6 Minuten
Wissens-Check: Erklärbare und ethische KI für Entscheidungssysteme6 Minuten
Wissen prüfen: Grundlagen des Maschinellen Lernens für Decision Intelligence15 Minuten

Dieses Modul dient der Beurteilung der verschiedenen Konzepte und Lehren, die in diesem Kurs behandelt werden. Bewerten Sie Ihr Wissen mit einem umfassenden, benoteten Quiz.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

1 VideoInsgesamt 4 Minuten

Kurs-Zusammenfassung4 Minuten

1 LektüreInsgesamt 30 Minuten

Praxisprojekt: Aufbau eines menschenzentrierten Modells der Entscheidungsintelligenz für ein KI-gesteuertes Unternehmen30 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Wissensüberprüfung am Ende des Kurses: KI-Grundlagen für strategische Entscheidungsintelligenz30 Minuten
Anwendung von KI-gestützter Entscheidungsintelligenz in der Unternehmensstrategie30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 5 Minuten

Beschreiben Sie Ihre Lernreise5 Minuten

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Dozent

Edureka

211 Kurse190.700 Lernende

von

Edureka

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

Dieser Kurs eignet sich ideal für Business-Intelligence-Experten, Datenanalysten, KI-/ML-Begeisterte und Entscheidungsträger, die verstehen möchten, wie sich Daten, Analysen und KI kombinieren lassen, um die strategische Entscheidungsfindung zu verbessern.

Der Kurs behandelt die Grundlagen von Decision Intelligence, die Datenaufbereitung, Analysen zur Entscheidungsfindung sowie die Integration von maschinellem Lernen und KI in Entscheidungsrahmenwerke von Unternehmen.

Ja. Die Teilnehmer werden praktische Übungen durchführen und dabei Plattformen wie Google Colab, Scikit-learn und Hugging Face nutzen, um KI-Modelle zu implementieren und datengestützte Entscheidungen zu analysieren.

Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.