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Ergebnisse für „Python"
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Einstieg in Machine Learning und AWS Cloud mit DeepRacer: Reinforcement Learning, Data Science, Deep Learning und Vorbereitung auf mehrere AWS-Zertifizierungen.
Quereinstieg in Data Analytics: Python, SQL, Datenvisualisierung und Industrie-4.0-Kompetenzen für Arbeitssuchende ohne IT-Vorerfahrung.
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
Praxisorientierte Weiterbildung zur AWS DevOps-Rolle: CI/CD-Pipelines, Cloud-Automatisierung und Containerisierung auf der Amazon Web Services-Plattform.
Kompakter Einstieg in Data Science: von der Datenaufbereitung mit Python und Pandas über explorative Analyse bis zu den Grundlagen des maschinellen Lernens.
Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Datenaufbereitung, SQL und die Grundlagen des maschinellen Lernens – von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Kombination aus Azure Administrator Associate (AZ-104) und AI Engineer Associate (AI-102) – zwei komplementäre Microsoft-Zertifizierungen für Cloud-Fachleute, die Infrastruktur und KI-Services in Azure vereinen.
Doppelzertifizierungsprogramm für Azure Data Science (DP-100) und Dynamics 365 Sales (MB-210) — für Fachkräfte, die ML-Modelle und CRM-Systeme zusammendenken.
Vollzeit-Doppelzertifizierung für Azure Data Science (DP-100) und Azure Security Engineering (AZ-500) — für Fachkräfte, die ML-Workloads sicher in Cloud-Infrastrukturen betreiben.
Doppelzertifizierungsprogramm für Azure Data Science (DP-100) und Power Platform-Entwicklung (PL-200) — ML-Modelle aus Azure direkt in Power Apps und Dataverse-Lösungen integrieren.
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.
Kombiniertes Zertifizierungsprogramm für Azure Machine Learning (DP-100) und Microsoft 365 Enterprise Administration (MS-100) — zwei eigenständige Microsoft-Prüfungspfade in einem Vollzeit-Lehrgang.
Weiterbildung zur Zertifizierung als Azure Data Scientist Associate (DP-100) kombiniert mit einem trägerinternen Business-Applications-Modul – von Machine-Learning-Pipelines bis zu datengestützten Unternehmenslösungen.
Intensive Masterclass für Cloud Native, DevOps und AWS: von Cloud-Konzepten über CI/CD, Containerisierung und NoSQL bis zur Vorbereitung auf das AWS-Zertifikat — mit Abschlussprojekt.
Kompakter Einstieg in Data Science mit Python und Pandas: von der Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zum maschinellen Lernen.
English-taught data analytics bootcamp: SQL, Python, Pandas, Tableau and Regex for end-to-end data analysis workflows – designed for career entry as Data Analyst or Business Intelligence professional.
Python-Einstieg mit Fokus auf systematisches Debugging: Fehlertypen erkennen, objektorientierte Kapselung zur Fehlervermeidung nutzen und Fehler in SQL-Abfragen gezielt protokollieren und beheben.
Python-Einstiegskurs mit Fokus auf Logik und Algorithmen, ergänzt um objektorientierte Programmierung und den Zugriff auf Datenbanken mit SQL.
Grundlegender Einstieg in die Softwareentwicklung: objektorientierte Programmierung, Kontrollstrukturen und Datenbankintegration mit SQL auf dem Weg zur eigenen Anwendung.
Umfassende Weiterbildung vom JavaScript-Einstieg bis zur AWS Certified Developer Associate Zertifizierung, inklusive DevOps, CI/CD und Cloud-Deployment.
Vertiefungskurs für angehende Data Scientists: SQL als Werkzeug für maschinelles Lernen, von der Datenaufbereitung über Window-Funktionen bis zur Integration mit Python-basierten ML-Modellen.
Englischsprachige MLE-Weiterbildung: Datenanalyse, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und MLOps mit TensorFlow, Docker, AWS und CI/CD, mit Zertifikaten von DataScientest und Sorbonne.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
Data-Science-Grundlagenkurs mit Fokus auf KI-Methoden: Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen, statistische Analysen mit Python und automatisierte Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Praxisnaher Einstieg in Datenanalyse mit Python, SQL, Power BI und Azure — inkl. Vorbereitung auf Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ.
Umfassende Vorbereitung auf Karrierewege in Datenanalyse und Data Science — von Excel und Power BI über Python bis zum Machine-Learning-Einstieg mit Zertifikaten von Microsoft und CertNexus.
Einstiegskurs für angehende Data Analysts: Umgang mit Power BI, Python und Azure-Diensten, ergänzt durch KI-Grundlagen für den Businesskontext.
Weiterbildung in angewandter KI und Data Science für Teilnehmende mit IT-Vorkenntnissen: zwei Module aus Data Analytics & Visualization und AI Mastery mit Deep Learning, NLP und Model Deployment.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Umfassende Weiterbildung im Bereich Deep Learning und neuronale Netze — von den mathematischen Grundlagen bis zum produktiven Deployment eigener Modelle mit Python und Keras.
Datenanalyse-Kurs mit SQL, Python und Power BI: Datenaufbereitung, statistische Analyse und interaktive Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
Praxisnahe Entwicklung von LLM-Anwendungen: Python, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Vektordatenbanken und KI-Agenten – vier Sprints bis zum eigenen Capstone-Projekt.
Marketingorientierter Datenanalyse-Kurs: Kunden- und Marktdaten mit SQL, Python und pandas auswerten und die Ergebnisse mit Power BI in datengetriebene Marketingstrategien übersetzen.
Praxisorientierte Weiterbildung zum Programmierer mit Schwerpunkt objektorientierte Programmierung, Python und SQL-Datenbankintegration für Einsteiger und Fortgeschrittene.
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.
Fundierte Statistikausbildung für Data-Science-Anwendungen: deskriptive Statistik, Stichprobenverfahren, inferentielle Statistik und lineare Regression auf Basis international anerkannter Trainingsmodule.
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