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Ergebnisse für „Python"
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Grundlagenkurs zur strukturierten Python-Skripterstellung: von Variablen und Kontrollstrukturen über Listen, Dictionaries und Funktionen bis zu Dateioperationen und sauberem Code-Aufbau.
Vertiefungskurs zur objektorientierten Programmierung mit Python: Klassen, Objekte, Vererbung und Polymorphismus, begleitet durch Mentoring per E-Mail/Forum und ergänzende Gruppenstunden.
Data Analytics Tools and Techniques: praktisches Werkzeugwissen in SQL und Python (matplotlib) sowie bewährte Techniken der Datenbereinigung, Filterung, Gruppierung und Visualisierung.
Strategien für effektive Softwarekonzepte: objektorientierte Programmierung mit Python (Klassen, Vererbung) kombiniert mit SQL und relationalen Datenbanken für robuste, datengetriebene Lösungen.
Change Management für Veränderungsprozesse kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in Blockchain und Distributed-Ledger-Technologie – für Gestaltung und technische Umsetzung zugleich.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsinformatiker: von der Rohdatenstruktur über Mustererkennung bis zur Anbindung an bestehende Geschäftsprozesse.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsingenieure: methodische Datenanalyse, Mustererkennung und prozessorientierte Automatisierung in technischen Abläufen.
Objektorientierte Programmierung, SQL und Python für die datenbasierte Prozessgestaltung im Wirtschaftsingenieurwesen – von der Datenbankabfrage bis zur Datenmodellierung.
Geschäftsdaten strukturiert auswerten: von SQL-Datenschnitten über Trend- und Mustererkennung bis zur verständlichen Visualisierung geschäftsrelevanter Kennzahlen.
Einstieg in Python, SQL und objektorientierte Programmierung: Wer noch nie programmiert hat, baut hier Schritt für Schritt eine eigene kleine, datenbasierte Anwendung.
Automatisierung von Linux-Umgebungen mit Ansible und Python auf Red-Hat-Certified-Engineer-Niveau, eingeordnet in den Kontext KI-gestützter, intelligenter IT-Automatisierung.
Kompletter Quereinstieg zum Data Analyst: Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Power-BI-Reporting und Data Storytelling für überzeugende Datenpräsentationen.
Karriereweg vom Big-Data-Einstieg bis zur fortgeschrittenen analytischen Fähigkeit: Datenbereinigung, SQL-Grundlagen, Metrikentwicklung und Visualisierung mit Python, pandas und matplotlib.
Business Intelligence aus Sicht der Datenverantwortung: SQL, Power BI und Python, um Kennzahlen, Berichte und Dashboards abteilungsübergreifend verlässlich bereitzustellen.
Business Intelligence und Data Analytics mit Python, pandas und Power BI: Programmiergrundlagen, Reports und Dashboards im Wechsel aus Gruppenunterricht und Selbstlernen.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
Grundlagen der objektorientierten Programmierung mit Python: Klassen, Vererbung, Komposition, Clean Code und Unit Tests für den soliden Einstieg in die Softwareentwicklung.
Programmieren lernen mit Fokus auf Performance: objektorientierte Programmierung, Python und SQL kombiniert für skalierbare, stabile Softwarelösungen.
Umfassender Einstieg als Entwickler/in: Programmiergrundlagen, objektorientierte Programmierung, Datenstrukturen, Debugging, Coding-Standards und Git in einem Kurs.
Selbstgesteuerte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, pandas, matplotlib und seaborn - von Programmiergrundlagen bis zum eigenständigen Datenportfolio-Projekt mit Mentoring statt festem Stundenplan.
Weiterbildung für den Übergang von klassischer Betriebsanalyse zu datengetriebener Analyse: ERP-Datenintegration, SQL, Python und Power BI sowie prädiktive Modelle für operative Geschäftsentscheidungen.
Data-Analyst-Kompetenzen – MS SQL Server, Python, Data Storytelling – gezielt aufgebaut, um sie im ingenieurwissenschaftlichen Alltag einzusetzen.
Datenanalyse für digitale Geschäftsprozesse: mit SQL, Power BI und Python Berichte und Dashboards erstellen, Trends erkennen und Entscheidungen datenbasiert vorbereiten.
Klassische Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn verstehen, bewerten und in eigene Softwareanwendungen integrieren – für den Alltag von Informatiker/innen.
Klassische Machine-Learning-Verfahren mit scikit-learn auf technische Daten anwenden – für vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung.
Grundlagenkurs für professionelle Softwareentwicklung: Python-Programmierung, objektorientierte Konzepte und relationale Datenbanken mit SQL — von der Komponente zum funktionsfähigen Softwareprojekt.
BI-Kompetenz mit Fokus auf Datenqualität: Konsolidierung heterogener Datenquellen, KPI-basierte Analyse und Qualitäts-Dashboards mit SQL, Power BI und Python.
BI-Kompetenz für Data Stewards: Datenverantwortung, Metadaten und Data-Governance-Grundlagen kombiniert mit SQL, Power BI und Python für nachvollziehbare Datenbestände.
BI-Kompetenz für digitale Kanäle: Web- und App-Kennzahlen, Kampagnenauswertung und Dashboards mit SQL, Power BI und Python für datengetriebene Digital-Analyst-Rollen.
BI-Kompetenz für IT-Führungskräfte: strategische Einordnung von BI-Initiativen, Ressourcen- und Toolentscheidungen sowie fundiertes Verständnis von SQL, Power BI und Python für die Führung von BI-Teams.
Business-Intelligence-Handwerkszeug für IT-Prozess-Manager: Rohdaten aus IT-Systemen aufbereiten, mit SQL und Python auswerten und in Power-BI-Dashboards für Prozessentscheidungen übersetzen.
Data-Analyst-Grundlagen mit technischem Schwerpunkt: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, ausgerichtet auf den Einstieg in Richtung Fachinformatik und Datenbankentwicklung.
Data-Analyst-Grundlagen für die Führungsperspektive: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Analyseprojekte fachlich einzuschätzen, zu steuern und überzeugend zu kommunizieren.
Data-Analyst-Grundlagen für den Medienbereich: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, angewandt auf Nutzungs- und Mediendaten für angehende Medieninformatiker:innen.
Data-Analyst-Grundlagen für spontane Fragestellungen: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Ad-hoc-Analysen schnell und belastbar statt als starre Dashboards zu liefern.
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