Seminare zum Thema Programmiersprachen

Von 0 auf Data Science in einer Woche! Im Data Science Bootcamp lernen Sie Tools und Theorie für die Arbeit als Data Scientist: von Datenanalyse und Python über maschinelles Lernen hin zu künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen. Sie schließen die Woche ab mit der Data Scientist Zertifizierung.
Dieser Zertifikatskurs ist Ihr Befähiger in Data Science mit steiler Lernkurve. Während der erste Tag die Grundlagen wie Begriffe und den Ablauf von Data Science Projekten behandelt, geht es bereits am zweiten Tag schon um Machine Learning, Sie zeichnen eigene Daten auf und lernen in einem Python Crashkurs die wichtigsten Tools. Im weiteren Verlauf entwickeln und validieren Sie komplexere Modelle und tauchen auch in das Feld Deep Learning ein. Durch Praxisprojekte setzen Sie die Theorie direkt um.

Die Marktplätze von heute sind im Netz zu finden. E-Commerce, M-Commerce, Social Commerce, Online-Shopping per App – alles ist möglich. Im B2C- wie im B2B-Bereich. Du möchtest diese Wachstumsbranche für Dich nutzen? Dann mach E-Commerce zu Deinem Fachgebiet. Mit Deiner Weiterbildung E-Commerce Manager:in und Digital Skills begleitest Du den gesamten Online-Verkaufsprozess. Vom Shopping-Erlebnis über spezielle Kundenservices bis hin zum Payment. Zusätzlich schulst Du Deine digitalen Kompetenzen für den Berufsalltag.
Deine Online-Weiterbildung gibt Dir zuerst ein grundlegendes Verständnis von E-Commerce und den vielschichtigen E-Marketplaces. Du lernst, wie der elektronische Geschäftsverkehr funktioniert und welche rechtlichen bzw. ökonomischen Rahmenbedingungen damit verbunden sind. Du beschäftigst Dich mit diversen Transaktions- und Kommunikationsplattformen wie Progressive Web Apps oder Social Commerce. Komplexe Themen wie E-CRM, E-Pricing, E-Logistic oder E-Payment? Sind kein Problem für Dich! Damit Du auch weißt, wie alles funktioniert, setzt Du Dich mit der Programmierung von Web-Anwendungen (Apps) auseinander und lernst die gängigen Webshop-Systeme kennen. Nach Deiner E-Commerce Weiterbildung bist du bereit für erste Strategien im Onlinehandel. Das Zusatzmodul „Digital Skills“ hilft Dir dabei, Deine technologischen Fähigkeiten auszubauen. Damit Du bestens auf die digitale und virtuelle Arbeit im Team vorbereitet bist.

Du merkst das sicher auch an Deinem Nutzungsverhalten: Online-Shopping ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Nahezu jede Branche nutzt mittlerweile E-Commerce-Plattformen als Vertriebskanal und zur Gewinnung neuer Kund:innen. Ob B2B oder B2C. Mit Deiner Weiterbildung E-Commerce Manager:in und Kollaboratives Arbeiten setzt Du auf die kollektive Intelligenz des Teams und die digitale Kompetenz des Onlinehandels.

Was Du zuerst lernst? Wie E-Commerce und E-Marketplaces grundsätzlich funktionieren. Mit allen rechtlichen und ökonomischen Aspekten, die man für eine erfolgreiche Vermarktung im Web braucht. Du beschäftigst Dich mit verschiedenen Transaktionsplattformen. Zum Beispiel Social Commerce, Mobile Commerce inklusive progressive Web Apps. Als E-Commerce-Manager:in begleitest Du den gesamten Vertriebsprozess. Vom ersten Shopping-Erlebnis über spezielle CRM-Services bis zu Payment-Methoden und der digitalen After Sales Betreuung. Damit Du in jedem Bereich mitreden kannst, lernst Du auch die Grundlagen der Web-Programmierung und Web-Anwendungen (Apps) kennen. Nach Deiner Weiterbildung E-Commerce Manager:in und Kollaboratives Arbeiten hast Du Deine technologischen Fähigkeiten ausgebaut. Und Du kannst Dich in einer vernetzten Welt mit Teamgeist und kollaborativen Tools souverän bewegen.

