Outlier-Erkennung meistern: Mit Praxisprojekt und KI zum Erfolg

In einer neuen Initiative lernen Datenanalysten, wie sie Ausreißer in realen Datensätzen zuverlässig identifizieren können. Durch ein praxisnahes Projekt werden die Teilnehmer Schritt für Schritt an die Herausforderungen herangeführt, die bei der Erkennung von Ausreißern auftreten.

Der Fokus liegt dabei auf der Kombination klassischer statistischer Methoden mit modernen KI‑Techniken. Während die Basisaufgaben wie das Berechnen von Mittelwerten und Standardabweichungen die Grundlage bilden, werden anschließend fortgeschrittene Algorithmen eingesetzt, um Muster zu erkennen, die menschlichen Analysen entgehen.

Die Teilnehmer profitieren von interaktiven Workshops, in denen sie ihre eigenen Datensätze analysieren, Modelle trainieren und die Ergebnisse vergleichen. Durch den Einsatz von KI können sie nicht nur die Genauigkeit erhöhen, sondern auch den Analyseprozess deutlich beschleunigen – ein entscheidender Vorteil in datenintensiven Branchen.