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Ergebnisse für „Feature Engineering" in „Data Science & KI"
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Universitäres Zertifikatsmodul: Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python – überwachtes und unüberwachtes Lernen, Modellevaluation und Datenaufbereitung auf Basis realer Datensätze.
Praxiskurs Python für Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn für professionelle Datenanalyse und Visualisierung im Jupyter-Notebook-Umfeld.
Praxisorientierter Kurs zur Datenanalyse und zum Predictive Modelling mit Python: Pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Modellen.
Kombinierter Lehrgang zu KI und Business Intelligence: Python, Machine Learning, Generative AI und praxisnahe Zertifizierungsvorbereitung in bis zu einem Monat.
Strukturierte Weiterbildungsreise von der Datenanalyse zur Data-Science-Praxis: Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Big-Data-Technologien.
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).
Spezialisierung auf KI und maschinelles Lernen kombiniert mit vertieften Kenntnissen in Microsoft Project — für Fachkräfte, die ML-Projekte sowohl technisch als auch planerisch verantworten.
KI-gestützte Automatisierung auf professionellem Niveau kombiniert mit AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01): Intelligente Workflows, ML auf AWS und skalierbare KI-Prozessautomation.
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.
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.
Kombination aus AI- und Machine-Learning-Grundlagen mit der CAPM-Zertifizierung des PMI — für Fachkräfte, die KI-Projekte methodisch planen und steuern wollen.
Kombination aus AI- und Machine-Learning-Spezialisierung mit PRINCE2 Practitioner — für Fachkräfte, die KI-intensive Projekte nach einer strukturierten, skalierbaren Projektmanagement-Methode führen wollen.
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.
Strukturierter Einstieg in das maschinelle Lernen: von ML-Grundlagen über Deep Learning mit TensorFlow und Keras bis zur Modellevaluierung – zertifiziert durch das Anbieterprogramm AiU.
Vollständige Data-Science-Ausbildung auf Englisch – Python, Machine Learning und Datenvisualisierung; Unterrichtssprache Englisch für internationalen Karriereeinstieg.
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.
Praxisnaher Einstieg in KI-Methoden: von der Datenaufbereitung über SQL und Power-BI-Visualisierung bis zu den Grundlagen neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung.
Fortgeschrittener Kurs zu neuronalen Netzen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie Transfer- und Reinforcement Learning für leistungsfähige KI-Modelle.
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
SQL-Praxiskurs für Data Science und Machine Learning: von der Datenmodellierung über komplexe Abfragen bis zum Feature Engineering für ML-Projekte.
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
KI-Weiterbildung mit Fokus auf Cloud Computing und Machine Learning, die gezielt auf die AWS Certified Machine Learning Specialty vorbereitet.
Analyse-Expertise mit SQL, Power BI und Feature Engineering: Muster erkennen, Datenqualität verbessern und fundierte Prognosen ableiten.
Grundständiger Einstieg in die Arbeit als Data Analyst: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und automatisierte Datenpipelines von der Rohdatenaufbereitung bis zur Berichtserstellung.
Projektorientierter Data-Analyst-Kurs: SQL, Power BI und Datenpipelines werden direkt an konkreten Analyseprojekten erarbeitet, von der Datenaufbereitung bis zur Handlungsempfehlung.
Datenbasierte Prozessoptimierung als Data Scientist: von Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu automatisierten Pipelines und Feature Engineering.
Grundkurs zu neuronalen Netzen: Architektur, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation verstehen und in SQL-gestützter Datenaufbereitung sowie ersten CNN-/RNN-Anwendungen praktisch umsetzen.
Kurs zu theoretischen und praktischen Ansätzen im Deep Learning: von Datenmanagement und Feature Engineering über CNNs, RNNs und Hyperparameter-Tuning bis zur Visualisierung mit Power BI.
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Strategischer Ansatz zur Optimierung von Machine-Learning-Anwendungen: Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, SQL-gestützte Datenpipelines und Power-BI-Visualisierung.
Praxisorientierter Kurs zu statistischen Methoden und maschinellem Lernen in der Sprachverarbeitung: von Tokenisierung über SQL-Analysen bis zu Power-BI-Dashboards für Textklassifikation.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
Einstieg in Deep Learning mit klarem Fokus auf Computer Vision: Bilddaten aufbereiten, Convolutional Neural Networks trainieren und für Klassifikation, Objekterkennung sowie Segmentierung einsetzen.
Praxisorientierter Kurs zur Entwicklung von KI-Modellen: Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, neuronale Netzwerke und deren Überführung in reale Anwendungen.
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.
Statistische Grundlagen für Data Science und KI-Anwendungsentwicklung: Verteilungen, Kennzahlen und Datenvalidierung mit SQL und Power BI.
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