Unterthema: CRISP-DM Cycle
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) ist ein Prozessmodell, das breite Anwendung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) findet, insbesondere in der Entwicklung und Implementierung von datenbasierten Modellen. In sechs Phasen unterteilt – Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluation und Deployment – bietet CRISP-DM eine strukturierte Vorgehensweise, um KI und maschinelle Lernprojekte effizient und zielgerichtet durchzuführen. Es dient als praxisorientierte Blaupause, die es Teams ermöglicht, konsistente und wiederholbare Ergebnisse zu erzielen, während sie komplexe Datenprobleme lösen und Geschäftsanforderungen adressieren.
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Kurse und Trainings, die das Thema CRISP-DM und vergleichbare Prozessmodelle behandeln, sind meist für Data Scientists, Datenanalysten und Business Intelligence Experten konzipiert. Diese Kurse decken nicht nur die theoretischen Grundlagen ab, sondern bieten auch praxisnahe Anwendungen und Fallstudien, die Teilnehmer hinsichtlich der Implementierung und Optimierung von Datenprojekten schulen. Typische Inhalte solcher Kurse sind u.a. Einführung in die einzelnen Phasen des CRISP-DM, Best Practices für die Datenvorbereitung und -modellierung sowie Techniken zur Evaluierung und Deployment von Modellen. Für Führungskräfte und Entscheider im Unternehmen gibt es ebenfalls spezialisierte Schulungen, die den Fokus auf die strategische Anwendung und Integration von datengetriebenen Lösungen legen. Zielgruppenspezifische Angebote sorgen dafür, dass alle Beteiligten – von der operativen Ebene bis zur Managementebene – ein umfassendes Verständnis für die Prozessabläufe und ihre Bedeutung in der KI-gestützten Entscheidungsfindung entwickeln.