AI+ Data™ - eLearning (inkludert eksamen)

5.950,00 NOK

  • 40 hours
eLæring

AI+ Data-sertifiseringen tilbyr en omfattende læringsreise som utstyrer fagfolk med grunnleggende datakunnskaper. Den dekker fundamentale emner som statistikk, programmering og databehandling, og går videre til avanserte moduler i generativ AI og maskinlæring (ML). Programmet legger vekt på datadrevet beslutningstaking og historiefortelling for å styrke både analytiske og kommunikative ferdigheter.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurs og materiell på engelsk

Nivå

Nivå for nybegynnere til mellomliggende (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformtilgang

og Virtuelt Praktisk Lab inkludert

40 timer med videoleksjoner & multimedia

Anbefaling om 50 timers studietid

Materiale

Video, PDF-materiell, lydbok, podkaster, quizer og vurderinger.

Eksamen

Nettbasert overvåket eksamen med én gratis ny sjanse

Sertifikat

Sertifisering av gjennomføring inkludert. Gyldig i 1 år

Verktøy du vil mestre

Google Colab, MLflow, Alteryx, KNIME

Hero

Om kurset

Lås opp datadrevet innovasjon med AI

  • Kjernekompetanse: Grunnlag i dataanalyse, Python, statistikk og databehandling
  • Avansert læring: Utforsk generativ AI, maskinlæring og prediktiv analyse
  • Avsluttende prosjekt: Bruk AI på virkelige utfordringer, som å forutsi ansattes avgang
  • Karriereforberedelse: Skaff praktiske ferdigheter for AI-fokuserte dataanalytikerroller med veiledet mentorordning

Gjennom praktiske avsluttende prosjekter og personlig veiledning, får studentene praktisk erfaring med å anvende datavitenskapelige teknikker på virkelige utfordringer. Ved å kombinere teori med øvelser i Python, R og spissfindige teknologier, forbereder denne sertifiseringen fagfolk til å utmerke seg i datavitenskap, noe som fremmer innovasjon og informert beslutningstaking i deres organisasjoner.


Hvorfor denne sertifiseringen er viktig

Bedrifter trenger sertifiserte fagfolk som kan omdanne komplekse data til handlingskraftige innsikter samtidig som de opprettholder personvern og integritet.

AI-data

Læringsutbytte

Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:

Avansert dataanalyse

Utvikle ferdigheter for å rense, forberede og analysere data ved hjelp av statistiske og utforskende metoder for å trekke ut meningsfulle innsikter

Generativ AI og maskinlæring

Bruk AI-verktøy og maskinlæringsalgoritmer for å generere innsikt og skape prediktive modeller

Programmering & ML-ferdigheter

Styrk ferdighetene i Python og R ved å anvende dem på både grunnleggende og avanserte maskinlæringsoppgaver.

Datafortelling & beslutningstaking

Lær å kommunisere data effektivt og ta velinformerte, datadrevne forretningsbeslutninger

Kursplan

Hero
  1. Grunnlaget for data science

    Leksjon 1

    • 1.1 Innføring i dataanalyse
    • 1.2 Livssyklus for datavitenskap
    • 1.3 Anvendelser av datavitenskap
  2. Statistikkens grunnlag

    Leksjon 2

    • 2.1 Grunnleggende konsepter innen statistikk
    • 2.2 Sannsynlighetsteori
    • 2.3 Statistisk inferens
  3. Datakilder og typer

    Leksjon 3

    • 3.1 Datatyper
    • 3.2 Datakilder
    • 3.3 Datalagringsteknologier
  4. Programmeringsferdigheter for dataanalyse

    Leksjon 4

    • 4.1 Innføring i Python for dataanalyse
    • 4.2 Innføring i R for datavitenskap
  5. Datahåndtering og forbehandling

    Leksjon 5

    • 5.1 Teknikker for datatilskudd
    • 5.2 Håndtering av avvik og datatransformasjon
  6. Utforskende dataanalyse (EDA)

    Leksjon 6

    • 6.1 Innføring i EDA
    • 6.2 Data Visualisering
  7. Generative AI-verktøy for å utlede innsikter

