Datenverarbeitung und Optimierung mit generativer KI

Dieser Kurs ist Teil von Microsoft Generative KI für die Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Microsoft

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Stufe Mittel

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2 Wochen zu vervollständigen

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Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Daten-Synthese
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Microsoft Kopilot
Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Integrität der Daten
Kategorie: Bereinigung von Daten

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
Kategorie: Generative KI

Wichtige Details

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28 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft Generative KI für die Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)

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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 5 Module

Dieser Kurs konzentriert sich auf fortgeschrittene Methoden zur Datenbereinigung, -aufbereitung und -optimierung mithilfe von KI-gestützten Tools. Sie lernen, synthetische Daten zu generieren und Datenschutzbedenken und Datenbeschränkungen in Ihren Projekten zu berücksichtigen. Entdecken Sie, wie Sie KI nutzen können, um komplexe Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu lösen und sicherzustellen, dass Ihre Datensätze für die Analyse gerüstet sind.

Den Prozess der Generierung synthetischer Daten mit Hilfe generativer KI zu erläutern und ihre Anwendungen und potenziellen Vorteile bei der Bewältigung von Datenbeschränkungen aufzuzeigen

Das ist alles enthalten

10 Videos8 Lektüren6 Aufgaben

10 VideosInsgesamt 51 Minuten

Das Datendilemma: Wenn echte Daten nicht genug sind2 Minuten
Einführung in synthetische Daten: Der künstliche Zwilling8 Minuten
Synthetische Daten in realen Anwendungen7 Minuten
Die Fabrik für synthetische Daten: Wie GenAI es möglich macht3 Minuten
Demo: Die Magie hinter synthetischen Daten: Generative KI in Aktion8 Minuten
Der Superheld der synthetischen Daten: Mit gefälschten Daten den Tag retten2 Minuten
Demo: Praktische Erstellung synthetischer Daten: Eine geführte Tour7 Minuten
Synthetische Daten in Python: Ein praktischer Leitfaden7 Minuten
Der Datendetektiv wertet synthetische Daten aus: Echt oder gefälscht?2 Minuten
Vergleichende Analyse: Synthetische vs. reale Daten6 Minuten

8 LektürenInsgesamt 75 Minuten

Lehrplan Datenverarbeitung und Optimierung mit generativer KI5 Minuten
GenAI-Werkzeuge für die Datenanalyse: Ein praktischer Leitfaden10 Minuten
Synthetische Daten: Neue Möglichkeiten erschließen10 Minuten
Die ethische Landschaft der synthetischen Daten: Umgang mit Datenschutz und Fairness10 Minuten
Die Kunst der Erzeugung synthetischer Daten: GANs vs. VAEs10 Minuten
Bewährte Verfahren für die Erstellung synthetischer Daten: Dos und Don'ts10 Minuten
Synthetische Daten in Aktion10 Minuten
Messung der Qualität synthetischer Daten: Metriken und Benchmarks10 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 100 Minuten

Identifizierung von Anwendungsfällen für synthetische Daten10 Minuten
Verstehen der Erzeugung synthetischer Daten15 Minuten
Generierung synthetischer Daten mit GenAI-Tools15 Minuten
Tätigkeit: Bewertung von Szenarien mit synthetischen Daten15 Minuten
Tätigkeit: Erzeugung synthetischer Daten15 Minuten
Bewertung und Messung der Qualität synthetischer Daten30 Minuten

Wenden Sie generative KI-Tools an, um komplexe Datenqualitätsprobleme wie Ausreißer, Inkonsistenzen und Fehler zu erkennen und zu beheben und die Datenintegrität für genaue Analysen zu gewährleisten.

Das ist alles enthalten

7 Videos6 Lektüren6 Aufgaben

7 VideosInsgesamt 33 Minuten

Der Datendetektiv: Mehr als nur die Grundlagen2 Minuten
Echtes Gespräch: Zeit für eine Geschichte der Datenbereinigung6 Minuten
GenAI als Retterin: Der Superheld der Datenbereinigung2 Minuten
GenAI-Toolkit für die Datenbereinigung: Ein tiefer Einblick6 Minuten
Einblicke von Experten: Die Sicht eines Data Engineers auf GenAI zur Datenbereinigung7 Minuten
Mehr als nur die Grundlagen: Fortgeschrittene Techniken in GenAI-Datenbereinigungstools6 Minuten
Die bereinigte Datenumwandlung: Vor und nach GenAI2 Minuten

6 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Die Anatomie der schlechten Daten10 Minuten
Wie die Generative KI die Datenbereinigung vorantreibt10 Minuten
GenAI in Aktion: Fallstudien zur komplexen Datenbereinigung10 Minuten
Bewertung des Erfolgs der Datenbereinigung: Metriken und bewährte Verfahren10 Minuten
Mehr als Bereinigung: Nutzung generativer KI für die Anreicherung und Erweiterung von Daten10 Minuten
Die Auswirkungen der GenAI-Reinigung mit Dashboards10 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 115 Minuten

Identifizierung fortgeschrittener Datenqualitätsprobleme15 Minuten
Erweiterte Datenbereinigung15 Minuten
Verwendung von GenAI für die Datenbereinigung10 Minuten
Aktivität: Erkennen von fortgeschrittenen Datenqualitätsproblemen30 Minuten
Projekt: GenAI-Werkzeuge in Aktion: Das Chaos beseitigen15 Minuten
Datenbereinigung mit GenAI30 Minuten

Analysieren Sie die Auswirkungen der Datenvorbereitung auf die nachfolgende Analyse und nutzen Sie generative KI-Tools zur Automatisierung und Optimierung von Vorverarbeitungsschritten, um die Daten für die Analyse vorzubereiten

