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AI230: Einführung in die Datenvisualisierung

Training: Künstliche Intelligenz

Teilnehmende lernen Grundlagen der Datenvisualisierung mit Scatter Plots, Bar Charts und Violin Plots sowie den Einsatz von Python-Bibliotheken wie matplotlib, seaborn und plotly. Sie erfahren, wie LLMs für dynamische SQL-Erstellung genutzt werden und wie Power BI sowie Open-Source-Tools zur Anbindung an KI-Modelle verwendet werden können. Zusätzlich werden Dos and Don’ts für ansprechende Visualisierungen behandelt.

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Agenda:

1. Einleitung: Bedeutung der Datenvisualisierung

Warum Datenvisualisierung entscheidend für Analyse und Machine Learning ist
Beispiele für visuelle Darstellungen von Daten

2. Grundlagen der Visualisierung

Einführung in verschiedene Visualisierungsformen: Scatter Plots, Bar Charts, Violin Plots
Dos and Don'ts der Visualisierung

3. Arbeiten mit Python-Bibliotheken

matplotlib, seaborn und plotly im Detail
Praktische Übungen zur Erstellung von Diagrammen

4. Einsatz von LLMs zur SQL-Erstellung

Dynamische Generierung von SQL-Abfragen mithilfe von LLMs
Anwendungsbeispiele

5. Anbindung von Tools zur Datenvisualisierung

Power BI und Open-Source-Lösungen (z.B. Metabase, Apache Superset)
Anbindung an KI-Modelle zur dynamischen Datenanalyse

6. Best Practices und Prinzipien ansprechender Visualisierung

Grundsätze effektiver Visualisierungen
Fehlervermeidung und Tipps für eine gelungene Darstellung

7. Praktische Anwendungen und Abschlussdiskussion

Praktische Übung zur Integration von LLMs in Visualisierungs-Workflows
Fragen und Austausch der Teilnehmer

Ziele:

Grundlagen der Datenvisualisierung erlernen, verschiedene Visualisierungsformen kennenlernen, Visualisierungsbibliotheken in Python verwenden, komplexe Sachverhalte klar darstellen können.

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

AI200 Einführung in Python für Data Science und KI (alternativ Grundkenntnisse in Python)
AI220 Einführung in Machine Learning

Beschreibung:

Der Workshop AI230 Einführung in die Datenvisualisierung vermittelt die Grundlagen der Datenvisualisierung anhand diverser nachvollziehbarer Beispiele. Die Teilnehmer lernen verschiedene Visualisierungsformen wie Scatter Plots, Bar Charts und Violin Plots kennen und arbeiten mit Python-Bibliotheken wie matplotlib, seaborn und plotly. Darüber hinaus wird den Teilnehmern vermittelt, wie LLMs zur dynamischen SQL-Erstellung eingesetzt werden und wie Tools wie Power BI und Open-Source-Lösungen zur Anbindung an KI-Modelle verwendet werden können, um dynamische Visualisierungen zu ermöglichen. Auch die Grundlagen ansprechender Visualisierungen, wie Dos und Don'ts, sowie ihre Bedeutung für die Datenanalyse werden thematisiert.