KI-Datenvisualisierung Mastery Program

Verwandle komplexe Datenmengen in aussagekräftige visuelle Geschichten. Unser umfassendes Lernprogramm kombiniert modernste KI-Technologie mit bewährten Designprinzipien.

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Ihr Lernweg in vier Phasen

Jede Phase baut systematisch auf der vorherigen auf. Sie entwickeln nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch das strategische Verständnis für wirkungsvolle Datenvisualisierung.

Grundlagen der KI-gestützten Analyse

Wochen 1-4 • September 2025

Wir beginnen mit den Fundamenten. Sie lernen, wie KI-Algorithmen Datenmuster erkennen und wie Sie diese Erkenntnisse für Visualisierungen nutzen. Praktische Übungen mit realen Datensätzen aus verschiedenen Branchen geben Ihnen sofort anwendbares Wissen.

Interaktive Visualisierung entwickeln

Wochen 5-8 • Oktober 2025

Statische Grafiken waren gestern. Hier erschaffen Sie dynamische, interaktive Dashboards, die Ihre Nutzer fesseln. Von Hover-Effekten bis zu komplexen Filteroptionen – Sie beherrschen alle Werkzeuge für engaging User Experiences.

Fortgeschrittene KI-Integration

Wochen 9-12 • November 2025

Maschinelles Lernen trifft auf kreative Visualisierung. Sie implementieren Predictive Analytics und automatisierte Insight-Generierung. Ihre Dashboards werden zu intelligenten Systemen, die selbstständig wichtige Trends erkennen und hervorheben.

Meisterprojekt und Portfolio

Wochen 13-16 • Dezember 2025

Ihr Abschlussprojekt wird zum Herzstück Ihres Portfolios. Sie konzipieren und entwickeln eine vollständige KI-Visualisierungslösung für einen realen Use Case. Dabei fließen alle erlernten Techniken zusammen zu einem beeindruckenden Showcase Ihrer Expertise.

Lernen Sie von den Besten

Unsere Dozenten bringen jahrzehntelange Praxiserfahrung aus führenden Tech-Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit.

Dr. Marcus Reichenbach

KI-Forschungsleiter

15 Jahre Erfahrung in Machine Learning bei BMW und Siemens. Seine Forschung zu automatisierter Mustererkennung prägt moderne Visualisierungsstandards.

Tobias Lindberg

Senior UX Designer

Ehemaliger Design Lead bei SAP, spezialisiert auf komplexe B2B-Dashboards. Seine Visualisierungen vereinen technische Präzision mit intuitiver Bedienbarkeit.

Prof. Dimitri Kovalenko

Data Science Professor

Lehrt an der TU München und berät Fortune 500 Unternehmen. Experte für Real-Time Analytics und hat über 50 wissenschaftliche Publikationen veröffentlicht.

Curriculum im Detail

Unser Lehrplan wurde gemeinsam mit Industriepartnern entwickelt und spiegelt aktuelle Marktanforderungen wider. Jedes Modul schließt mit einem Praxisprojekt ab, das Sie direkt in Ihrem Portfolio verwenden können.

Datenaufbereitung und -analyse

3 Wochen

Von chaotischen Rohdaten zu strukturierten Insights. Sie lernen Cleaning-Techniken, Outlier-Detection und Feature Engineering. Hands-on Arbeit mit Python, R und speziellen KI-Tools.

Design Thinking für Daten

2 Wochen

Nicht jede Visualisierung funktioniert für jeden Nutzer. Hier entwickeln Sie ein Gespür dafür, welche Darstellungsform die gewünschte Botschaft am besten transportiert.

Advanced AI Algorithms

4 Wochen

Clustering, Classification, Regression – Sie implementieren die wichtigsten ML-Algorithmen und visualisieren deren Ergebnisse. Neural Networks und Deep Learning inklusive.

Real-Time Dashboard Development