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Ergebnisse für „Maschinelles Lernen" in „Data Science & KI"
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Kombikurs aus KI/ML-Spezialisierung und Red Hat Certified Engineer (RHCE/EX294): Automatisierung mit Ansible trifft auf Machine-Learning-Methodik in Cloud-Umgebungen.
Kombinierter Kurs mit AI-900 Azure AI Fundamentals-Vorbereitung inklusive Zertifizierungsprüfung sowie einer Einführung in Microsoft Teams.
Praxisnahe Weiterbildung in Datenanalyse, Python, Cloud-Technologien und KI-Methoden für angehende Data Analysts und Data Scientists.
Intensive englischsprachige Weiterbildung zu Data Analytics und Künstlicher Intelligenz: SQL, Python, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und BI-Tools praxisnah erlernen und mit einem Zertifikat des Bildungsträgers nachweisen.
Vollständige Data-Science-Ausbildung auf Englisch – Python, Machine Learning und Datenvisualisierung; Unterrichtssprache Englisch für internationalen Karriereeinstieg.
Fundierte Data-Science-Grundlagen: Statistische Verfahren, SQL-Datenbankabfragen, interaktive Power-BI-Dashboards mit DAX, automatisierte Datenpipelines und eine Einführung ins maschinelle Lernen.
Umfassende Weiterbildung in Data Analytics: von Excel und SQL über Power BI und Python bis zu maschinellem Lernen und automatisierten Analyse-Pipelines mit konkreten Tools und anwendungsorientierten Methoden.
Data-Science-Methoden praxisnah entlang dreier Branchen: Krankheitsprognosen im Gesundheitswesen, Risikobewertung im Finanzbereich und Prozessoptimierung in der Industrie 4.0.
Power BI von der Datenquelle bis zum interaktiven Dashboard, ergänzt um eine Einführung in Data-Science-Methoden mit Python: Datenmodellierung, DAX-Berechnungen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Weiterbildung zum Data Analyst: SQL-Abfragen, statistische Analyse, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für aussagekräftige Berichte.
Datenanalyse und Visualisierung mit BI-Tools: SQL-Abfragen, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Methodenorientierter Data-Science-Kurs zu Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung, explorativer Analyse und einem praxisnahen Einstieg ins maschinelle Lernen.
Werkzeugorientierter Data-Science-Kurs zum praktischen Einsatz von SQL, Power BI/DAX, explorativen Analysetechniken und Machine-Learning-Werkzeugen entlang moderner Datenpipelines.
Grundlagenkurs für den forschungsnahen Einsatz von Data Science: SQL, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung mit Power BI und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Einstieg in Power BI ohne Vorkenntnisse: Datenmodelle aufbauen, interaktive Dashboards gestalten, externe Datenquellen per SQL anbinden und erste Schritte in maschinellem Lernen kennenlernen.
Breit angelegter Data-Analytics-Kurs: SQL, Statistik, Power BI, Datenmodellierung, Web-Dashboards und maschinelles Lernen für datengetriebene Entscheidungsprozesse.
Grundlagenkurs für datengetriebene Business-Analyse: SQL, Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power BI für aussagekräftige Berichte und Dashboards.
Data-Analyst-Weiterbildung mit Fokus auf große Datenmengen: maschinelles Lernen, SQL, Datenmodellierung und Power BI für skalierbare Analysen.
Datenanalyse mit Fokus auf große Datenmengen: SQL-Abfragen, maschinelles Lernen zur Mustererkennung und Prognose sowie Power-BI-Dashboards mit DAX für skalierbare Analyseprozesse.
Breit angelegte Datenanalyse-Weiterbildung: SQL, Power BI, Web-Grundlagen und Einstieg ins maschinelle Lernen für den professionellen Einstieg.
Praxisorientierter Kurs zur Entwicklung von KI-Modellen: Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, neuronale Netzwerke und deren Überführung in reale Anwendungen.
Fokus auf Prozessoptimierung: effiziente SQL-Abfragen, skalierbare Datenmodellierung und automatisierte Machine-Learning-Verfahren zur Beschleunigung von Datenverarbeitungsabläufen.
Konzeptioneller Data-Science-Kurs: Wie werden Datenpipelines, Analysen und Machine-Learning-Modelle so gebaut, dass sie effizient, skalierbar und im echten Betrieb belastbar sind.
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.
Power-BI-Funktionen für interaktive Dashboards: SQL-Integration, Datenmodellierung und maschinelles Lernen für datenbasierte Entscheidungen.
Power BI für datengetriebene Entscheidungen: SQL-Integration, Visualisierung, maschinelles Lernen und Datenmodellierung im Zusammenspiel.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Dashboard-Erstellung: externe Datenquellen anbinden, SQL innerhalb von Power BI nutzen und Analysen mit maschinellem Lernen anreichern.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Grundlagenkurs Datenanalyse: von explorativer Statistik über SQL-Abfragen bis zu Power-BI-Dashboards und einem ersten Einblick ins maschinelle Lernen.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Automatisierte Berichte und Analysen mit Microsoft Power BI: dynamische Datenmodelle, SQL-Datenintegration und maschinelles Lernen für wiederkehrende Auswertungen.
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