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Ergebnisse für „Python" in „Data Science & KI"
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Praxisorientierter Kurs zur Datenanalyse und zum Predictive Modelling mit Python: Pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Modellen.
Weiterbildung zu Datenanalyse und Machine Learning für die Lieferkettenoptimierung mit Python — von Datenerfassung und -bereinigung bis zu prädiktiven Modellen für Supply-Chain-Entscheidungen.
Umfassendes LearningKit zur Datenvisualisierung mit Excel, BI-Tools wie QlikView, Python-Bibliotheken (Matplotlib, Plotly, Bokeh) sowie interaktiven Dashboards und Infografiken.
Dreistufiges KI-Entwickler-Bundle mit Prompt Engineering, AI Developer und AI Engineer: Python, NLP, TensorFlow, PyTorch und MLOps in ein bis drei Monaten mit international anerkannten Zertifikaten.
Praxisorientierte Weiterbildung in Python Data Wrangling mit NumPy, Pandas, Matplotlib und Web-Scraping — kombiniert mit Microsoft Teams für den digitalen Berufsalltag.
Praxisnaher Kurs zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Python, LangChain und großen Sprachmodellen — von Grundlagen bis zum produktionsreifen Einsatz.
Umfassende Qualifizierung zum Data Scientist mit Python: von Grundlagen der Programmierung über maschinelles Lernen bis zur PCAP-Zertifizierung.
Grundlagenkurs Data Analytics: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen und Python-basierte Datenverarbeitung bis hin zu interaktiven Dashboards — in Vollzeit als Hybrid Learning.
Von SQL über Python bis zu Big Data mit PySpark: Dieser vertiefende Kurs vermittelt Supervised-Learning-Algorithmen und deren Anwendung auf große Datenmengen – für alle mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Erfahrung.
Python-Weiterbildung von SQL und relationalen Datenbanken über objektorientierte Programmierung bis zur Datenvisualisierung, inklusive Abschlussprojekt und eigenem Datenportfolio.
Python für Data Analytics mit Pandas, interaktive Dashboards in Power BI, statistische Modellierung sowie Automatisierung und Performance-Tuning für datenintensive Anwendungen.
Daten verständlich visualisieren und erzählen — mit Power BI, Tableau und Python (Matplotlib/Plotly), praxisnah anhand realer ESG- und Nachhaltigkeitsdaten.
Einstieg in Machine Learning: SQL und Python als Fundament, Datenaufbereitung mit pandas und NumPy, neuronale Netze und Modelltraining mit TensorFlow.
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
Kombinierte Weiterbildung: TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle, ergänzt um Python-Programmierung und relationale Datenbanken mit SQL.
Weiterbildung für Data & AI Specialist: Webdaten mit Python strukturiert auswerten, visualisieren und verständlich als Bericht oder Dashboard kommunizieren.
Big-Data-Verarbeitung mit Python: Datenbereinigung und Analyse mit pandas, statistische Kennzahlen und Regressionsmodelle, Visualisierung mit matplotlib.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
Python-Weiterbildung mit Fokus auf Data Pipelines: OOP, Algorithmen, Git und Bash, abgeschlossen mit einem eigenen Datenportfolio-Projekt.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
Technischer Grundkurs für Datenanalyse: SQL-Datenbankabfragen und Python-Statistik als Handwerkszeug für datengetriebene Entscheidungen.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python — von Datenbereinigung und Visualisierung bis zu ersten KI-gestützten Modellen und optionalen Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Zertifikatslehrgang zur Datenanalyse mit Python: Datenimport, -bereinigung, statistische Auswertung und explorative Analyse für datenbasierte Entscheidungen.
Einstieg in die Rolle Data Scientist: Python-Datenanalyse, SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Grundlagen von Regression, Clustering und Klassifikation.
Kombination aus Python/pandas und SQL zum Aufbau eigener Datenpipelines: von der Datenmanipulation über relationale Abfragen bis zur Vorbereitung auf Data-Analyst- und Data-Engineer-Rollen.
Python für Datenanalyse: SQL-Datenabfragen, Datenbereinigung und statistische Berechnungen mit Pandas und NumPy sowie Datenvisualisierung zur Mustererkennung in großen Datensätzen.
Python als Werkzeug für Machine Learning: SQL-Datenzugriff, objektorientierte Modellierung und der praktische Aufbau eigener ML-Modelle.
Praxiskurs zur Rohdatenaufbereitung mit Python für ETL-Entwickler:innen: Einlesen, Bereinigen und Transformieren von CSV-, JSON- und Parquet-Daten mit pandas für belastbare ETL-Pipelines.
Datenanalyse von der SQL-Extraktion bis zur Python-Visualisierung: relationale Datenbanken abfragen, mit pandas auswerten und Ergebnisse in Matplotlib oder Power BI darstellen.
Weiterbildung, die Künstliche Intelligenz mit Python-Programmierung verbindet: objektorientierte Grundlagen, SQL-Datenbanken und verantwortungsvoller Einsatz von KI-Modellen.
Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Weiterbildung zur Datenvorverarbeitung mit Python für Integrationsentwickler:innen – von der technischen Aufbereitung eingehender Daten bis zur Einbindung in ETL- und Integrationsabläufe.
Data Analytics: Python, Visualizations and Insights führt den Weg von Rohdaten über pandas-Aufbereitung und matplotlib-Visualisierung bis zu klaren, geschäftsorientierten Erkenntnissen.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
Data Analytics mit Python, SQL und Power BI: Von der Datenintegration über pandas-basierte Analysen bis zu interaktiven Dashboards – praxisnah für angehende Informatiker:innen.
Data Science mit Fokus Python: Machine-Learning-Grundlagen, Supervised Learning, PySpark für Big Data und objektorientierte Programmierung für Data Scientists.
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