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Ergebnisse für „Git" in „Data Science & KI"
Praxisnahe Weiterbildung zum Python-Datenanalysten mit Schwerpunkt auf Versionskontrolle mit Git, API-basierter Datenintegration und analytischem Python-Einsatz.
Dreistufiges Data-Science-Programm von IT-Grundlagen bis Applied AI: Python, Scikit-learn, Deep Learning und Capstone-Projekte.
Praxisintensiver Kurs in Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Python, SQL, Tableau und Google Spreadsheets – inklusive 15 Assignments, 4 Projekten und einem abschließenden Capstone-Projekt.
Full Stack Developer lernen, KI-Werkzeuge und LLM-Integration gezielt im gesamten Entwicklungs-Stack einzusetzen — von KI-gestütztem Frontend und Backend bis hin zu Agentic-AI-Architekturen.
Seminar für Informatiker zu KI-Grundlagen: LLM-Architekturen, Prompt Engineering, agentenbasierte Workflows, LangChain, RAG und produktionssicheres Deployment — praxisnah im virtuellen Klassenzimmer.
Datenpipelines mit Python, SQL und modernem Data Warehousing in Snowflake und BigQuery entwickeln, testen und produktiv betreiben.
KI-Grundlagenwissen speziell für IT-Fachkräfte: Machine Learning, Prompt Engineering, KI-APIs und sichere KI-Integration — abgestimmt auf Softwareentwicklung, DevOps, Testing und IT-Management.
KI als strategisches Entwicklungswerkzeug: von Prompt Engineering und LLM-Integration über GitHub Copilot und Cursor bis zu Agentic AI, Workflow-Automatisierung und KI-Compliance.
Vollständige Data-Science-Ausbildung auf Englisch – Python, Machine Learning und Datenvisualisierung; Unterrichtssprache Englisch für internationalen Karriereeinstieg.
Blockchain-Grundlagen, Smart Contracts und Webentwicklung mit Python und JavaScript verbinden: praxisnahe Ausbildung zur Blockchain Data Engineer:in inklusive Datenanalyse und Machine-Learning-Basics.
Umfassende Data-Analytics-Ausbildung von der Datenerfassung über Python/SQL und Statistik bis zu Machine Learning, Datenvisualisierung und LLM-Workflows.
Python-Weiterbildung von SQL und relationalen Datenbanken über objektorientierte Programmierung bis zur Datenvisualisierung, inklusive Abschlussprojekt und eigenem Datenportfolio.
Praxisorientierte Weiterbildung in Business Intelligence mit SQL als Kernwerkzeug für Datenanalyse, ergänzt um Power BI, Excel und erste Python-Kenntnisse für datengestützte Entscheidungen.
Python-Weiterbildung mit Fokus auf Data Pipelines: OOP, Algorithmen, Git und Bash, abgeschlossen mit einem eigenen Datenportfolio-Projekt.
Fortgeschrittener Kurs für Entwicklerinnen und Entwickler: LLMs für Code-Generierung, Testing, Architekturberatung und CI/CD-Automatisierung produktiv, sicher und kritisch einsetzen.
Datenanalyse praktisch von Grund auf: pandas, matplotlib, SQL, APIs sowie Git und Kanban – gelernt an echten Datensätzen statt an abstrakten Übungsbeispielen.
Data Analytics: Requirements and Processes vermittelt, was Analytics-Projekte erfolgreich macht - von Zielklärung und Datenquellen über einen strukturierten Workflow bis zur Teamorganisation mit Kanban und Git.
Fortgeschrittene Python-Codierung für Data Scientists: modulare Architektur, effiziente Datenverarbeitung, Algorithmenoptimierung und Software-Best-Practices mit Git.
KI-Grundlagen und Vibe Coding für IT-Fachkräfte: Cursor, GitHub Copilot und Claude Code produktiv einsetzen, Prompts präzise formulieren und KI-generierten Code kritisch bewerten.
Product Manager lernen, KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge wie Cursor und GitHub Copilot praktisch einzusetzen — für eigenständiges Prototyping, schnelleres Stakeholder-Alignment und bessere Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams.
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