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Ergebnisse für „Python" in „Data Science & KI"
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Data Analytics mit Python für die Wirtschaftsinformatik: Mustererkennung, Anbindung von MS SQL Server und der Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Prozessverbesserung.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Mentorenbegleiteter Selbstlernkurs: Rohdaten mit Python und pandas aufbereiten, objektorientiert programmieren und erste Vorhersagemodelle im Supervised Learning entwickeln.
Klassische KI- und Machine-Learning-Modelle mit Python – von der Musteranalyse bis zur Einbettung datenbasierter Maßnahmen in bereichsübergreifende Abläufe.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn und Python – gezielte Vorbereitung auf die Rolle des Data Scientist mit Fokus auf maschinelles Lernen.
Schnelle, punktgenaue Datenanalysen statt langer Reporting-Zyklen: SQL-Abfragen und Python/pandas gezielt kombinieren, um Ad-hoc-Fragestellungen direkt zu beantworten.
Der vollständige BI-Workflow: Daten aus Web- und Textquellen extrahieren, in SQL-Datenbanken modellieren und mit Power BI zu interaktiven Berichten verdichten.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
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.
Der komplette Python-Analyse-Stack: von Python-Grundlagen über Pandas-DataFrames bis zu Matplotlib-Visualisierungen, geübt an echten Projekten wie Taxi-Fahrten- und Kündigungsanalysen.
Data Analytics mit Python und MS SQL Server für angehende Business Intelligence Consultants: Daten aufbereiten, analysieren und die Ergebnisse als überzeugende Datenstory an Entscheidungsträger vermitteln.
Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und SQL-Integration als solides Fundament, um Python anschließend gezielt für Data Science und KI-Anwendungen einzusetzen.
Python-Praxiskurs für schnelle, flexible Ad-hoc-Analysen: Daten aus SQL Server und anderen Quellen bereinigen, auswerten und als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger aufbereiten.
Der Werdegang zum Digital Analyst: Daten mit Python sammeln und aufbereiten, Muster erkennen und Ergebnisse als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger präsentieren.
Explorative Datenanalyse mit Python für Datenqualitätsmanager:innen: Datenbestände systematisch auf Struktur, Verteilung und qualitätsrelevante Auffälligkeiten untersuchen.
Fortgeschrittene Python-Codierung für Data Scientists: modulare Architektur, effiziente Datenverarbeitung, Algorithmenoptimierung und Software-Best-Practices mit Git.
Python als zentrales Werkzeug der Datenanalyse: Datenverarbeitung mit Pandas und NumPy, Visualisierung sowie Grundlagen von Business Intelligence für alle, die programmatisch statt tool-getrieben arbeiten möchten.
Einstieg in Machine Learning und AWS Cloud mit DeepRacer: Reinforcement Learning, Data Science, Deep Learning und Vorbereitung auf mehrere AWS-Zertifizierungen.
Quereinstieg in Data Analytics: Python, SQL, Datenvisualisierung und Industrie-4.0-Kompetenzen für Arbeitssuchende ohne IT-Vorerfahrung.
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
Kompakter Einstieg in Data Science: von der Datenaufbereitung mit Python und Pandas über explorative Analyse bis zu den Grundlagen des maschinellen Lernens.
Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Datenaufbereitung, SQL und die Grundlagen des maschinellen Lernens – von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Doppelzertifizierungsprogramm für Azure Data Science (DP-100) und Dynamics 365 Sales (MB-210) — für Fachkräfte, die ML-Modelle und CRM-Systeme zusammendenken.
Vollzeit-Doppelzertifizierung für Azure Data Science (DP-100) und Azure Security Engineering (AZ-500) — für Fachkräfte, die ML-Workloads sicher in Cloud-Infrastrukturen betreiben.
Doppelzertifizierungsprogramm für Azure Data Science (DP-100) und Power Platform-Entwicklung (PL-200) — ML-Modelle aus Azure direkt in Power Apps und Dataverse-Lösungen integrieren.
Kombinierte Weiterbildung für DP-100 Azure Data Scientist Associate und PL-300 Power BI Data Analyst: Machine Learning auf Azure entwerfen und betreiben — ergänzt durch datengetriebene Berichterstattung mit Power BI.
Kombiniertes Zertifizierungsprogramm für Azure Machine Learning (DP-100) und Microsoft 365 Enterprise Administration (MS-100) — zwei eigenständige Microsoft-Prüfungspfade in einem Vollzeit-Lehrgang.
Weiterbildung zur Zertifizierung als Azure Data Scientist Associate (DP-100) kombiniert mit einem trägerinternen Business-Applications-Modul – von Machine-Learning-Pipelines bis zu datengestützten Unternehmenslösungen.
Kompakter Einstieg in Data Science mit Python und Pandas: von der Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zum maschinellen Lernen.
English-taught data analytics bootcamp: SQL, Python, Pandas, Tableau and Regex for end-to-end data analysis workflows – designed for career entry as Data Analyst or Business Intelligence professional.
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.
Englischsprachige MLE-Weiterbildung: Datenanalyse, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und MLOps mit TensorFlow, Docker, AWS und CI/CD, mit Zertifikaten von DataScientest und Sorbonne.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
Data-Science-Grundlagenkurs mit Fokus auf KI-Methoden: Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen, statistische Analysen mit Python und automatisierte Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Praxisnaher Einstieg in Datenanalyse mit Python, SQL, Power BI und Azure — inkl. Vorbereitung auf Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ.
Umfassende Vorbereitung auf Karrierewege in Datenanalyse und Data Science — von Excel und Power BI über Python bis zum Machine-Learning-Einstieg mit Zertifikaten von Microsoft und CertNexus.
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