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren6 Aufgaben

6 VideosInsgesamt 36 Minuten

Das Datenspektrum: Der Leitfaden eines Datenwissenschaftlers für die Auswahl des richtigen Datensatzes7 Minuten
Erforschung von Werkzeugen zur Erzeugung synthetischer Daten6 Minuten
Demo: Vorverarbeitung von Daten in Python: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung6 Minuten
Feature Engineering in der Praxis7 Minuten
Bias in Daten: Die stille Bedrohung der Fairness2 Minuten
Navigieren durch die ethische Landschaft der generativen KI7 Minuten

6 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Hybride Datensätze: Das Beste aus beiden Welten?10 Minuten
Die Pipeline der Datenvorverarbeitung: Eine Reise von den Rohdaten zum Modell-Input10 Minuten
Gewonnene Erkenntnisse10 Minuten
Die Kunst und Wissenschaft des Feature Engineering: Ein praktischer Leitfaden10 Minuten
Ethische Überlegungen zur generativen KI10 Minuten
Beispiele aus der Praxis für Bias in der generativen KI10 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 95 Minuten

Das Datentrio15 Minuten
Techniken der Datenvorverarbeitung10 Minuten
Merkmalstechnik für generative KI10 Minuten
Aktivität: Auswahl des richtigen Datensatztyps15 Minuten
Aktivität: Herausforderung der Funktionsentwicklung15 Minuten
Vorurteile und ethische Implikationen30 Minuten

Beschreiben Sie die Schlüsselkomponenten eines gut strukturierten Datensatzes und die Rolle der generativen KI bei der Verbesserung der Datenqualität für die Analyse

Das ist alles enthalten

7 Videos7 Lektüren6 Aufgaben

7 VideosInsgesamt 29 Minuten

Die Anatomie eines Datensatzes5 Minuten
Die Datenumstellung: GenAIs Transformer-Zauber2 Minuten
Wie GenAI Workflows transformierte6 Minuten
Praktische Optimierung von Datensätzen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung6 Minuten
OpenRefine/Microsoft Azure Data Factory: Tipps und Tricks5 Minuten
Der optimierte Datensatz: Ein leistungsstarkes Werkzeug für die Analyse2 Minuten
Einführung in die Bewertung der Wirksamkeit2 Minuten

7 LektürenInsgesamt 70 Minuten

Die Datenlandschaft: Ein Leitfaden für verschiedene Arten von Datensätzen10 Minuten
Relevanz und Zugänglichkeit der Daten: Das dynamische Duo der Analyse10 Minuten
Die ethischen Implikationen von KI bei der Datenoptimierung10 Minuten
Mehr als nur die Grundlagen: Fortgeschrittene GenAI-Techniken zur Optimierung von Datensätzen10 Minuten
Fallstudien: Erfolgreiche Datensatz-Optimierungen mit GenAI10 Minuten
Der ROI der Optimierung von Datensätzen: Messung der Auswirkungen10 Minuten
Diskussion: Der Einfluss von KI auf die Optimierung von Datensätzen10 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Gut strukturierter Datensatz10 Minuten
Verbesserung der Datensatzstruktur10 Minuten
Verwendung von GenAI zur Optimierung eines gegebenen Datensatzes10 Minuten
Tätigkeit: Überprüfung der Komponenten des Datensatzes15 Minuten
Aktivität: Identifizierung von Techniken für Datensatzprobleme15 Minuten
Datensatzoptimierung mit generativer KI30 Minuten

Bewertung der ethischen Implikationen der Datenverarbeitung und der Generierung synthetischer Daten, Entwicklung von Strategien zur Abschwächung von Bias und zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen und transparenten Datenpraxis.

Das ist alles enthalten

10 Videos6 Lektüren4 Aufgaben

10 VideosInsgesamt 48 Minuten

Das ethische Minenfeld der Daten3 Minuten
Die Ethik der Datenerhebung6 Minuten
Anonymisierungs- und Pseudonymisierungstechniken7 Minuten
Verzerrungen und Fairness bei Daten2 Minuten
Beispiele für Bias in der KI in der realen Welt6 Minuten
Der ethische KI-Assistent: Navigieren durch das moralische Labyrinth2 Minuten
Generative KI und manipulierte Medien: Die ethischen Herausforderungen7 Minuten
Demo: Erklärbarkeit und Transparenz in GenAI-Modellen7 Minuten
Der ethische Kompass von GenAI2 Minuten
Erstellung eines Ethik-Kodexes6 Minuten

6 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Dateneigentum und -kontrolle10 Minuten
Vorschriften zum Datenschutz: Eine globale Perspektive10 Minuten
Algorithmische Diskriminierung: Demaskierung von Bias in KI-Systemen10 Minuten
Entschärfung von Bias und Förderung der Fairness: Bewährte Praktiken10 Minuten
Die ethischen Implikationen von synthetischen Daten10 Minuten
Ein Rahmen für eine ethische Datenverarbeitung10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Entwicklung eines Ethik-Kodexes30 Minuten
Identifizierung ethischer Bedenken bei der Datenerhebung und dem Schutz der Privatsphäre10 Minuten
Auswirkungen von Bias in Daten und Algorithmen10 Minuten
Verantwortungsvolle Nutzung der generativen KI10 Minuten

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

(6 Bewertungen)

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Spezialisierung
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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.“

Bewertungen von Lernenden

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Zeigt 3 von 29 an

Geprüft am 20. März 2025

Please include more practical on synthetic data generation, data cleaning and feature engineering. It was hell lot of theories especially from Ethical considerations of GenAI.

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