Kurskatalog · Data Science & KI
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587 Kurse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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KI Prompt Engineering: KI-Tools im Einsatz – Weiterbildung
Praxiskurs Prompt Engineering: strukturierte Prompts für Text-, Bild- und Code-Generierung entwickeln und KI-Tools in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.
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.
Data Expert für Quereinsteigende – Zertifikatslehrgang
Datenanalyse-Weiterbildung für Quereinsteigende: SQL, Power BI, Pandas und Machine-Learning-Grundlagen bis zum eigenen Portfolioprojekt.
Prompt-Frameworks mit ChatGPT für Digital Professionals
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
AI Artificial Intelligence Practitioner Kurs
Umfassende KI-Weiterbildung mit Microsoft AI-900 und fünf CertNexus-Zertifizierungen — vom KI-Fundament über Business-Governance und ML-Entwicklung bis zu Generative AI und Emerging Technologies.
Digital Automation mit KI: RPA, Python, FlutterFlow – Kurs
Kombinierte Weiterbildung aus Prozessautomatisierung mit KI, Data-Science-Grundlagen in Python, No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow und DevOps/CI-Praxis.
KI Grundlagen für IT-Berufe – Kurs für Entwickler & DevOps
KI-Grundlagenwissen speziell für IT-Fachkräfte: Machine Learning, Prompt Engineering, KI-APIs und sichere KI-Integration — abgestimmt auf Softwareentwicklung, DevOps, Testing und IT-Management.
AI Artificial Intelligence Practitioner Kurs CertNexus
Mehrstufiges KI-Zertifizierungsprogramm mit sechs CertNexus- und Microsoft-Modulen — von KI-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu generativer KI und Emerging Technologies.
KI-Architekt SQL Basics 3.0 – DP-900 + DP-300 + Python
Dreiteiliges Datenbankbündel für den KI-Einstieg: Azure Data Fundamentals (DP-900), Datenbankadministration auf Azure (DP-300) und Python for Data Science — zusammen 34 Lerntage.
Artificial Intelligence 2.0: AI-102, CDSP, GENAIBIZ – Kurs
Vollständige KI-Weiterbildung mit sechs Modulen — von AI-900 über CertNexus CDSP bis zum Microsoft AI-102 für KI-Lösungsarchitektur in Azure — inklusive generativer KI und Emerging Technologies.
Deep Learning: Anwendungen neuronaler Netze – Weiterbildung
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
KI-Architektin + ChatGPT-4o für die berufliche Praxis – Kurs
Weiterbildung für Fachkräfte, die KI-Architektur mit dem produktiven Einsatz von ChatGPT-4o verbinden — über Azure AI Engineer (AI-102), CertNexus AIBIZ und einen praxisintensiven Prompt-Engineering-Workshop.
Data-Science-Methoden für innovative Strategien – Kurs
Methodenkurs für strategische Datenarbeit: SQL, automatisierte Pipelines, Power-BI-Dashboards und Machine-Learning-Modelle als Grundlage für datengetriebene Innovationsentscheidungen.
Deep Learning Weiterbildung: Neuronale Netze & Praxis
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
TensorFlow, Python und SQL für Machine Learning – Kurs
Kombinierte Weiterbildung: TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle, ergänzt um Python-Programmierung und relationale Datenbanken mit SQL.
Data Scientist: Techniken für Datenmodelle – Weiterbildung
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Vom Programmierer zum AI Engineer – Kurs
Karrierekurs für erfahrene Entwickler:innen: Bestehende Programmierkompetenz in KI-Engineering überführen — von LLM-Integration und RAG-Systemen über Agentic AI bis zum produktionsreifen Deployment eigener KI-Applikationen.
Praxisorientierte Techniken für Datenwissenschaft – Kurs
Praxiskurs für Data-Science-Techniken: automatisierte Datenpipelines, SQL-Analysen, Power-BI-Reporting und Machine-Learning-Modelle direkt an praxisnahen Datensätzen anwenden.
