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Ergebnisse für „Python" in „Data Science & KI"
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Karriereweg vom Big-Data-Einstieg bis zur fortgeschrittenen analytischen Fähigkeit: Datenbereinigung, SQL-Grundlagen, Metrikentwicklung und Visualisierung mit Python, pandas und matplotlib.
Business Intelligence aus Sicht der Datenverantwortung: SQL, Power BI und Python, um Kennzahlen, Berichte und Dashboards abteilungsübergreifend verlässlich bereitzustellen.
Business Intelligence und Data Analytics mit Python, pandas und Power BI: Programmiergrundlagen, Reports und Dashboards im Wechsel aus Gruppenunterricht und Selbstlernen.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
Selbstgesteuerte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, pandas, matplotlib und seaborn - von Programmiergrundlagen bis zum eigenständigen Datenportfolio-Projekt mit Mentoring statt festem Stundenplan.
Weiterbildung für den Übergang von klassischer Betriebsanalyse zu datengetriebener Analyse: ERP-Datenintegration, SQL, Python und Power BI sowie prädiktive Modelle für operative Geschäftsentscheidungen.
Data-Analyst-Kompetenzen – MS SQL Server, Python, Data Storytelling – gezielt aufgebaut, um sie im ingenieurwissenschaftlichen Alltag einzusetzen.
Datenanalyse für digitale Geschäftsprozesse: mit SQL, Power BI und Python Berichte und Dashboards erstellen, Trends erkennen und Entscheidungen datenbasiert vorbereiten.
Klassische Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn verstehen, bewerten und in eigene Softwareanwendungen integrieren – für den Alltag von Informatiker/innen.
Klassische Machine-Learning-Verfahren mit scikit-learn auf technische Daten anwenden – für vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung.
BI-Kompetenz mit Fokus auf Datenqualität: Konsolidierung heterogener Datenquellen, KPI-basierte Analyse und Qualitäts-Dashboards mit SQL, Power BI und Python.
BI-Kompetenz für Data Stewards: Datenverantwortung, Metadaten und Data-Governance-Grundlagen kombiniert mit SQL, Power BI und Python für nachvollziehbare Datenbestände.
BI-Kompetenz für digitale Kanäle: Web- und App-Kennzahlen, Kampagnenauswertung und Dashboards mit SQL, Power BI und Python für datengetriebene Digital-Analyst-Rollen.
BI-Kompetenz für IT-Führungskräfte: strategische Einordnung von BI-Initiativen, Ressourcen- und Toolentscheidungen sowie fundiertes Verständnis von SQL, Power BI und Python für die Führung von BI-Teams.
Business-Intelligence-Handwerkszeug für IT-Prozess-Manager: Rohdaten aus IT-Systemen aufbereiten, mit SQL und Python auswerten und in Power-BI-Dashboards für Prozessentscheidungen übersetzen.
Data-Analyst-Grundlagen mit technischem Schwerpunkt: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, ausgerichtet auf den Einstieg in Richtung Fachinformatik und Datenbankentwicklung.
Data-Analyst-Grundlagen für die Führungsperspektive: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Analyseprojekte fachlich einzuschätzen, zu steuern und überzeugend zu kommunizieren.
Data-Analyst-Grundlagen für den Medienbereich: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, angewandt auf Nutzungs- und Mediendaten für angehende Medieninformatiker:innen.
Data-Analyst-Grundlagen für spontane Fragestellungen: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Ad-hoc-Analysen schnell und belastbar statt als starre Dashboards zu liefern.
Geschäftsprozesse mit SQL, Python und pandas datenbasiert analysieren: Daten aus Datenbanken und Web-APIs zusammenführen, Kennzahlen bewerten und Ineffizienzen aufdecken.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für die Kunden- und Vertriebsanalyse: Regression, Klassifikation und Clustering zur datenbasierten Kunden- und Absatzsteuerung.
Statistische Datenanalyse mit Python und pandas: Daten bereinigen, auswerten und als verständliche Data-Story präsentieren – mit mentorengestütztem Selbstlernen und Einblick in Karrierewege als Data Analyst.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und der offiziellen PRINCE2-Projektmanagement-Zertifizierung von Foundation bis Practitioner.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und Six Sigma Black Belt — von der Modellintegration bis zur eigenverantwortlichen Leitung datengetriebener Verbesserungsprojekte.
KPI-Reporting mit Python: Kennzahlensysteme aufbauen, dynamische Dashboards entwickeln und Fachbereiche laufend datenbasiert unterstützen.
Business Intelligence für angehende Wirtschaftsingenieure: SQL, Power BI und Python kombiniert einsetzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und für Entscheidungen aufzubereiten.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: operative Unternehmensdaten lesen, Muster in Prozessdaten erkennen und mit Python zu verständlichen Reports für Business-Intelligence-Entscheidungen verarbeiten.
Gezielte Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung DP-100: Azure Machine Learning Workspace, AutoML, HyperDrive, ML-Pipelines und Deployment — für Data Scientists mit Python-Kenntnissen.
Datenanalyse mit Python: Daten mit pandas importieren, bereinigen, gruppieren und auswerten, Ergebnisse mit matplotlib in aussagekräftigen Diagrammen darstellen.
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