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Ergebnisse für „Python"
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Praxisorientierte Weiterbildung in Business Intelligence mit SQL als Kernwerkzeug für Datenanalyse, ergänzt um Power BI, Excel und erste Python-Kenntnisse für datengestützte Entscheidungen.
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.
Aufbau-Weiterbildung auf DevNet-Associate-Niveau: Netzwerkautomatisierung mit Python, RESTful APIs, CI/CD, Kubernetes und Cloud-Integration – Vorbereitung auf die Cisco-DevNet-Professional-Zertifizierung.
Kombinierte Weiterbildung aus Cisco CCNA und CompTIA Cloud+: Netzwerkgrundlagen und Cloud-Infrastruktur in einem Curriculum, praxisnah und prüfungsorientiert.
Coding Bootcamp mit Python, Algorithmen, Datenstrukturen, Bash und Git, speziell zugeschnitten auf Versuchsingenieure, die Experimente automatisieren und Messdaten systematisch auswerten möchten.
Allgemeines Coding Bootcamp für den beruflichen Quereinstieg in Softwareentwicklung und Datenanalyse mit Python, Algorithmen, Datenstrukturen, Bash und Git — ohne Vorkenntnisse in der Programmierung.
From Collection to Insight Generation: mit Python, SQL und APIs Daten erfassen, bereinigen und zu aussagekräftigen Erkenntnissen verarbeiten.
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.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Python-Einstieg mit Fokus auf Modularisierung: Funktionen und Module für wartbaren Code, objektorientierte Wiederverwendbarkeit durch Vererbung und Polymorphismus, SQL-Anbindung für wiederverwendbare Datenmodule.
Coding Bootcamp für Quereinsteiger:innen: Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Bash und Git bis zum eigenen Datenportfolio-Projekt.
Grundlegende Weiterbildung in Software Engineering: objektorientierte Programmierung mit Python, Algorithmen und Datenstrukturen, Bash sowie Versionskontrolle mit Git – abgeschlossen mit einem eigenen Python-Projekt.
Praxisorientierte Weiterbildung für Naturwissenschaftlerinnen: automatisierte Datenanalyse mit Python, pandas und Machine Learning für den Einstieg in Data-Science-Berufe.
Praxisorientierte Qualifizierung zum AI-Software Developer: Python-Entwicklung, Grundlagen neuronaler Netze, Prozessautomatisierung mit KI, agiles Arbeiten und Prompt Engineering.
ChatGPT gezielt im Data-Science-Alltag einsetzen: Code-Generierung, Modellauswahl und verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen.
Weiterbildung zur Integration von OpenAI-Modellen in Data-Science-Workflows: Python, SQL, Machine Learning und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
Weiterbildung zur Verbindung von Prompt-Engineering und Data-Science-Methoden – von der Gestaltung wirksamer Prompts über Python-basierte Analyse bis zur verantwortungsvollen Nutzung generativer KI.
Einstieg in Data Analytics: Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib und erste SQL-Abfragen für den Aufbau eines soliden Analyse-Fundaments.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Power BI, Python und pandas: Dashboards bauen, Daten programmatisch bereinigen und statistische Methoden für fundierte Geschäftsentscheidungen anwenden.
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Grundlagen neuronaler Netze und maschinellen Lernens: vom XOR-Problem über Bildverarbeitung mit Python bis zur einfachen Vorhersage- und Klassifikationslogik.
Praxisorientierte Weiterbildung in statistischer Datenanalyse: von deskriptiven Kennzahlen über Python/pandas bis zur Visualisierung mit Power BI im Business-Kontext.
Praxiskurs zu den Kernkompetenzen der Big-Data-Arbeit mit Python: Datenbereinigung, Zusammenführung von Datensätzen, Visualisierung und der Einsatz von pandas und SQL.
Kompaktes BI-Specialist-Programm mit SQL, Power BI und Python: von der Datenzusammenführung über DAX-Kennzahlen bis zum eigenen Abschlussprojekt und Portfolio.
ChatGPT-gestützte Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI: Prompt-Design für reproduzierbare, prüfbare Analyseergebnisse im Reporting-Alltag.
ChatGPT in datenwissenschaftlichen Workflows: Textmuster erkennen, Python-gestützte Modellanwendung und SQL-Datenintegration für Prognose-Unterstützung.
Data-Analyst-Grundlagen speziell für angehende Wirtschaftsingenieurinnen und -ingenieure: Python, SQL und Power BI für wirtschaftliche Fragestellungen.
Methoden für strukturierte und unstrukturierte Daten: SQL-Datenbankabfragen kombiniert mit Python-basierter Datenaufbereitung und Web-Schnittstellen für Echtzeit-Auswertungen.
Data-Science-Grundlagen kombiniert mit Datenschutzrecht und SQL-Datenbanken: Datenanalyse, Machine Learning und DSGVO-konforme Datenverarbeitung in einem Kurs.
Aufbaukurs: Datenqualität in laufenden Arbeitsprozessen aktiv sicherstellen, überwachen und mit SQL, Python und Power BI belastbar dokumentieren.
Grundlagen des Datenqualitätsmanagements: Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit von Daten mit SQL, Python und Power BI systematisch prüfen.
Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
Rollenprofil-Kurs zum Machine Learning Developer: von Grundlagen über neuronale Netze bis zu TensorFlow, Keras und Reinforcement Learning – für die eigenständige Modellentwicklung.
Vertiefungskurs zu Azure Storage als Ablageziel in ETL-Strecken: Struktur, Zugriff aus ETL-Werkzeugen wie Azure Data Factory und Betrieb im Alltag.
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