Dieser Kurs bereitet Sie darauf vor, Microsoft Copilot auf zentrale Anwendungsfälle generativer KI in der Datenwissenschaft anzuwenden – von der Modellentwicklung über die Datenerweiterung bis hin zum Risikomanagement und verantwortungsvollen KI-Einsatz. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, ML-Praktiker und technisch orientierte Datenexperten, die über promptbasierte Workflows hinausgehen und verstehen möchten, wie generative KI tatsächlich funktioniert – und wie man sie verantwortungsbewusst einsetzt. Er schlägt eine Brücke zwischen grundlegenden GenAI-Konzepten und der praktischen, Copilot-gestützten Umsetzung. Ganz gleich, ob Sie sich zum ersten Mal mit generativer KI beschäftigen oder deren Einbindung in Ihre Data-Science-Pipeline systematisieren möchten: Sie erwerben sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Copilot in komplexe, praxisnahe Arbeitsabläufe zu integrieren.

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Kernkonzepte der generativen KI – darunter GANs, VAEs und Transformers – zu erläutern und zu beschreiben, wie Microsoft Copilot diese auf Data-Science-Aufgaben wie Codegenerierung, Datenanalyse und Bias-Minderung anwendet Copilot zur Durchführung praktischer Data-Science-Aufgaben nutzen, darunter das Generieren von Code-Schnipseln, das Anreichern von Datensätzen und die Implementierung generativer Modelle Generative Modelle entwerfen und bewerten, die auf spezifische Data-Science-Aufgaben zugeschnitten sind, und deren Leistung mit herkömmlichen Methoden vergleichen Risiken für Datensicherheit und Datenschutz in generativen KI-Workflows zu identifizieren und verantwortungsvolle KI-Strategien zu entwickeln, um Verzerrungen zu mindern, sensible Daten zu schützen und Fehlinformationen zu verhindern Für wen ist dieser Kurs geeignet: Dieser Kurs eignet sich am besten für Data Scientists, ML-Ingenieure und technisch versierte Datenexperten, die generative KI in fortgeschrittene Data-Science-Workflows integrieren möchten. Kenntnisse in Data-Science-Konzepten und Erfahrung im Umgang mit Datensätzen werden empfohlen. Dieser Kurs baut auf den in den Kursen 1 und 2 vermittelten Fähigkeiten auf, deren vorheriger Abschluss ist jedoch nicht erforderlich. Voraussetzungen: Kenntnisse in Data-Science-Konzepten und Erfahrung im Umgang mit Datensätzen Grundlegende Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen sind hilfreich, aber nicht erforderlich Keine Vorkenntnisse in generativer KI oder Copilot erforderlich Zugang zu Microsoft Copilot Erforderliche Kursmaterialien: Zum Absolvieren dieses Kurses ist eine Copilot-Lizenz erforderlich. Wenn Sie keine Microsoft 365 Personal- oder Family-Lizenz besitzen, können Sie über den im Kurs angegebenen Link eine kostenlose 30-Tage-Testversion starten.