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Ergebnisse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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Grundlagen und Best Practices der Datenvisualisierung: nutzerorientierte Darstellung komplexer Daten mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung.
Methoden der Datenvisualisierung: unterschiedliche Visualisierungsansätze mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung methodisch vergleichen und auswählen.
Datenvisualisierungs-Skills für Projektmanagement und digitale Transformationsprojekte: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung im Projektkontext.
Storytelling mit interaktiven Dashboards für Controlling und Reporting: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung zur Kommunikation von Kennzahlen.
Deep-Learning-Grundlagen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI für das Training neuronaler Netzwerke inklusive Convolutional und Recurrent Neural Networks.
Statistische Grundlagen für Data Science und KI-Anwendungsentwicklung: Verteilungen, Kennzahlen und Datenvalidierung mit SQL und Power BI.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Medieninformatiker: Datenanalyse, Mustererkennung und Machine Learning praxisnah einsetzen.
Prompt Engineering für ChatGPT mit Zusatzqualifikation in Deep Learning und Microsoft Power BI – von wirkungsvollen Prompt-Strategien über neuronale Netze bis zur Datenvisualisierung.
Prompt Engineering mit ethischem Kompass: strukturierte Eingaben für generative KI, SQL- und Power-BI-Grundlagen sowie kritische Bewertung von KI-Ausgaben auf Verzerrungen und Nachvollziehbarkeit.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
Von Datenpipelines über SQL und Power BI bis zu Statistik und ersten Machine-Learning-Modellen: Data Science von den Grundlagen bis zur Expertenanalyse.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für IT-Führungskräfte: Datenanalyse, Automatisierung und bereichsübergreifende Steuerung von KI-Projekten.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsinformatiker: von der Rohdatenstruktur über Mustererkennung bis zur Anbindung an bestehende Geschäftsprozesse.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsingenieure: methodische Datenanalyse, Mustererkennung und prozessorientierte Automatisierung in technischen Abläufen.
Data Analytics mit Python für die Wirtschaftsinformatik: Mustererkennung, Anbindung von MS SQL Server und der Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Prozessverbesserung.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
SQL-Datenabfragen entlang eines vierstufigen Auswertungsprozesses: Kontext einordnen, Auswertung aufbauen, Erkenntnisse verdichten und mit KI-Prompting verbinden.
Datenanalyse mit Tiefgang: SQL, Datenmodellierung und maschinelles Lernen, um über oberflächliche Trends hinaus belastbare, tiefgehende Analyseergebnisse zu erarbeiten.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn und Python – gezielte Vorbereitung auf die Rolle des Data Scientist mit Fokus auf maschinelles Lernen.
TensorFlow gezielt zur Generierung von Trainings- und Testdaten einsetzen – kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in relationalen Datenbanksystemen und SQL.
Klassische Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn verstehen, bewerten und in eigene Softwareanwendungen integrieren – für den Alltag von Informatiker/innen.
Klassische Machine-Learning-Verfahren mit scikit-learn auf technische Daten anwenden – für vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung.
Verbindet den praktischen Einsatz von KI-Werkzeugen im digitalen Projektmanagement mit den Scrum-Grundlagen der Professional-Scrum-Master-I-Prüfung (PSM I) - für datengetriebene Planung und agile Teamführung.
Kombiniert Prompt Engineering für generative KI-Systeme mit dem Aufbau von Python-Kenntnissen - von der Automatisierung einzelner Prompt-Tests bis zu objektorientierten, modularen KI-gestützten Programmen.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
Einstiegskurs Künstliche Intelligenz: KI-Grundlagen, praktisches Prompt Engineering und die Integration von KI-Werkzeugen in bestehende Arbeitsprozesse.
Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Engineer Associate: KI-Lösungen mit Azure-Diensten für Sprache, Bild und Konversation entwickeln, im virtuellen Klassenzimmer mit Homeoffice-Option.
Deep Learning Frameworks für Optimierung: Datenpipelines, SQL und Power BI als Werkzeuge rund um das Training neuronaler Netze – mit Schwerpunkt auf Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
SQL für Controlling und Reporting: strukturierte Datenanalyse, ein Einstieg in maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung, damit Kennzahlen nicht nur berechnet, sondern verständlich berichtet werden.
Projektmanagement-Grundlagen orientiert am GPM-Standard kombiniert mit dem praktischen Einsatz KI-gestützter Werkzeuge für Planung, Steuerung und Reporting von Projekten.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und der offiziellen PRINCE2-Projektmanagement-Zertifizierung von Foundation bis Practitioner.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und Six Sigma Black Belt — von der Modellintegration bis zur eigenverantwortlichen Leitung datengetriebener Verbesserungsprojekte.
Kombiniertes Programm aus KI-Wissen für Geschäftsentscheidungen und CompTIA Data+ — Datenkompetenz für fundierte, KI-gestützte Entscheidungen im Unternehmen.
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