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Ergebnisse für „Machine Learning"
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Datenanalyse-Weiterbildung für Quereinsteigende: SQL, Power BI, Pandas und Machine-Learning-Grundlagen bis zum eigenen Portfolioprojekt.
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
Weiterbildung für Marketing-Fachkräfte, die datengestützte Entscheidungen treffen möchten: SQL, Python/pandas, Data-Science-Grundlagen, PySpark und Supervised Learning in einer praxisnahen Kombination.
Methodenorientierter Data-Analyst-Kurs mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung, statistischen Verfahren, webbasierten Dashboards und einer praxisnahen Einführung in maschinelles Lernen.
Praxiskurs zu statistischen Methoden und Datenverarbeitung: von Machine-Learning-Grundlagen über SQL-Datenmodellierung bis zur webbasierten Präsentation mit Power BI.
Nachhaltigkeitsberichterstattung mit Predictive Analytics: Prognosemodelle für ökologische Kennzahlen, betriebswirtschaftliche Grundlagen und aktuelle Berichtsstandards wie CSRD und ESRS.
Methodenkurs für strategische Datenarbeit: SQL, automatisierte Pipelines, Power-BI-Dashboards und Machine-Learning-Modelle als Grundlage für datengetriebene Innovationsentscheidungen.
Datengetriebene Vorhersagen treffen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI kombiniert mit Machine-Learning-Modellen für Predictive Analytics.
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.
Business-Intelligence-Kurs mit Schwerpunkt auf Power BI und DAX: Unternehmensdaten in Dashboards verwandeln und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Controlling und Reporting schaffen.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Datenquellen mit Power Query strukturiert zusammenführen, bereinigen und für Auswertungen sowie KI-gestützte Weiterverarbeitung aufbereiten.
Vertiefte neuronale Netze mit Keras und TensorFlow für autonomes Fahren, Bild- und Sprachverarbeitung sowie eigene Chatbot-Entwicklung.
Grundkurs zu neuronalen Netzen: Architektur, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation verstehen und in SQL-gestützter Datenaufbereitung sowie ersten CNN-/RNN-Anwendungen praktisch umsetzen.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Datenverarbeitung und Modellvisualisierung mit Power BI für stabile, nachvollziehbare Trainingsprozesse.
Kurs zu theoretischen und praktischen Ansätzen im Deep Learning: von Datenmanagement und Feature Engineering über CNNs, RNNs und Hyperparameter-Tuning bis zur Visualisierung mit Power BI.
Spezialisierter Deep-Learning-Kurs zu Transfer Learning: vortrainierte neuronale Netzwerke für neue Aufgaben anpassen, mit SQL-Datenaufbereitung, statistischer Optimierung und Power-BI-Auswertung.
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
Kombination aus Predictive Analytics, KI-Grundlagen und Finanzmanagement: Prognosemodelle entwickeln, wirtschaftliche Potenziale datenbasiert identifizieren und in Investitionsentscheidungen einordnen.
KI-Technologien für datenintensive Analysen: SQL, Power BI und neuronale Netze zur Gewinnung belastbarer Entscheidungsgrundlagen.
Kombiweiterbildung aus Predictive Quality/Quality 4.0, DIN-EN-ISO-9001-Qualitätsmanagement und Java-basierter Android-App-Entwicklung für Mobile App Developer mit QM-Schwerpunkt.
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
Praxisorientierte Weiterbildung in Methoden und Werkzeugen der Software-Qualitätssicherung für KI-getriebene Entwicklungsumgebungen — von Teststrategien bis zu automatisierten QA-Pipelines.
Praxisorientierter Kurs zu statistischen Methoden und maschinellem Lernen in der Sprachverarbeitung: von Tokenisierung über SQL-Analysen bis zu Power-BI-Dashboards für Textklassifikation.
Kombinierte Weiterbildung: TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle, ergänzt um Python-Programmierung und relationale Datenbanken mit SQL.
Weiterbildung für Data & AI Specialist: Webdaten mit Python strukturiert auswerten, visualisieren und verständlich als Bericht oder Dashboard kommunizieren.
ChatGPT-gestützte Strukturierung von Anwendungsfällen für den digitalen Büroalltag: Prompting, Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller KI-Einsatz für Digital Office Analysts.
No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow für iOS, Android und Web, kombiniert mit Prompt Engineering und Machine-Learning-Integration via TensorFlow.
Praxisorientierte Weiterbildung für Naturwissenschaftlerinnen: automatisierte Datenanalyse mit Python, pandas und Machine Learning für den Einstieg in Data-Science-Berufe.
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