Kurskatalog · Data Science & KI
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587 Kurse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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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.
Machine Learning Engineer Weiterbildung (MLE)
Englischsprachige MLE-Weiterbildung: Datenanalyse, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und MLOps mit TensorFlow, Docker, AWS und CI/CD, mit Zertifikaten von DataScientest und Sorbonne.
KI-Managerin: AWS Machine Learning & Cloud Weiterbildung
Intensive Weiterbildung zur KI-Managerin mit AWS-Zertifizierung: KI-Strategie, Machine Learning, Data Science, Reinforcement Learning und AWS-Cloud-Technologien in einem praxisorientierten Vollzeitprogramm.
AWS Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01) – Schulung
Praxisorientierte Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01), zweisprachig in Deutsch und Englisch unterrichtet.
Data Analytics: Python, SQL, Statistik & Machine Learning
Umfassende Data-Analytics-Ausbildung von der Datenerfassung über Python/SQL und Statistik bis zu Machine Learning, Datenvisualisierung und LLM-Workflows.
Supervised Machine Learning in R lernen – Weiterbildung
Überwachtes maschinelles Lernen in R: von Regression und Klassifikation über Kreuzvalidierung bis zu Random Forests und Hyperparameter-Optimierung.
Machine Learning verstehen und anwenden – Weiterbildung
Von Python und Power BI bis zu Machine-Learning-Grundlagen: praxisnaher Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists.
KI in der Robotik: AWS ML Specialty Kurs
Weiterbildung zu KI in der Robotik mit Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung Machine Learning Specialty: Machine-Learning-Modelle, Cloud-Architektur und Anwendung in robotischen Systemen.
SQL für Data Science und Machine Learning – Kurs
SQL-Praxiskurs für Data Science und Machine Learning: von der Datenmodellierung über komplexe Abfragen bis zum Feature Engineering für ML-Projekte.
Python Machine Learning & AI Kurs – PCAP + AWS Zertifizierung
Vollständige Python-Ausbildung von den Grundlagen bis Machine Learning und Cloud: PCAP-Zertifizierung und AWS-Zertifikat als optionale Abschlüsse, mit praktischer Einbindung von Data Science, Deep Learning und MLOps.
Machine Learning für KI-Experten – Weiterbildung
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
ML & Data Science – Komplexe Analysetechniken – Kurs
Fortgeschrittener Kurs für erfahrene Data Scientists und ML Engineers: multivariate Statistik, Ensemble-Verfahren und vollständige KI-Systeme in Azure — mit Vorbereitung auf DP-100, CDSP und AI-102.
Machine Learning: Einführung in KI ohne Vorkenntnisse – Kurs
Einstiegskurs in Machine Learning und KI ohne Vorkenntnisse: Grundlagen des maschinellen Lernens, SQL-Datenaufbereitung und Modellergebnisse in Power BI visualisieren.
KI & Machine Learning mit Power Platform – Weiterbildung
Modulare Weiterbildung zu KI, Machine Learning und Microsoft Power Platform mit individuell kombinierbaren Modulen im virtuellen Klassenzimmer.
Machine Learning Engineer & Data Scientist – DP-100, AI-102
Praxisintensive Weiterbildung zum Machine Learning Engineer und Data Scientist: ML-Grundlagen, Azure DP-100, Azure AI-102 und CertNexus CDSP im kombinierten Curriculum mit End-to-End-Projektarbeit.
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.
KI & Machine Learning: AI-900, CAIP, CDSP, EXIN BCS – Kurs
Umfassende KI- und ML-Weiterbildung mit fünf anerkannten Zertifizierungen: Azure AI-900, CertNexus CAIP und CDSP, EXIN BCS AI Foundation sowie Python for Data Science — für einen systematischen Einstieg in KI und maschinelles Lernen.
Machine Learning Engineer: Modellbewertung Grundlagen – Kurs
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
Machine Learning: Skills für Modellierung – Weiterbildung
Von der Datenbereinigung über explorative Datenanalyse und Feature-Selektion bis zu Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen – Modellierungskompetenz für den Data-Science-Alltag.
Big Data Engineer: DP-900, DP-100 & DP-3007 Azure ML – Kurs
Weiterbildung für Data Engineers: Datenpipelines auf Azure aufbauen und ML-Modelle mit Python-Skripten trainieren — mit Microsoft DP-900, DP-100 und der Zusatzqualifikation DP-3007 für automatisiertes Modelltraining.
Machine Learning: Mustererkennung & Predictive Analytics
Muster in großen Datenmengen erkennen und in Vorhersagemodelle übersetzen: statistische Methoden, SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung mit DAX.
AI in Cloud Computing – AWS ML Specialty Vorbereitung – Kurs
KI-Weiterbildung mit Fokus auf Cloud Computing und Machine Learning, die gezielt auf die AWS Certified Machine Learning Specialty vorbereitet.
Machine Learning Strategien für performante Anwendungen
Strategischer Ansatz zur Optimierung von Machine-Learning-Anwendungen: Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, SQL-gestützte Datenpipelines und Power-BI-Visualisierung.
Machine Learning für Anfänger: Python & TensorFlow – Kurs
Einstieg in Machine Learning: SQL und Python als Fundament, Datenaufbereitung mit pandas und NumPy, neuronale Netze und Modelltraining mit TensorFlow.
Data Scientist Training: Python, SQL, ML – Kurs
Breit angelegtes Data-Scientist-Training mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Grundlagen für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Data Scientist Weiterbildung: Python & ML
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
SQL & Machine Learning für Data Scientists – Kurs
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Big Data Analyst: KI & Machine Learning – Weiterbildung
Praxisorientierte Weiterbildung zum Big Data Analyst: KI und Machine Learning zur Modellierung großer Datenmengen, kombiniert mit SQL, Cloud-Datenbanken und Power-BI-Visualisierung.
Reinforcement Learning für adaptive Systeme – Weiterbildung
Reinforcement Learning für adaptive Systeme: Datenpipelines mit SQL, Visualisierung in Power BI und Training autonomer Modelle durch Policy-Optimierung – ohne Vorkenntnisse.
Machine Learning Developer – Weiterbildung
Rollenprofil-Kurs zum Machine Learning Developer: von Grundlagen über neuronale Netze bis zu TensorFlow, Keras und Reinforcement Learning – für die eigenständige Modellentwicklung.
KI-Spezialist:in mit ISC2 CCSP-Vorbereitung – Weiterbildung
Kombiniertes Curriculum aus KI/Machine-Learning-Grundlagen und Vorbereitung auf die ISC2-Zertifizierung Certified Cloud Security Professional (CCSP).
Artificial Intelligence & Machine Learning – Azure & Python
Umfassendes KI- und ML-Programm mit Python, TensorFlow/Keras, Azure AI-102, CertNexus CAIP/CDSP und Generative AI — vom Konzept bis zur produktiven Deployment-Pipeline.
Generative AI: Innovation Mgmt. & Machine Learning – Kurs
Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
Predictive Analytics: Python & ML Kurs
Python-basierter Kurs zu Predictive Analytics: Machine-Learning-Modelle trainieren, Prognosen erstellen und Ergebnisse mit Power BI visualisieren.
Machine Learning und Data Science: Analysetechniken – Kurs
Komplexe Analysetechniken für Data Science: Big-Data-Verarbeitung mit PySpark, Supervised Learning und Modellinterpretation für den Einstieg als Data Scientist.
Machine Learning Engineer: Statistik lernen – Weiterbildung
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
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