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Ergebnisse für „Python-Grundlagen" in „Data Science & KI"
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Breiter Einstieg in die Datenanalyse: Grundbegriffe, Datenbanken mit Microsoft DP-900, Dashboards mit Power BI (PL-300), Python-Basics und Excel-Reporting in einem zusammenhängenden Grundlagenpaket.
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).
Kombinierende Weiterbildung für ML-Projektmanagement: Python-Grundlagen, KI-Konzepte und Scrum- sowie PRINCE2-Zertifizierungen für die Steuerung von Machine-Learning-Projekten.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und SQL-Integration als solides Fundament, um Python anschließend gezielt für Data Science und KI-Anwendungen einzusetzen.
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.
KI-Entwicklung mit Python und Azure kombiniert mit dem EU AI Act: Sieben Module von Python-Grundlagen über Deep Learning und CertNexus-Zertifizierungen bis zu Risikoklassen und Compliance-Anforderungen der EU-KI-Regulierung.
KI-Projekte managen: Python-Grundlagen, Prompt Engineering, Machine Learning und agiles Projektmanagement mit Scrum kombiniert.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Der komplette Python-Analyse-Stack: von Python-Grundlagen über Pandas-DataFrames bis zu Matplotlib-Visualisierungen, geübt an echten Projekten wie Taxi-Fahrten- und Kündigungsanalysen.
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