In diesem Modul erfahren Sie, wie generative KI dabei helfen kann, komplexe Probleme im Bereich der Datenqualität zu erkennen und zu beheben. Sie lernen, wie man mit Problemen wie inkonsistenten Formaten, fehlenden Werten, Ausreißern, versteckten Fehlern und komplexen Datenstrukturen umgeht. Außerdem werden Sie untersuchen, wie Techniken wie Anomalieerkennung, Datenimputation und Formatkonvertierung dazu beitragen, sauberere und zuverlässigere Datensätze zu erstellen.

In diesem Modul untersuchen Sie, wie sich die Datensatzvorbereitung auf die Qualität und Zuverlässigkeit generativer KI-Workflows auswirkt. Sie befassen sich mit Konzepten der Vorverarbeitung wie Bereinigung, Transformation, Normalisierung, Feature Engineering und Data Wrangling. Außerdem vergleichen Sie synthetische, reale und hybride Datensätze und erörtern, wann welche Art jeweils geeignet sein könnte.

In diesem Modul befassen Sie sich mit den wesentlichen Bestandteilen eines gut strukturierten Datensatzes. Sie werden untersuchen, wie generative KI dazu beitragen kann, die Relevanz, Zugänglichkeit, Struktur und Qualität von Datensätzen zu verbessern. Außerdem werden Sie untersuchen, wie optimierte Datensätze mit den ursprünglichen Datensätzen verglichen werden können, um Veränderungen zu bewerten.

In diesem Modul befassen Sie sich mit ethischen Aspekten im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung und der Generierung synthetischer Daten. Sie setzen sich mit Themen wie Voreingenommenheit, Fairness, Datenschutz, Transparenz und potenziellem Datenmissbrauch auseinander. Außerdem untersuchen Sie, wie verantwortungsbewusste Vorgehensweisen und ethische Leitlinien zu besseren Entscheidungen im Umgang mit generativer KI und Daten beitragen können.