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Ergebnisse für „Data Scientist"
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Kombinierte Weiterbildung für maschinelles Lernen und Sicherheitsoperationen: Vorbereitung auf Azure Data Scientist Associate (DP-100) und Security Operations Analyst (SC-200) — Datenwissenschaft und Bedrohungsanalyse in einem Lehrgang.
Kursprogramm mit DP-100 (Azure Data Scientist Associate) kombiniert mit einem trägerinternen Modern-Work-Modul — für Fachkräfte, die Data-Science-Kompetenz mit modernem Microsoft-365-Know-how verbinden.
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 DP-100 (Azure Data Scientist Associate) und AI-102 (Azure AI Engineer Associate) — zwei offizielle Microsoft-Zertifikate in einem Kurspaket.
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.
Einstieg in Big Data Analytics: große Datenmengen mit statistischen Methoden auswerten und die Ergebnisse in interaktiven Power-BI-Dashboards verständlich aufbereiten.
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.
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.
Umfassendes Weiterbildungsprogramm, das analytische Werkzeuge — Excel, Power BI, SQL, Python — mit Microsoft-Zertifizierungen, Projektmanagement nach PRINCE2 und agilem Scrum verbindet und so auf die Doppelrolle als Data Analyst und Data Scientist vorbereitet.
Umfassende Weiterbildung zum Data Scientist: Python, SQL, Machine Learning, Power BI und Azure Cloud-Technologien — mit Vorbereitung auf Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Praxisintensive Weiterbildung zum Machine Learning Engineer und Data Scientist: ML-Grundlagen, Azure DP-100, Azure AI-102 und CertNexus CDSP im kombinierten Curriculum mit End-to-End-Projektarbeit.
Breit angelegtes Data-Scientist-Training mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Grundlagen für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Intensiver Trainingskurs: moderne Analyseverfahren wie Machine Learning und Prognosemodelle werden direkt in individuellen Praxisprojekten umgesetzt.
Fortgeschrittene Qualifizierung zum KI Data Scientist — von Azure-Grundlagen über CertNexus-Zertifizierungen bis zur produktiven Entwicklung und dem Deployment komplexer KI-Lösungen.
Von der Datenpipeline zur Modelloptimierung: Datenmanagement, vertiefte SQL-Modellierung und der gezielte Einsatz von Python zur Verbesserung von Machine-Learning-Modellen.
Machine Learning, SQL-Datenmodellierung, Python-Statistik und interaktive Dashboards: Business Intelligence und KI-gestützte Analysen für datengetriebene Unternehmensentscheidungen.
Kombinierte Weiterbildung zum Azure Data Scientist Associate (DP-100) inklusive Scrum Foundation und PRINCE2 Foundation – drei international anerkannte Zertifizierungen in einem Lehrgang.
Kombinierte Weiterbildung zum Azure Data Scientist Associate (DP-100) mit Microsoft-Zertifizierungsprüfung und PRINCE2 Foundation inklusive Prüfung.
Strukturierte Weiterbildungsreise von der Datenanalyse zur Data-Science-Praxis: Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Big-Data-Technologien.
Dreistufige Zertifizierungsmaßnahme zum Azure Data Scientist Associate (DP-100) inklusive DP-900 Grundlagen und MS-900 Microsoft 365 Fundamentals — mit Prüfungsvorbereitung und offiziellen Examina.
Umfassende Qualifizierung zum Data Scientist mit Python: von Grundlagen der Programmierung über maschinelles Lernen bis zur PCAP-Zertifizierung.
Breite Data-Scientist-Ausbildung von Python über Deep Learning bis zu Big Data, Business Intelligence und KI-Agenten: virtuelles Klassenzimmer in Vollzeit, mit individueller Projektarbeit zum Aufbau eines Portfolios.
Python für Data Analytics mit Pandas, interaktive Dashboards in Power BI, statistische Modellierung sowie Automatisierung und Performance-Tuning für datenintensive Anwendungen.
Fortgeschrittene Statistik trifft auf KI-Modellierung: explorative Datenanalyse, Hypothesentests und eigenes Modelltraining für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Prognosemodelle gezielt verbessern: von Sensordaten über SQL, Python-Statistik und Dashboards bis zur datengetriebenen Prozesssteuerung.
Datenbasierte Prozessoptimierung als Data Scientist: von Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu automatisierten Pipelines und Feature Engineering.
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
ChatGPT gezielt im Data-Science-Alltag einsetzen: Code-Generierung, Modellauswahl und verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen.
Analyseergebnisse mit Power BI visuell aufbereiten und als überzeugende Data Story kommunizieren - von Dashboards bis zur adressatengerechten Präsentation.
Bootcamp mit Fokus auf Datenvisualisierung: Power BI, DAX und Dashboard-Design für aussagekräftige, geschäftsrelevante Analysen.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
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