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Ergebnisse für „Data Scientist" in „Data Science & KI"
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Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Technischer Grundkurs für Datenanalyse: SQL-Datenbankabfragen und Python-Statistik als Handwerkszeug für datengetriebene Entscheidungen.
Einführungskurs in KI-Modelle und Predictive Analytics: von Datenbanken über explorative Analyse bis zu ersten Vorhersagemodellen für Geschäftsprozesse.
Projektorientierter Data-Scientist-Kurs mit Business-Intelligence-Fokus: Hypothesentests, Kennzahlen und Dashboards für konkrete Geschäftsfragestellungen.
Einstieg in die Rolle Data Scientist: Python-Datenanalyse, SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Grundlagen von Regression, Clustering und Klassifikation.
Umfassende Data-Scientist-Ausbildung: von SQL-Datenbankabfragen über explorative Analyse und Datenpipelines bis zu Power-BI-Visualisierung und Grundlagen des maschinellen Lernens mit Feature Engineering.
Aufbaukurs Predictive Modeling: Supervised-Learning-Verfahren, Hyperparameter-Tuning, Modellinterpretation und skalierbare Datenverarbeitung mit PySpark.
Excel-Weiterbildung für den Data-Science-Kontext: analytische Funktionen, Pivot-Tabellen, Diagramme und einfache Datenmodelle für schnelle Datenexploration.
Einführung in Data Science: Python und pandas, Supervised Learning, Modellinterpretation und Big-Data-Verarbeitung mit PySpark.
Statistische Modelle für Data Scientists: Supervised Learning, Modellinterpretation, Big Data mit PySpark und ein eigenes Datenportfolio-Projekt.
Analytische Methoden für Data Scientists: explorative Datenanalyse, SQL, Power BI, Datenpipelines und Machine Learning mit Schwerpunkt auf statistischen Verfahren.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
Vertiefender Kurs zu Machine-Learning-Pipelines für Data Scientists: vom Datenimport über Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning bis zur Modellbewertung mit SHAP und ROC-Kurve.
Data Science mit Fokus Python: Machine-Learning-Grundlagen, Supervised Learning, PySpark für Big Data und objektorientierte Programmierung für Data Scientists.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Vollständige Machine-Learning-Pipeline: Datenakquise und SQL, statistische Analyse und Predictive Analytics bis zum Training und zur Optimierung eigener ML-Modelle.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: relationale Datenbanken und SQL, systematische Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und erste einfache Prognosemodelle.
Natural Language Processing (NLP) für Data Scientists: von Textvorverarbeitung über überwachtes Lernen bis zur Verarbeitung großer Textmengen mit PySpark.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
Moderne Data-Science-Methoden für den Praxiseinsatz: automatisierte Datenaufbereitung, optimierte SQL-Abfragen für Machine Learning und aussagekräftige Dashboards.
Fortgeschrittene Python-Codierung für Data Scientists: modulare Architektur, effiziente Datenverarbeitung, Algorithmenoptimierung und Software-Best-Practices mit Git.
Intensiv-Bootcamp in Data Science und KI: von SQL und Python bis zu Machine Learning, Statistik und Cloud-Anwendungen – für den Berufseinstieg als Data Scientist oder ML Engineer.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python, SQL, Supervised Learning, PySpark und Power BI für Data Scientists und Analysten.
Intensiver Einführungskurs in die Programmiersprache R mit Fokus auf statistische Berechnung, Datenmanipulation und Visualisierung — ideal für Analysten und Data Scientists.
Fünfteiliges KI-Architektur-Bündel mit Blockchain-Fokus: Azure AI Fundamentals, Data Scientist Associate, AI Engineer Associate, EXIN Blockchain Foundation und CertNexus Cyber Secure Coder — für sichere, skalierbare KI-Blockchain-Lösungen.
Fortgeschrittener Kurs für erfahrene Data Scientists und ML Engineers: multivariate Statistik, Ensemble-Verfahren und vollständige KI-Systeme in Azure — mit Vorbereitung auf DP-100, CDSP und AI-102.
Intensive Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure für angehende Azure Data Scientists.
Kombi-Weiterbildung aus Azure Data Scientist Associate (DP-100), Scrum Foundation, PRINCE2 Foundation und ITIL 4 Foundation – vier international anerkannte Zertifizierungen in einem Programm.
Kombination aus Azure Data Scientist Ausbildung (DP-100) und agilem Projektmanagement nach Scrum: Machine Learning in der Cloud und iterative Projektumsetzung in einem Lehrgang.
Gezielte Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung DP-100: Azure Machine Learning Workspace, AutoML, HyperDrive, ML-Pipelines und Deployment — für Data Scientists mit Python-Kenntnissen.
Dieser Lehrgang verbindet die Azure-Zertifizierung DP-100 (Azure Data Scientist Associate) mit einer Scrum Foundation-Zertifizierung und richtet sich an Data Scientists, die Azure-ML-Pipelines beherrschen und gleichzeitig agile Projektmethodik erlernen möchten.
Kombinationskurs für die Microsoft-Prüfung DP-100 (Azure Data Scientist Associate) und das ITIL 4 Foundation-Examen — Cloud-Data-Science und IT-Service-Management in einem Programm.
Intensivkurs zur Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100 (Azure Data Scientist Associate) inklusive Herstellerexamen – von Azure ML-Grundlagen bis zur produktionsreifen Deployment-Pipeline.
Kombination aus DP-100-Vorbereitungskurs (Azure Data Scientist Associate) und Microsoft Teams: Azure ML von der Datenpipeline bis zum Deployment, ergänzt um kollaborative Arbeit im Teams-Ökosystem.
Praxisnahe Weiterbildung in Datenanalyse, Python, Cloud-Technologien und KI-Methoden für angehende Data Analysts und Data Scientists.
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