Kurskatalog · Data Science &amp; KI

Data Science: Feature Engineering Kurs (Variante 1)

Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.

SQLDatenbereinigungMachine Learning

Feature Engineering für Machine Learning – Weiterbildung

Feature Engineering von der Datenbasis bis zur reproduzierbaren Pipeline: SQL, Power Query und pandas kombiniert mit Encoding, PCA, Clusterverfahren und sauberer Dokumentation.

SQLDBSCANK-Means

Feature Engineering Grundlagen: SQL, Python, PCA – Kurs

Grundlagenkurs zur systematischen Merkmalsbildung für Machine-Learning-Modelle — von SQL- und Power-Query-Aufbereitung bis zu Encoding, PCA und TF-IDF in Python.

SQLPower QueryPython

Machine Learning: Feature Engineering & Optimierung – Kurs

Vertiefungskurs zu Feature Engineering und Modelloptimierung: automatisierte Datenpipelines, SQL-Datenverarbeitung, Hyperparameter-Tuning und Power-BI-Visualisierung für bessere ML-Modelle.

Feature EngineeringHyperparameter-TuningSQL

Feature Engineering Grundlagen für KI-Anwendungen – Kurs

Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.

Feature EngineeringSQLStatistische Analyse

Data Science: Feature Engineering Kurs (Aufbau)

Aufbaukurs mit Fokus auf Feature Engineering fürs Machine Learning: Merkmale extrahieren, Daten bereinigen und Ergebnisse in Power-BI-Dashboards aufbereiten.

SQLFeature EngineeringExplorative Datenanalyse

AWS ML Engineer Associate MLA-C01 – Weiterbildung

Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung MLA-C01: Machine-Learning-Modelle entwickeln, deployen und optimieren auf AWS mit SageMaker, Glue und MLOps.

Amazon SageMakerAWS GlueMLOps

AWS ML Engineer Associate Kurs – 13 Wochen

Dreizehnwöchiger Intensivkurs zur Vorbereitung auf die AWS Certified Machine Learning Engineer Associate-Prüfung mit praktischen Projekten im Bereich KI und Cloud.

Amazon SageMakerMachine Learning auf AWSMLOps und CI/CD

Python Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib – Kurs

Praxiskurs Python für Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn für professionelle Datenanalyse und Visualisierung im Jupyter-Notebook-Umfeld.

NumPyPandasMatplotlib

Advanced Python for Machine Learning – Kurs

Fortgeschrittene Python-Weiterbildung für Machine Learning: NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch inklusive Feature Engineering und Modelloptimierung.

NumPy und Pandas Datenverarbeitungscikit-learn PipelinesTensorFlow und Keras

AI Transformation on Azure Cloud Kurs

Dieser Kurs vermittelt umfassende Kenntnisse zur Nutzung von KI auf der Azure-Plattform: Machine Learning, Datenverarbeitung, Azure Cognitive Services, Azure OpenAI und das Deployment skalierbarer KI-Lösungen.

Azure Machine LearningAutoML und ModelltrainingAzure Cognitive Services

Python Datenanalyse & Predictive Modelling Kurs

Praxisorientierter Kurs zur Datenanalyse und zum Predictive Modelling mit Python: Pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Modellen.

PandasNumPyMatplotlib / Seaborn

Python for Machine Learning – NumPy, Pandas, scikit-learn

Praxisorientierte Weiterbildung in Python für maschinelles Lernen mit NumPy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib – von der Datenvorverarbeitung bis zu ML-Algorithmen.

Python-ProgrammierungNumPyPandas

Machine Learning mit Python – scikit-learn & TensorFlow

Umfassender Einstieg in maschinelles Lernen mit Python: von Datenanalyse über scikit-learn bis zu neuronalen Netzen mit TensorFlow – praxisorientiert und zertifizierungsrelevant.

Pythonscikit-learnPandas

Python für Data Analytics & Machine Learning – Kurs

Umfassende Weiterbildung in Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen, von der Grundlagenprogrammierung bis zu fortgeschrittenen ML-Algorithmen.

Python-ProgrammierungDatenanalyse mit PandasDatenvisualisierung

KI & Business Intelligence Kurs mit Zertifikat

Kombinierter Lehrgang zu KI und Business Intelligence: Python, Machine Learning, Generative AI und praxisnahe Zertifizierungsvorbereitung in bis zu einem Monat.

Python für DatenanalyseMachine LearningBusiness Intelligence

Data Analyst zu Data Scientist Weiterbildung

Strukturierte Weiterbildungsreise von der Datenanalyse zur Data-Science-Praxis: Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Big-Data-Technologien.

PythonPandas & NumPyscikit-learn

KI im Gesundheitswesen + AWS ML Specialty Kurs

Zweiteiliger Intensivkurs: KI im Gesundheitswesen mit Fokus auf Machine-Learning-Infrastruktur und AWS-spezifische Lösungsarchitektur — kombiniert mit der AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01).

Amazon SageMaker ML-PipelineAWS Machine Learning ServicesHealthcare-Datenaufbereitung (HL7, FHIR)

AI & Machine Learning Specialist + Microsoft Project Expert

Spezialisierung auf KI und maschinelles Lernen kombiniert mit vertieften Kenntnissen in Microsoft Project — für Fachkräfte, die ML-Projekte sowohl technisch als auch planerisch verantworten.

Machine Learning (Klassifikation, Regression, Clustering)Deep Learning GrundlagenCloud ML-Deployment (Azure ML, AWS)

AI for Business + AWS ML Specialty MLS-C01 Kurs

KI-Anwendungen im Unternehmenskontext kombiniert mit der AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01): strategische KI-Nutzung und tiefes AWS-ML-Praxiswissen in einem Kurs.

