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Ergebnisse für „Feature Engineering"
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Vertiefungskurs zu Feature Engineering und Modelloptimierung: automatisierte Datenpipelines, SQL-Datenverarbeitung, Hyperparameter-Tuning und Power-BI-Visualisierung für bessere ML-Modelle.
Feature Engineering von der Datenbasis bis zur reproduzierbaren Pipeline: SQL, Power Query und pandas kombiniert mit Encoding, PCA, Clusterverfahren und sauberer Dokumentation.
Aufbaukurs mit Fokus auf Feature Engineering fürs Machine Learning: Merkmale extrahieren, Daten bereinigen und Ergebnisse in Power-BI-Dashboards aufbereiten.
Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.
Grundlagenkurs zur systematischen Merkmalsbildung für Machine-Learning-Modelle — von SQL- und Power-Query-Aufbereitung bis zu Encoding, PCA und TF-IDF in Python.
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs zu Künstlicher Intelligenz: von der Datenvorbereitung mit SQL über Visualisierung bis zu ersten neuronalen Netzwerken.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen praxisnah: Klassifikation, Clustering und Regression kombiniert mit SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung für automatisierte ML-Pipelines.
Praxisorientierte KI-Weiterbildung mit Azure ML (DP-100), Azure AI Engineer (AI-102) und AIBIZ – von den Grundlagen maschinellen Lernens bis zum produktiven Deployment in der Cloud.
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
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.
Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung MLA-C01: Machine-Learning-Modelle entwickeln, deployen und optimieren auf AWS mit SageMaker, Glue und MLOps.
Dreizehnwöchiger Intensivkurs zur Vorbereitung auf die AWS Certified Machine Learning Engineer Associate-Prüfung mit praktischen Projekten im Bereich KI und Cloud.
Neuronale Netze verstehen und anwenden – von SQL-gestützter Datenaufbereitung über automatisierte Pipelines bis zur Modellvisualisierung mit Power BI.
Umfassendes KI- und ML-Programm mit Python, TensorFlow/Keras, Azure AI-102, CertNexus CAIP/CDSP und Generative AI — vom Konzept bis zur produktiven Deployment-Pipeline.
Dieser Kurs vermittelt umfassende Kenntnisse zur Nutzung von KI auf der Azure-Plattform: Machine Learning, Datenverarbeitung, Azure Cognitive Services, Azure OpenAI und das Deployment skalierbarer KI-Lösungen.
13-wöchige Vollzeit-Weiterbildung zur Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierungsprüfung MLA-C01 (Machine Learning Engineer – Associate) mit Schwerpunkt auf SageMaker, MLOps und AWS-AI-Services.
Umfassende KI-Weiterbildung mit Microsoft AI-900 und fünf CertNexus-Zertifizierungen — vom KI-Fundament über Business-Governance und ML-Entwicklung bis zu Generative AI und Emerging Technologies.
Fortgeschrittene Python-Weiterbildung für Machine Learning: NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch inklusive Feature Engineering und Modelloptimierung.
Praxisorientierte Weiterbildung in Python für maschinelles Lernen mit NumPy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib – von der Datenvorverarbeitung bis zu ML-Algorithmen.
Umfassender Einstieg in maschinelles Lernen mit Python: von Datenanalyse über scikit-learn bis zu neuronalen Netzen mit TensorFlow – praxisorientiert und zertifizierungsrelevant.
Umfassende Weiterbildung in Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen, von der Grundlagenprogrammierung bis zu fortgeschrittenen ML-Algorithmen.
Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen und praktische Anwendung mit Python – von der Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell.
AI and Machine Learning 3.0 vermittelt einen breiten KI- und ML-Überblick von Datenmanagement mit Azure und ML-Modellentwicklung bis zur unternehmensweiten KI-Integration mit CAIP, CDSP, AIBIZ und AI-900/AI-102.
Mehrstufiges KI-Zertifizierungsprogramm mit sechs CertNexus- und Microsoft-Modulen — von KI-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu generativer KI und Emerging Technologies.
Umfassende KI- und ML-Weiterbildung mit fünf anerkannten Zertifizierungen: Azure AI-900, CertNexus CAIP und CDSP, EXIN BCS AI Foundation sowie Python for Data Science — für einen systematischen Einstieg in KI und maschinelles Lernen.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Vorbereitung auf die international anerkannte CertNexus-Zertifizierungsprüfung CDSP — von der Datenbeschaffung über maschinelles Lernen bis zum abgeschlossenen Data-Science-Projekt.
Weiterbildung zur KI-Architektin mit Data-Science-Zusatzqualifikation: Azure AI, DP-100, CertNexus CAIP und CDSP sowie EXIN BCS AI Foundation in einem praxisorientierten Programm.
Weiterbildung in KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals (DP-900), CertNexus CDSP, AIBIZ, EXIN Cloud Computing und Python for Data Science in einem abgestimmten Curriculum.
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.
Fortgeschrittener Kurs für erfahrene Data Scientists und ML Engineers: multivariate Statistik, Ensemble-Verfahren und vollständige KI-Systeme in Azure — mit Vorbereitung auf DP-100, CDSP und AI-102.
Grundlagenkurs zu Deep-Learning-Methoden: von Datenaufbereitung über CNNs und RNNs bis zur Visualisierung neuronaler Netze mit Power BI.
KI-Architektur mit Azure (DP-100, AI-102) und Python-Einstieg als Zusatzqualifikation: Fundament für datengetriebene KI-Projekte auf der Microsoft-Cloud-Plattform.
Fortgeschrittene Qualifizierung zum KI Data Scientist — von Azure-Grundlagen über CertNexus-Zertifizierungen bis zur produktiven Entwicklung und dem Deployment komplexer KI-Lösungen.
Umfassendes KI-Entwicklungsprogramm mit Python: Azure AI Fundamentals, Data Science, CAIP und CDSP – von den Grundlagen bis zum eigenen ML-Modell.
Dieser Kurs vermittelt Data Engineers das notwendige Verständnis von Machine Learning – von Datenpipelines über Azure-Zertifizierungen bis zur Entwicklung eigener KI-Lösungen.
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