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Ergebnisse für „Python" in „Data Science & KI"
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Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
Rollenprofil-Kurs zum Machine Learning Developer: von Grundlagen über neuronale Netze bis zu TensorFlow, Keras und Reinforcement Learning – für die eigenständige Modellentwicklung.
Quereinstieg in Data Science mit SQL, Power BI, Python/pandas, Supervised Learning und PySpark für Big Data – inklusive Reporting, Machine-Learning-Grundlagen und Karriereorientierung.
Vertiefende Weiterbildung zu Datenintegration und datengetriebener Entscheidungsfindung: SQL, Power BI und Python im Zusammenspiel für belastbare Unternehmensanalysen.
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
Power BI, SQL und Python für die Datenanalyse: Dashboards erstellen, Daten aufbereiten und ein eigenes Datenportfolio für den Einstieg als Data Analyst aufbauen.
Machine Learning mit scikit-learn für Business Intelligence: SQL-Datenaufbereitung, Regression und Entscheidungsbäume zur Ableitung geschäftsrelevanter Vorhersagen.
Reiner Einsteigerkurs für den kompletten Data-Analyst-Workflow: SQL-Grundlagen, Anbindung an Python/pandas und Visualisierung mit matplotlib anhand geführter Projekte wie Taxidaten und Kundenabwanderung.
Aufbaukurs für bereits vorhandene Python-Grundkenntnisse: vertiefte Datenanalyse mit pandas und matplotlib sowie Teamarbeit an Portfolioprojekten nach agilen Methoden wie Sprint-Planning und Kanban.
Data-Analytics-Weiterbildung mit Nachhaltigkeitsfokus: ESG-Kennzahlen erfassen, mit Python und SQL modellieren und in Power-BI-Dashboards für datenbasierte Nachhaltigkeitsstrategien aufbereiten.
Aufbaukurs für Data Analysts: fortgeschrittene Power-BI-Techniken, DAX- und M-Formeln, Dataflows sowie Datenmodellierung mit SQL und Python.
Aufbaukurs Predictive Modeling: Supervised-Learning-Verfahren, Hyperparameter-Tuning, Modellinterpretation und skalierbare Datenverarbeitung mit PySpark.
Prompt Engineering für dialogbasierte Chatsysteme mit ChatGPT, kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in AI-Development (Chatbot-Aufbau, NLP) und Data-Science-Grundlagen.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Breit angelegter Data-Analyst-Kurs mit Data Literacy, SQL, Python/pandas und Power BI als Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Generative KI-Tools wie ChatGPT gezielt in der Datenanalyse einsetzen: von der Prompt-Formulierung über automatisierte Berichte bis zum kritischen Umgang mit KI-Ergebnissen.
Einführung in Data Science: Python und pandas, Supervised Learning, Modellinterpretation und Big-Data-Verarbeitung mit PySpark.
Statistische Modelle für Data Scientists: Supervised Learning, Modellinterpretation, Big Data mit PySpark und ein eigenes Datenportfolio-Projekt.
Praxisorientierte Weiterbildung zu AI Consulting und Integration: Geschäftsanforderungen bewerten, passende KI-Lösungen auswählen und strukturiert in bestehende Unternehmen einbinden.
Intensives Bootcamp zu Power BI, SQL und Python/pandas: Dashboards, Datenbankarbeit und Datenanalyse für den direkten Einstieg als Data Analyst.
Spezialisierung zum Data Analyst mit Schwerpunkt Data Storytelling: Datensammlung, -bereinigung und überzeugende Kommunikation von Analyseergebnissen mit Python.
Datenanalyse für ESG-Reporting: Nachhaltigkeitsdaten zu Scope 1-3, Energie und Lieferketten mit Python, SQL und Power BI verstehen, auswerten und berichten.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Medieninformatiker: Datenanalyse, Mustererkennung und Machine Learning praxisnah einsetzen.
Power BI mit Zusatzqualifikation Python und SQL: Datentransformation, relationale Datenbanken und Automatisierung kombiniert lernen.
Prompting trifft Data Analytics: systematische Prompt-Entwicklung kombiniert mit Python, SQL und Power BI für einen durchgehenden Analyse-Workflow inklusive DSGVO- und Bias-Fragen.
Reinforcement Learning mit Schwerpunkt Actor-Critic-Methoden, kombiniert mit Zusatzqualifikationen in Java und Python sowie Grundlagen aus Versionsverwaltung und Scrum.
Weiterbildung zu SQL-Grundlagen, Datenextraktion, der Verknüpfung von SQL mit Python/pandas und Best Practices im Datenmanagement für den Einstieg in die Datenanalyse.
Datenqualität visuell prüfen mit Python und matplotlib: fehlende Werte, Ausreißer und unplausible Muster grafisch sichtbar machen statt nur rechnerisch nachweisen.
Fehlende Daten systematisch identifizieren und bearbeiten: mit SQL, Python/pandas und Power Query/Power BI begründete Entscheidungen statt intuitiver Standardlösungen treffen.
Data Analytics Tools and Techniques: praktisches Werkzeugwissen in SQL und Python (matplotlib) sowie bewährte Techniken der Datenbereinigung, Filterung, Gruppierung und Visualisierung.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsinformatiker: von der Rohdatenstruktur über Mustererkennung bis zur Anbindung an bestehende Geschäftsprozesse.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsingenieure: methodische Datenanalyse, Mustererkennung und prozessorientierte Automatisierung in technischen Abläufen.
Geschäftsdaten strukturiert auswerten: von SQL-Datenschnitten über Trend- und Mustererkennung bis zur verständlichen Visualisierung geschäftsrelevanter Kennzahlen.
Automatisierung von Linux-Umgebungen mit Ansible und Python auf Red-Hat-Certified-Engineer-Niveau, eingeordnet in den Kontext KI-gestützter, intelligenter IT-Automatisierung.
Kompletter Quereinstieg zum Data Analyst: Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Power-BI-Reporting und Data Storytelling für überzeugende Datenpräsentationen.
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