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Ergebnisse für „Maschinelles Lernen"
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Strukturierter Einstieg in SQL: erste Abfragen, Joins und Datenmodellierung, ergänzt um einen Ausblick auf maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung – ganz ohne Vorkenntnisse.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Dashboard-Erstellung: externe Datenquellen anbinden, SQL innerhalb von Power BI nutzen und Analysen mit maschinellem Lernen anreichern.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Grundlagenkurs Datenanalyse: von explorativer Statistik über SQL-Abfragen bis zu Power-BI-Dashboards und einem ersten Einblick ins maschinelle Lernen.
Vertiefungskurs Datenbanken: erweiterte SQL-Techniken, NoSQL-Systeme (Dokument-, Spalten-, Graphdatenbanken) und deren Anbindung an Power BI für effizientes Datenmanagement.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Automatisierte Berichte und Analysen mit Microsoft Power BI: dynamische Datenmodelle, SQL-Datenintegration und maschinelles Lernen für wiederkehrende Auswertungen.
Fortgeschrittene Power-BI-Techniken für Business Intelligence: prädiktive Analysen mit maschinellem Lernen, komplexe Dashboards und Performance-Optimierung großer Datenmodelle.
SQL-Praxiskurs von den Grundlagen relationaler Datenbanken bis zu Joins, Indizierung und einfachen Mustererkennungsverfahren – inklusive Visualisierung der Ergebnisse in Power BI.
Zwei eigenständige Bausteine: Grundlagen und Anwendung künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext sowie Administration der Salesforce-Plattform mit Vorbereitung auf die Zertifizierung.
SQL-Datenbankadministration für Unternehmen: Abfragen optimieren, relationale Strukturen modellieren, Performance mit Power BI überwachen und maschinelles Lernen einführend nutzen.
Weiterbildung zu KI-Methoden im Bergbau- und Ressourcensektor: Maschinelles Lernen für Mineralexploration, Gerätautomatisierung, Predictive Maintenance und nachhaltige Unternehmensführung.
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.
Kurs zu Power Query und ETL-Prozessen in Power BI: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und laden – mit Einblick in ergänzendes maschinelles Lernen.
Englischsprachige MLE-Weiterbildung: Datenanalyse, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und MLOps mit TensorFlow, Docker, AWS und CI/CD, mit Zertifikaten von DataScientest und Sorbonne.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
Praxisorientierte Weiterbildung in Python für maschinelles Lernen mit NumPy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib – von der Datenvorverarbeitung bis zu ML-Algorithmen.
Python für Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen – ein praxisorientierter Data-Science-Kurs für Personen mit Python-Grundkenntnissen.
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.
Strukturierte Weiterbildungsreise von der Datenanalyse zur Data-Science-Praxis: Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Big-Data-Technologien.
Mathematische Grundlagen für Data Science und maschinelles Lernen: Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra, Kalkül und ML-relevante Mathematik.
Spezialisierung auf KI und maschinelles Lernen kombiniert mit vertieften Kenntnissen in Microsoft Project — für Fachkräfte, die ML-Projekte sowohl technisch als auch planerisch verantworten.
KI- und Machine-Learning-Spezialist kombiniert mit dem CEH-Zertifikat (EC-Council): maschinelles Lernen, neuronale Netze und KI-gestützte Cyberangriffe in einer praxisnahen Weiterbildung.
AI and Machine Learning Specialist kombiniert mit Salesforce AI Developer: maschinelles Lernen, NLP und Einstein-Plattform für KI-gestützte CRM- und Automatisierungslösungen auf Salesforce.
Umfassende Qualifizierung zum Data Scientist mit Python: von Grundlagen der Programmierung über maschinelles Lernen bis zur PCAP-Zertifizierung.
Data-Analytics-Kurs für datenbasierte Optimierung: SQL, explorative Datenanalyse, Power BI mit DAX, Datenmodellierung und Einführung in maschinelles Lernen.
Überwachtes maschinelles Lernen in R: von Regression und Klassifikation über Kreuzvalidierung bis zu Random Forests und Hyperparameter-Optimierung.
Von Python und Power BI bis zu Machine-Learning-Grundlagen: praxisnaher Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists.
Methodenorientierter Data-Analyst-Kurs mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung, statistischen Verfahren, webbasierten Dashboards und einer praxisnahen Einführung in maschinelles Lernen.
Vertiefender Kurs zur Architektur leistungsstarker Datenbanksysteme: Datenmodellierung und Skalierbarkeit, SQL-Optimierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierter Zugriff und maschinelles Lernen im Zusammenspiel.
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