KI-Spezialist:in mit ISC2 CCSP-Vorbereitung – Weiterbildung
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Kombiniertes Curriculum aus KI/Machine-Learning-Grundlagen und Vorbereitung auf die ISC2-Zertifizierung Certified Cloud Security Professional (CCSP).
Praxisorientierte Weiterbildung zum Big Data Analyst: KI und Machine Learning zur Modellierung großer Datenmengen, kombiniert mit SQL, Cloud-Datenbanken und Power-BI-Visualisierung.
ChatGPT gezielt für die Datenanalyse einsetzen: SQL-Unterstützung, statistische Interpretation und automatisierte Berichte - mit Fokus auf verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Einführungskurs in KI-Modelle und Predictive Analytics: von Datenbanken über explorative Analyse bis zu ersten Vorhersagemodellen für Geschäftsprozesse.
Datenstrukturen mit Power Query standardisieren, bereinigen und für Auswertungen im Data-&-AI-Kontext strukturiert vorbereiten.
Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards mit Power BI entwickeln - für Kennzahlen, Zusammenhänge und Ergebnisse im Data-&-AI-Kontext.
Deep-Learning-Einstieg mit Fokus auf skalierbare Umsetzung: Datenaufbereitung mit SQL, automatisierte Pipelines und Modellarchitekturen, die sich in produktive Systeme integrieren lassen.
Deep-Learning-Kurs mit Schwerpunkt Sprach- und Textverarbeitung: RNNs und Transformer-Modelle für Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Named Entity Recognition.
Deep-Learning-Kurs mit Schwerpunkt auf mehrschichtigen Netzarchitekturen: Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Spracherkennung im Vergleich.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf Optimierung: Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und statistische Analyseverfahren zur gezielten Verbesserung neuronaler Netzwerke.
Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
Kennzahlen und Daten mit Power BI aufbereiten, visualisieren und adressatengerecht kommunizieren - für den Einsatz im Data- und KI-Umfeld.
ChatGPT-gestützte KI-Adoption für Projektleiter:innen: Prompting, Readiness-Bewertung, Stakeholder-Steuerung und messbare Adoption-Indikatoren.
Praxisnahe Weiterbildung, die zeigt, wie ChatGPT und Microsoft 365 Copilot den gesamten Projektzyklus beschleunigen – von der Planung bis zum Statusreporting.
Umfassende Weiterbildung für HR und Personalmarketing: Prompt Engineering, KI-gestützte Content-Erstellung, Social Media, Employer Branding und digitale Kommunikation in einem modularen Programm.
Fortgeschrittener Kurs für Entwicklerinnen und Entwickler: LLMs für Code-Generierung, Testing, Architekturberatung und CI/CD-Automatisierung produktiv, sicher und kritisch einsetzen.
Rollenprofil-Kurs zum Machine Learning Developer: von Grundlagen über neuronale Netze bis zu TensorFlow, Keras und Reinforcement Learning – für die eigenständige Modellentwicklung.
Komplexe Analysetechniken für Data Science: Big-Data-Verarbeitung mit PySpark, Supervised Learning und Modellinterpretation für den Einstieg als Data Scientist.
Weiterbildung zur KI-gestützten Employer-Branding-Strategie mit Microsoft 365 Copilot, ergänzt durch Prompt Engineering, HR-Digitalmarketing und Social Media.
Umfassende Weiterbildung, die digitalen Vertrieb, KI-gestützte Vertriebsprozesse mit ChatGPT, Change Management, Lean Management mit Six-Sigma-White-Belt-Zertifizierung und Wirtschaftsenglisch mit TOEIC-Abschluss kombiniert.
Praxisorientierte Weiterbildung zum Einsatz generativer KI im Prototyping-Prozess — von ersten Wireframes bis zur stakeholdergerechten Präsentation digitaler Konzepte.
Kurs für Digital Transformation Manager:innen: Stakeholder systematisch erfassen und mit ChatGPT-gestützter Textarbeit zielgruppengerecht kommunizieren.
Praxisorientierter Kurs zur Entwicklung von KI-Modellen: Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, neuronale Netzwerke und deren Überführung in reale Anwendungen.
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
KI-gestützte Datenauswertung ohne Programmieren: ChatGPT gezielt für Interpretation, Data-Cleaning-Hinweise und Berichtserstellung in der Datenanalyse einsetzen.
Einstieg in die Rolle Data Scientist: Python-Datenanalyse, SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Grundlagen von Regression, Clustering und Klassifikation.
Vertiefung der objektorientierten Programmierung in C++ kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in TensorFlow und Deep Learning – von Klassen und Vererbung bis zu eigenen FCN-, CNN- und RNN-Modellen.
Weiterbildung in maschinellem Lernen mit Schwerpunkt auf Generative Adversarial Networks, ergänzt um Data Science mit Pandas/Scikit-Learn und Prompt Engineering.
Geschäftsprozesse digital abbilden und automatisieren — ohne Programmierkenntnisse. No-Code-Plattformen, Workflow-Logik und KI-Anbindung für operative Tätigkeiten.
Prompt Engineering für dialogbasierte Chatsysteme mit ChatGPT, kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in AI-Development (Chatbot-Aufbau, NLP) und Data-Science-Grundlagen.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Python als Werkzeug für Machine Learning: SQL-Datenzugriff, objektorientierte Modellierung und der praktische Aufbau eigener ML-Modelle.
Breit angelegter Data-Analyst-Kurs mit Data Literacy, SQL, Python/pandas und Power BI als Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Strukturierte Weiterbildung zur produktiven, sicheren ChatGPT-Nutzung im Berufsalltag – von Prompt Engineering bis zum KI-Tool-Vergleich.
Deep-Learning-Grundlagen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI für das Training neuronaler Netzwerke inklusive Convolutional und Recurrent Neural Networks.
Statistische Grundlagen für Data Science und KI-Anwendungsentwicklung: Verteilungen, Kennzahlen und Datenvalidierung mit SQL und Power BI.
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