Amazon SageMakerAWS ML-Pipeline-AufbauFeature Engineering

AI Automation Specialist mit AWS ML Specialty – Kurs

KI-gestützte Automatisierung auf professionellem Niveau kombiniert mit AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01): Intelligente Workflows, ML auf AWS und skalierbare KI-Prozessautomation.

Amazon SageMakerAWS ML-DiensteMLOps

AI Data Analytics + AWS ML Specialty (MLS-C01) – Kurs

Kombikurs: Datenanalyse mit KI-Methoden und Vorbereitung auf die AWS Certified Machine Learning – Specialty-Prüfung (MLS-C01) für Data-Professionals, die ML-Workloads auf AWS operationalisieren.

Amazon SageMakerAWS MLS-C01-PrüfungsvorbereitungML Pipelines AWS

AI & ML Specialist mit PRINCE2 Practitioner – Zertifizierung

Kombination aus AI- und Machine-Learning-Spezialisierung mit PRINCE2 Practitioner — für Fachkräfte, die KI-intensive Projekte nach einer strukturierten, skalierbaren Projektmanagement-Methode führen wollen.

Maschinelles Lernen (Ensemble-Methoden)Hyperparameter-OptimierungDatenstrategie und Feature Engineering

AI & Machine Learning Specialist mit CAPM – Weiterbildung

Kombination aus AI- und Machine-Learning-Grundlagen mit der CAPM-Zertifizierung des PMI — für Fachkräfte, die KI-Projekte methodisch planen und steuern wollen.

Maschinelles LernenPython / scikit-learnFeature Engineering

AI Developer Professional + AWS ML Specialty – Kurs

Kombination aus KI-Entwicklung und der AWS-Zertifizierung Machine Learning – Specialty (MLS-C01): Sie lernen, ML-Workloads auf AWS zu konzipieren, zu trainieren und in produktiven Systemen zu betreiben.

Python für MLAWS SageMakerModelltraining & Tuning

AWS Machine Learning Engineer – Associate Kurs

13-wöchige Vollzeit-Weiterbildung zur Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierungsprüfung MLA-C01 (Machine Learning Engineer – Associate) mit Schwerpunkt auf SageMaker, MLOps und AWS-AI-Services.

Amazon SageMakerMLOps und ML-PipelinesAWS AI-Services

DP-100 + PL-300 Azure Data Scientist & Power BI – Kurs

Kombinierte Weiterbildung für DP-100 Azure Data Scientist Associate und PL-300 Power BI Data Analyst: Machine Learning auf Azure entwerfen und betreiben — ergänzt durch datengetriebene Berichterstattung mit Power BI.

Azure Machine LearningPython Data ScienceMLOps

AiU Certified Machine Learning Engineer – ML-Kurs

Strukturierter Einstieg in das maschinelle Lernen: von ML-Grundlagen über Deep Learning mit TensorFlow und Keras bis zur Modellevaluierung – zertifiziert durch das Anbieterprogramm AiU.

scikit-learnTensorFlowKeras

Machine Learning Grundlagen – Kurs mit Python

Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen und praktische Anwendung mit Python – von der Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell.

Machine Learning AlgorithmenPython für ML (Scikit-learn)Datenaufbereitung und Feature Engineering

Data Science auf Englisch – Intensivkurs

Vollständige Data-Science-Ausbildung auf Englisch – Python, Machine Learning und Datenvisualisierung; Unterrichtssprache Englisch für internationalen Karriereeinstieg.

Python für Data ScienceSQL und DatenbankabfragenMaschinelles Lernen

Deep Learning: angewandte Techniken – Einstieg – Kurs

Einstieg in neuronale Netze: Deep-Learning-Grundlagen mit CNN und RNN, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie SQL-Datenaufbereitung und Power BI zur Auswertung von Modellergebnissen.

Deep Learning GrundlagenConvolutional Neural Networks (CNN)Recurrent Neural Networks (RNN)

ML: Überwachtes und unüberwachtes Lernen – Weiterbildung

Überwachtes und unüberwachtes Lernen praxisnah: Klassifikation, Clustering und Regression kombiniert mit SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung für automatisierte ML-Pipelines.

Power BIClusteringRegression

KI-Einführung: Methoden und Anwendungen lernen – Kurs

Praxisnaher Einstieg in KI-Methoden: von der Datenaufbereitung über SQL und Power-BI-Visualisierung bis zu den Grundlagen neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung.

SQLFeature EngineeringRecurrent Neural Networks

AI and Machine Learning 3.0: 6 Zertifizierungen

AI and Machine Learning 3.0 vermittelt einen breiten KI- und ML-Überblick von Datenmanagement mit Azure und ML-Modellentwicklung bis zur unternehmensweiten KI-Integration mit CAIP, CDSP, AIBIZ und AI-900/AI-102.

KI- und ML-GrundlagenMicrosoft DP-900 Azure Data FundamentalsMicrosoft AI-900 & AI-102

Deep Learning: Fortgeschrittene KI-Modell-Techniken – Kurs

Fortgeschrittener Kurs zu neuronalen Netzen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie Transfer- und Reinforcement Learning für leistungsfähige KI-Modelle.

Neuronale NetzeFeature EngineeringHyperparameter-Tuning

Deep Learning Grundlagen für KI-Anwendungen Kurs – Einstieg

Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.

Deep LearningSQLPower BI