    Leksjon 7

    • 7.1 Innføring i generative AI-verktøy
    • 7.2 Anvendelser av generativ AI
  8. Maskinlæring

    Leksjon 8

    • 8.1 Innføring i algoritmer for overvåket læring
    • 8.2 Innføring i usupervisert læring
    • 8.3 Forskjellige algoritmer for klyngeanalyse
    • 8.4 Assosiasjonsregellæring med implementering
  9. Avansert maskinlæring

    Leksjon 9

    • 9.1 Ensemble-læringsteknikker
    • 9.2 Dimensjonsreduksjon
    • 9.3 Avanserte optimaliseringsteknikker
  10. Datastyrt beslutningstaking

    Leksjon 10

    • 10.1 Innføring i datadrevet beslutningstaking
    • 10.2 Åpen kildekode-verktøy for datadrevet beslutningstaking
    • 10.3 Utlede datadrevne innsikter fra salgsdatasett
  11. Datafortelling

    Leksjon 11

    • 11.1 Å forstå kraften i datadrevet historiefortelling
    • 11.2 Identifisering av brukstilfeller og forretningsrelevans
    • 11.3 Utforming av fengslende fortellinger
    • 11.4 Visualisering av data for å gjøre inntrykk
  12. Avsluttende Prosjekt - Prediksjon av Ansattes Avgang

    Leksjon 12

    • 12.1 Prosjektintroduksjon og problemstilling
    • 12.2 Datainnsamling og -forberedelse
    • 12.3 Dataanalyse og modellering
    • 12.4 Datafortelling og presentasjon
  13. AI-agenter for dataanalyse

    Valgfri modul

    • 1. Forståelse av AI-agenter
    • 2. Kasusstudier
    • 3. Praktisk arbeid med AI-agenter
AI-ingeniør

Hvem bør melde seg på dette programmet?

Dataanalytikere og -forskere: Bruk AI for prediktiv modellering og smartere beslutninger.

Forretningsintelligensprofesjonelle: Bruk AI for å trekke ut innsikt fra komplekse data.

IT-spesialister & integratorer: Implementer AI-løsninger for optimalisert databehandling.

Dataingeniører: Bygg skalerbare AI-drevne datapipelines og arkitekturer.

Start kurset nå

Industrivekst

Fremme datadrevet innovasjon på tvers av sektorer

  • Markedsvekst: Det globale markedet for AI og datavitenskap forventes å vokse med en årlig vekstrate på 37,4 % fra 2023 til 2030 (Grand View Research).
  • Industriell transformasjon: AI-drevet analyse revolusjonerer finans, markedsføring, detaljhandel og andre sektorer.
  • Sanntidsinnsikt: Organisasjoner bruker i økende grad AI for prediktive innsikter og analyse av data i sanntid.
  • Automatisering & Effektivitet: AI-drevet automatisering forenkler arbeidsflyter og forbedrer operasjonell effektivitet.
  • Forbedret beslutningstaking: Sektorer som e-handel, forsyningskjede og kundeservice bruker AI for smartere, datadrevne beslutninger.

Flere detaljer

Forutsetninger

  • Grunnleggende forståelse av datavitenskap og statistikk (nyttig, men ikke nødvendig).
  • Sterk interesse for dataanalyse.
  • Åpenhet for å lære programmeringsspråk som Python og R.

Eksamensdetaljer

  • Varighet: 90 minutter
  • Bestått: 70 % (35/50)
  • Format: 50 flervalgsspørsmål/flersvarsspørsmål
  • Leveringsmetode: Online via overvåket eksamensplattform (fleksibel planlegging)
  • Språk: Norsk

Lisensiering og akkreditering

Dette kurset tilbys av AVC i henhold til Partner Program-avtalen og er i samsvar med kravene i lisensavtalen.

Egenkapitalpolitikk

AVC tilbyr ikke tilrettelegging på grunn av en funksjonshemming eller medisinsk tilstand hos noen studenter. Kandidater oppfordres til å kontakte AVC for veiledning og støtte gjennom tilretteleggingsprosessen.


Ofte stilte spørsmål

Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?

Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!