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Python für Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen – ein praxisorientierter Data-Science-Kurs für Personen mit Python-Grundkenntnissen.
Datenaufbereitung mit Python: Einführung in pandas, NumPy und Web-Scraping für den gesamten Prozess von der Rohdatenquelle bis zum analysierbaren Datensatz.
Weiterbildung für eine datengetriebene Controlling-Rolle: Statistik, Python, Machine Learning, Power BI, SQL und agiles Projektmanagement mit Scrum — verbunden mit klassischen Controlling-Methoden.
Methodenkurs für angehende und erfahrene Datenanalysten: analytische Denkweise, Excel, SQL, Python und Power BI im Zusammenspiel — ergänzt durch einen strukturierten KI-Einstieg (AI-900, AIBIZ, GenAIBIZ).
Dieser Kurs vermittelt das vollständige Werkzeugset für die Tätigkeit als Datenanalyst: SQL für Datenbankabfragen, Excel und Power BI für Reporting sowie Python für automatisierte Datenverarbeitung.
Vollzeitkurs für den technischen KI-Einstieg: Python-Programmierung von Grundlagen bis Machine Learning, kombiniert mit KI-Konzepten, generativer KI und Azure-Diensten.
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Feature Engineering von der Datenbasis bis zur reproduzierbaren Pipeline: SQL, Power Query und pandas kombiniert mit Encoding, PCA, Clusterverfahren und sauberer Dokumentation.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: Sie lernen SQL für relationale Datenbanken, Python mit Pandas und NumPy zur Datenverarbeitung sowie Power BI für Dashboards – kompakt und praxisnah für Quereinsteiger:innen.
Objektorientierte Python-Programmierung, SQL für relationale Datenbanken, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Git und Bash — mit eigenem Python-Abschlussprojekt.
Praxisnahe KI-Entwicklung mit Python: von den Grundlagen bis zu Machine Learning, Deep Learning und produktionsreifen Azure-KI-Lösungen — mit Microsoft AI-900, AI-102 und CertNexus CDSP.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Dreiteiliges Datenbankbündel für den KI-Einstieg: Azure Data Fundamentals (DP-900), Datenbankadministration auf Azure (DP-300) und Python for Data Science — zusammen 34 Lerntage.
Weiterbildung in KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals (DP-900), CertNexus CDSP, AIBIZ, EXIN Cloud Computing und Python for Data Science in einem abgestimmten Curriculum.
Python-Modul mit Schwerpunkt auf Datenwerkzeugen und Statistik: Excel Level 1–3, statistische Auswertung mit Python, Power BI, Azure und CompTIA Data+.
Weiterbildung zur Schnittstelle von KI und IoT mit Python-Einstieg, Cloud-Grundlagen und fünf Zertifikatsmodulen für datengetriebene IoT-Anwendungen.
Umfassende Data-Analyst-Weiterbildung 5.0 mit Microsoft DP-900, PL-300, Python, CertNexus CDSP und DSBIZ – vom Datenfundament bis zur Business-Governance-Perspektive.
Spezialisierungskurs für Data Analysts mit Fokus auf Datenqualität: Sicherstellung, Bewertung und Governance mit Power BI, Python, CDSP und DEBIZ.
Grundlagenweiterbildung Data Analyst 3.0 mit Microsoft DP-900, PL-300 (Power BI) und Python-Einstieg – für Quereinsteiger und Berufsanfänger ohne Vorkenntnisse.
Fortgeschrittene Ausbildung für Data Engineers: ML-Pipelines, Azure DP-203, AI-900, AI-102, CertNexus CAIP und PyTorch für produktive KI-Integration.
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Microsoft DP-900, DP-300 und Python for Data Science als strukturierter Einstieg in datengetriebene KI-Arbeit.
KI-Architektur mit Azure (DP-100, AI-102) und Python-Einstieg als Zusatzqualifikation: Fundament für datengetriebene KI-Projekte auf der Microsoft-Cloud-Plattform.
Datenanalyse-Weiterbildung mit starkem Praxisfokus auf Power BI, Python und Azure, ergänzt durch CertNexus AIBIZ für den KI-Einsatz im Unternehmenskontext.
Umfassendes KI-Entwicklungsprogramm mit Python: Azure AI Fundamentals, Data Science, CAIP und CDSP – von den Grundlagen bis zum eigenen ML-Modell.
Einstiegskurs in die Datenanalyse mit Power BI, Python, Azure-Grundlagen und Vorbereitung auf CompTIA Data+ sowie Microsoft-Zertifizierungen.
Python für die Datenanalyse: Von den Grundlagen der Sprache über Datenbereinigung und statistische Methoden bis zu Power BI, Azure und dem internationalen Standard CompTIA Data+.
Explorative Datenanalyse von Grund auf beherrschen: Dieser Kurs verbindet Python, Power BI und Azure-Grundlagen mit Business-Kontext und Generativer KI zu einem durchgängigen Kompetenzprofil für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Einstieg in die Datenanalyse mit Azure DP-900, Power BI PL-300 und Python: Daten aufbereiten, visualisieren und in Dashboards präsentieren — für Quereinsteiger und Studierende.
Fortgeschrittene Datenpipelines, ML-Workflows und Cloud-Architekturen auf Basis von Azure, Python und anerkannten Zertifizierungen wie DP-203, AI-102 und CAIP.
Einstieg in die Datenanalyse: Grundlagen mit Power BI, Python und Azure-Diensten für angehende Data Analysts.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: Von Datengrundlagen über Power BI und Python bis zum Excel-Reporting — für Einsteiger ohne spezielle Vorkenntnisse.
Praxiskurs Berichterstellung für Data Analysts: Microsoft DP-900, Power BI (PL-300), Python und CertNexus CDSP für professionelle Dashboards und datengetriebene Reports.
Universitäres Zertifikatsmodul: Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python – überwachtes und unüberwachtes Lernen, Modellevaluation und Datenaufbereitung auf Basis realer Datensätze.
Praxisnaher Kurs, der Datenanalyse-Grundlagen mit KI-Methoden und Tools wie Power BI, Python und Azure kombiniert — von der Datenbeschaffung bis zur Business-Entscheidung.
Praxiskurs für datenanalytische Python-Kompetenz: Datenaufbereitung, statistische Analyse und Visualisierung mit pandas, NumPy und Matplotlib — ergänzt durch Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+.
Von Rohdaten zum aussagekräftigen Bericht: Dieser Kurs vermittelt Datenanalyse mit Power BI, Python und Azure-Grundlagen sowie die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungsträger.
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