Data Science: Predictive Analytics Kurs
Datengetriebene Vorhersagen treffen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI kombiniert mit Machine-Learning-Modellen für Predictive Analytics.
SQL für Maschinelles Lernen: Vertiefungskurs
Vertiefungskurs für angehende Data Scientists: SQL als Werkzeug für maschinelles Lernen, von der Datenaufbereitung über Window-Funktionen bis zur Integration mit Python-basierten ML-Modellen.
AI Weiterbildung und Data Analytics – Python, SQL, Power BI
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
KI-Anwendung mit Azure AI Fundamentals – Zertifizierung
KI-Anwendung mit Fokus auf Microsoft Azure AI: KI-Dienste in Cloud- und Server-Umgebungen einordnen und einsetzen, mit Vorbereitung auf Azure AI Fundamentals und Windows Server Hybrid Administrator.
KI-Wertschöpfungsanalyst – Weiterbildung
Kombination aus Predictive Analytics, KI-Grundlagen und Finanzmanagement: Prognosemodelle entwickeln, wirtschaftliche Potenziale datenbasiert identifizieren und in Investitionsentscheidungen einordnen.
Data Engineering für ML: DP-203, AI-900, AI-102 Azure – Kurs
Spezialisierte Weiterbildung für Data Engineers, die Datenpipelines gezielt für Machine-Learning-Workloads aufbauen: Kursinhalt umfasst DP-900, DP-203, AI-900 und AI-102 — vom Datenpipeline-Design über Big-Data-Verarbeitung bis zur Implementierung produktionsreifer KI-Lösungen auf Azure.
Webdaten auswerten mit Python für Data & AI Specialist
Weiterbildung für Data & AI Specialist: Webdaten mit Python strukturiert auswerten, visualisieren und verständlich als Bericht oder Dashboard kommunizieren.
Datenanalyse-Methoden: Explorativ und Deskriptiv – Kurs
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Deep Learning: Neuronale Netze in der Praxis – Weiterbildung
Neuronale Netze verstehen und anwenden – von SQL-gestützter Datenaufbereitung über automatisierte Pipelines bis zur Modellvisualisierung mit Power BI.
Deep Learning: Theoretische und praktische Ansätze – Kurs
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.
KI für Entwickler: LLMs und RAG integrieren – Weiterbildung
Weiterbildung für Softwareentwickler, die KI-Technologien gezielt in eigene Projekte integrieren wollen – mit Fokus auf praktische Entwicklungskompetenzen im Umgang mit KI-Bibliotheken, APIs und modernen Entwicklungsparadigmen.
Microsoft Fabric Data Analytics Platform Kurs
Praxisnahe Weiterbildung zur Entwicklung und Verwaltung unternehmensweiter Daten- und KI-Plattformen mit Microsoft Fabric, Azure und Power BI.
KI-Architektin + Blockchain Foundation – Azure AI & EXIN
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.
Python für KI und Deep Learning: TensorFlow & PyTorch – Kurs
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
KI in der Industrie: Predictive Maintenance & Co. – Kurs
KI in Produktion und Wartung: Predictive Maintenance, Sensordatenanalyse und neuronale Netze für industrielle Automatisierung.
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.
KI-Technologien für Datenanalyse – DP-900, CDSP, AIBIZ
Weiterbildung in KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals (DP-900), CertNexus CDSP, AIBIZ, EXIN Cloud Computing und Python for Data Science in einem abgestimmten Curriculum.
Data Scientist: Prognosemodelle verbessern – Weiterbildung
Prognosemodelle gezielt verbessern: von Sensordaten über SQL, Python-Statistik und Dashboards bis zur datengetriebenen Prozesssteuerung.
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Kursweg ist Vermittler zwischen Lernenden und Bildungsanbietern. Wir geben keine Termin- oder Preisinformationen direkt aus — diese erhältst du im Beratungsgespräch vom passenden Träger.