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Ergebnisse für „Python" in „Data Science & KI"
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Wo Datenanalyse im Unternehmen konkret zum Einsatz kommt: Anwendungsfelder in Controlling, Marketing und IT, Datenbanken (DP-900), Power BI (PL-300), Python sowie Datenethik und Governance (DSBIZ/AIBIZ).
Intensive Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure für angehende Azure Data Scientists.
Fundierte Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netzwerke, Deep Learning, NLP und Computer Vision — mit international anerkanntem Zertifikat.
Aufbaukurs zu KI-gestützter Cybersicherheit (AI+ Security Level 2): Machine Learning zur Bedrohungserkennung, Python für Security-Anwendungen und Penetrationstesting mit KI.
Kombinierter Lehrgang zu KI und Business Intelligence: Python, Machine Learning, Generative AI und praxisnahe Zertifizierungsvorbereitung in bis zu einem Monat.
Kombinierterkurs zu KI-gestützter Cybersicherheit: Python, Machine Learning und Bedrohungsabwehr — mit Vorbereitung auf die AI CERT AI Security Level-1-Zertifizierung.
Strukturierte Weiterbildungsreise von der Datenanalyse zur Data-Science-Praxis: Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Big-Data-Technologien.
Kombiniertes Programm für KI/ML-Spezialisten und Cisco CCNP: Machine Learning, neuronale Netze und fortgeschrittenes Enterprise-Networking in einer Weiterbildung.
KI im Unternehmenseinsatz kombiniert mit der Cisco CCNP-Zertifizierung: datengetriebene Netzwerkarchitektur, KI-gestützte Netzwerkanalyse und strategisches KI-Wissen in einer Weiterbildung.
Kombination aus Azure Data Scientist Ausbildung (DP-100) und agilem Projektmanagement nach Scrum: Machine Learning in der Cloud und iterative Projektumsetzung in einem Lehrgang.
Kombination aus AI- und Machine-Learning-Grundlagen mit der CAPM-Zertifizierung des PMI — für Fachkräfte, die KI-Projekte methodisch planen und steuern wollen.
Kombination aus KI-Entwicklung und der AWS-Zertifizierung Machine Learning – Specialty (MLS-C01): Sie lernen, ML-Workloads auf AWS zu konzipieren, zu trainieren und in produktiven Systemen zu betreiben.
Zertifizierungsprogramm für das Management von Big-Data-Projekten: PRINCE2, Agile Scrum, SQL, Python und Azure-Datendienste (DP-900, DP-500) in einem strukturierten Lernpfad.
Kombinierende Weiterbildung für ML-Projektmanagement: Python-Grundlagen, KI-Konzepte und Scrum- sowie PRINCE2-Zertifizierungen für die Steuerung von Machine-Learning-Projekten.
Kombikurs aus KI/ML-Spezialisierung und Red Hat Certified Engineer (RHCE/EX294): Automatisierung mit Ansible trifft auf Machine-Learning-Methodik in Cloud-Umgebungen.
Kombikurs aus dem Microsoft Applied-Skills-Lab AZ-2005 (KI-Agenten mit Azure OpenAI und Semantic Kernel) und einer praxisorientierten Einführung in Microsoft Teams als Kollaborationsplattform.
Umfassendes Programm zur Projektsteuerung von Datenanalyseprojekten mit Scrum, Python und den Microsoft-Zertifizierungen DP-900, PL-900 und PL-300 – für Analysten mit Projektverantwortung.
Kombinations-Weiterbildung, die ein trägerinternes KI-Developer-Curriculum mit der Vorbereitung auf eine CCNP-Zertifizierungsprüfung von Cisco verbindet.
Praxisnahe Vorbereitung auf das Microsoft-Examen AI-102 (Azure AI Engineer Associate) kombiniert mit einer Einführung in Microsoft Teams als kollaborative Plattform im Microsoft-365-Ökosystem.
Kombiniertes Programm aus allgemeiner KI-Entwicklungskompetenz (AI Developer Professional) und Salesforce-Plattform-KI: Einstein-Dienste, Agentforce, Prompt Builder und Apex-Integration für Entwickler im CRM-Umfeld.
Dieser Lehrgang verbindet die Azure-Zertifizierung DP-100 (Azure Data Scientist Associate) mit einer Scrum Foundation-Zertifizierung und richtet sich an Data Scientists, die Azure-ML-Pipelines beherrschen und gleichzeitig agile Projektmethodik erlernen möchten.
Praxisorientierter Einstiegskurs in die Datenanalyse für Quereinsteiger: Excel, SQL, Power BI und Python als Kernwerkzeuge — mit optionaler Vorbereitung auf Microsoft PL-300 und CompTIA Data+.
Intensivkurs zur Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100 (Azure Data Scientist Associate) inklusive Herstellerexamen – von Azure ML-Grundlagen bis zur produktionsreifen Deployment-Pipeline.
Praxisnahe Weiterbildung in Datenanalyse, Python, Cloud-Technologien und KI-Methoden für angehende Data Analysts und Data Scientists.
Intensiver englischsprachiger Einstiegskurs in Data Science und KI: Python, Machine Learning, SQL, Azure und LLM-Integration praxisnah für Quereinsteiger und technikaffine Berufswechsler.
Umfassende Data-Analyst-Weiterbildung: Python-Programmierung, neuronale Netze, Machine Learning, Big-Data-Werkzeuge wie KNIME und Business Intelligence mit Power BI und Tableau in fünf Modulblöcken.
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.
Data-Science-Weiterbildung mit Schwerpunkt Programmierung: Power-BI-Reports, Python und pandas für Datenanalyse, PySpark für Big Data, Supervised Learning und ein mehrwöchiges Portfolio-Projekt.
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.
KI-Projekte managen: Python-Grundlagen, Prompt Engineering, Machine Learning und agiles Projektmanagement mit Scrum kombiniert.
Blockchain-Grundlagen, Smart Contracts und Webentwicklung mit Python und JavaScript verbinden: praxisnahe Ausbildung zur Blockchain Data Engineer:in inklusive Datenanalyse und Machine-Learning-Basics.
Machine-Learning- und KI-Grundlagenmodul: Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und der sinnvolle Einsatz von LLMs in Python praktisch umgesetzt.
Data-Science-Grundlagen für Marketingfachkräfte: SQL, Python und Machine Learning zur Kundenanalyse, angewendet auf strategische Marketing-Fragestellungen.
Praxisorientierte Data-Science- und KI-Weiterbildung: Python, Big-Data-Werkzeuge, Business Intelligence und der Aufbau eigener KI-Agenten mit projektbasiertem Lernen.
Umfassende Data-Analytics-Ausbildung von der Datenerfassung über Python/SQL und Statistik bis zu Machine Learning, Datenvisualisierung und LLM-Workflows.
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