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Ergebnisse für „SQL"
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Kurs zu den Funktionalitäten von Microsoft Power BI: Datenbankabfragen, Datenmodelle und Automatisierung gezielt einsetzen, um Reports messbar zu optimieren.
Data-Science-Weiterbildung zur Sprachverarbeitung (NLP) mit neuronalen Netzen: statistische Textanalyse, SQL-Datenmanagement, Power-BI-Visualisierung und Deep-Learning-Modelltraining mit Hyperparameter-Tuning.
NLP-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Textanalyse, Power-BI-Visualisierung und gezieltes Hyperparameter-Tuning für Klassifikations- und Sentiment-Analyse-Modelle.
Einstieg in Power BI ohne Vorkenntnisse: Datenmodelle aufbauen, interaktive Dashboards gestalten, externe Datenquellen per SQL anbinden und erste Schritte in maschinellem Lernen kennenlernen.
Vertiefende Power-BI-Weiterbildung: interaktive Dashboards mit Filtern und Slicern, SQL-Optimierung, effizientes Datenmanagement, Automatisierung und Performance-Tuning für große Berichte.
Python-Einstieg mit Fokus auf Modularisierung: Funktionen und Module für wartbaren Code, objektorientierte Wiederverwendbarkeit durch Vererbung und Polymorphismus, SQL-Anbindung für wiederverwendbare Datenmodule.
Vertiefender Python-Kurs zu Generatoren, Dekoratoren, SQL-Datenbankanbindung, NumPy/Pandas und API-Integration für effiziente, skalierbare Anwendungen.
Full-Stack-Entwicklung mit Python: Backend-Aufbau mit Django oder Flask, SQL-Datenbankanbindung, RESTful APIs und Versionierung mit Git in einem durchgängigen Projekt.
Praxisorientierter Python-Kurs: SQL-Datenbanken, objektorientierte Programmierung, Datenverarbeitung und Performance-Tuning werden direkt in mehreren Übungsprojekten umgesetzt.
Objektorientierte Python-Programmierung für datengetriebene Algorithmen: von Klassen und Vererbung über SQL-Anbindung bis zu Debugging und Performance-Tuning.
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
Python-Webentwicklung mit Flask: leichtgewichtige Webanwendungen und APIs bauen, mit SQLAlchemy an Datenbanken anbinden und produktionsreif deployen.
Android-App-Entwicklung mit Java und Jetpack Compose kombiniert mit klassischem und agilem Projektmanagement inklusive Scrum-Rolle als Scrum Master.
Objektorientierte Programmierung in C, C++ und Java, kombiniert mit Android-App-Entwicklung und moderner Webentwicklung mit RESTful APIs.
Praxisorientierter Kurs zu statistischen Methoden und maschinellem Lernen in der Sprachverarbeitung: von Tokenisierung über SQL-Analysen bis zu Power-BI-Dashboards für Textklassifikation.
Praxisprojekt-Weiterbildung: eigenständiges Datenanalyse-Portfolioprojekt von der Datenbeschaffung über SQL und Power BI bis zur Ergebnispräsentation als Referenz für den Berufseinstieg.
Bündelkurs für Backend-Entwicklung: SQL Server, Software Engineering, .NET, Java und Java Enterprise sowie Web-Service-Entwicklung als vier eigenständige Bausteine.
Praxisorientierte Weiterbildung zu Business Intelligence mit Power BI, Excel/Power Query und SQL für die Erstellung und Optimierung von Berichten und Dashboards.
ChatGPT gezielt im Data-Science-Alltag einsetzen: Code-Generierung, Modellauswahl und verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen.
Praxisnaher Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle: von Power BI und SQL über Statistik bis zu Machine Learning für strategische Entscheidungen.
Anwendungsorientierter Deep-Learning-Kurs: von Feature-Selektion über Hyperparameter-Tuning bis zur Automatisierung kompletter KI-Workflows.
Plattformübergreifende App-Entwicklung mit Flutter und Dart für iOS, ergänzt um Push-Benachrichtigungen sowie eine Zusatzqualifikation in Machine Learning.
Entwicklung, Bewertung und Optimierung von KI-Modellen für Wirtschaft und Wissenschaft: Statistik, SQL-Datenaufbereitung, Power BI und neuronale Netze im Zusammenspiel.
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.
Praxisnaher Einstieg in Business Intelligence: SQL-Datenabfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datenbasierte Entscheidungen.
Kombination aus KI-Grundverständnis und Business-Intelligence-Praxis: Power BI, DAX und SQL für datenbasierte Entscheidungsprozesse im Unternehmen.
Einstieg in Data Analytics: Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib und erste SQL-Abfragen für den Aufbau eines soliden Analyse-Fundaments.
Praxisorientierte Datenbankverwaltung: SQL-Abfragen, Stored Procedures, Indexierung, Partitionierung und ETL-Prozesse für stabile, skalierbare Datenbanksysteme.
Einstieg in Deep Learning mit klarem Fokus auf Computer Vision: Bilddaten aufbereiten, Convolutional Neural Networks trainieren und für Klassifikation, Objekterkennung sowie Segmentierung einsetzen.
Breiter Einstieg in die Modellierung neuronaler Netze: Datenpipelines aufbauen, CNNs und RNNs für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren und mit Hyperparameter-Tuning optimieren.
NLP-Techniken für Textklassifikation und Stimmungsanalyse: Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning zur Analyse großer Textmengen.
Einstieg in Python ohne Vorkenntnisse: SQL-Grundlagen, Datenstrukturen wie Listen und Dictionaries sowie Kontrollstrukturen für eigene Algorithmen.
Einstieg in Python für Programmier-Neulinge: Variablen, Funktionen und Kontrollstrukturen, objektorientierte Grundlagen sowie SQL-Datenbankzugriff – ohne Vorkenntnisse, mit Fokus auf logisches Denken.
Python-Weiterbildung für angehende IT-Führungskräfte: von Syntax und Datenstrukturen über objektorientierte Programmierung und SQL-Integration bis zur datengetriebenen Entscheidungsfindung im Führungskontext.
Praxisorientierte Weiterbildung zum Big Data Analyst: KI und Machine Learning zur Modellierung großer Datenmengen, kombiniert mit SQL, Cloud-Datenbanken und Power-BI-Visualisierung.
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