Unterthema: CRISP-DM-Framework
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) ist ein bewährtes Vorgehensmodell für die Durchführung von Data-Mining- und Data-Analytics-Projekten. Im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) ist CRISP-DM besonders relevant, da es einen strukturierten und iterativen Ansatz bietet, um große Datenmengen zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das Modell besteht aus sechs Phasen: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment. Diese Phasen decken den gesamten Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts ab, von der Definition der Geschäftsziele bis hin zur Bereitstellung und Bewertung der Modelle. Die Anwendung von CRISP-DM hilft dabei, systematisch vorzugehen und stellt sicher, dass die entwickelten KI-Modelle auf klar definierten Geschäftsanforderungen basieren und gut validiert und implementiert werden.
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Kurse und Trainings, die das CRISP-DM-Vorgehensmodell und verwandte Themen behandeln, richten sich in erster Linie an Data Scientists, Business Analysts, Dateningenieure und Projektmanager, die in Data-Science- und KI-Projekten tätig sind. Diese Kurse konzentrieren sich in der Regel auf alle Phasen des CRISP-DM-Modells und bieten praktische Anleitungen zur Umsetzung in realen Projekten. Mögliche Kursformate umfassen Workshops, Online-Seminare und intensive Bootcamps, in denen die Teilnehmer lernen, wie sie Geschäftsanforderungen in technische Lösungen übersetzen, Daten vorbereiten und analysieren, Modelle entwickeln und evaluieren sowie die Modelle implementieren und überwachen können. Zielgruppen sind sowohl Berufseinsteiger im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz als auch erfahrene Fachleute, die ihre Kenntnisse vertiefen und auf modernste Methoden und Werkzeuge aktualisieren möchten.