Daten automatisiert und in Echtzeit verarbeiten, analysieren und daraus Erkenntnisse ableiten zu können, gehört zu den zentralen Anforderungen von Unternehmen. Die Daten-Pipelines dafür aufzubauen, ist die Aufgabe von Data Scientists - ein Berufsfeld, das derzeit besonders gefragt ist und große Chancen bietet. Diese zertifizierte Online-Weiterbildung befähigt Sie, Data-Mining-Prozesse aufzusetzen, Machine-Learning-Algorithmen anzuwenden, Prognosemodelle zu erstellen und diese in automatisierten Workflows produktiv zu setzen. Dabei wird die Programmiersprache Python mit ihren führenden Machine-Learning-Bibliotheken verwendet. Dieser Online-Kurs ist so konzipiert, dass Sie flexibel und in Ihrem eigenen Tempo lernen können. Es erwarten Sie Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen Ihnen erfahrene Datenanalysten als Mentoren zur Seite.

Dieser Kurs ist für Softwareentwickler:innen gedacht, die KI-fundierte Anwendungen erstellen möchten, kognitive Azure Services, kognitive Suche in Azure und das Microsoft-Bot-Rahmenwerk nutzen. Der Kurs verwendet C# oder Python als Programmiersprache.

In diesem dreitägigen Kurs werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) mit Keras-Tensorflow geschult. Der Fokus liegt auf Deep Learning für supervised und semi-supervised Anwendungsfälle. Sie werden die Neuronale Netzwerkarchitekturen Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) und die Modell Architektur SimCLR (Semi Supervised) kennenlernen. Das Framework Tensorflow/Keras wird dabei verwendet.

Unser Deep Learning-Kurs mit GPU-Nutzung bietet eine Einführung in Deep Learning-Algorithmen für die Verarbeitung von Bilddaten im Bereich des überwachten und semi-überwachten Lernens.
Deep Learning-Algorithmen sind derzeit eine wichtige Klasse von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und werden bereits in vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt. Im Kurs lernen Sie, geeignete Modelle zu trainieren, um sie zur Klassifikation oder Schätzung neuer Daten zu verwenden. Sie lernen auch die wichtigsten Aspekte der Programmierung von Deep Learning-Algorithmen in Tensorflow/Keras, einschließlich der Datenaufbereitung, des sequenziellen Einlesens großer Datenmengen, der Erstellung tiefer neuronaler Netze und der Anwendung der trainierten Modelle auf neue Daten. In praktischen Übungen werden gängige Varianten von Deep Neural Networks behandelt und vertieft. Die behandelten Algorithmen finden in verschiedenen Bereichen der Industrie Anwendung, wie z.B. dem Erkennen von Symbolen, der Produktionsüberwachung, der Textur-/Oberfläche...

Dieses Training findet im intensiven Format statt, bei dem du ganztägige Sessions mit unseren MCT-Experten hast. Nach Abschluss der Schulung hast Du noch 30 weitere Tage Zugang zum Learning Support, um dich auf die Prüfung vorzubereiten.

Dieses einwöchige Data Science Bootcamp beginnt mit den grundlegenden Konzepten von Python für die Datenanalyse und vermittelt alle erforderlichen Kenntnisse, um am Ende Machine Learning Algorithmen mit scikit-learn zu programmieren. In diesem intensiven Seminar werden die Grundlagen eines Data Scientist erlernt.

Die Algorithmen werden theoretisch erklärt, wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung der Datenanalyse und Algorithmen in Python liegt. Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig erste Datenanalysen durchzuführen, Machine Learning Algorithmen anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren.

Besonderes Augenmerk wird auf das Paket pandas gelegt, da es in den Bereichen Data Science, Data Engineering und Data Mining Anwendung findet. Die wichtigsten Schritte zur Datenaufbereitung werden geübt. Für die Erstellung von Plots und Grafiken wird das Paket seaborn verwendet, mit einer kurzen Einführung in matplotlib. Matplotlib bietet eine Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten für Plots, während seaborn komplexe Plots mit wenig Code erstellen kann. Es werden auch die Grundlagen von numpy vermittelt, um dieses wichtige Paket im Data Mining einsetzen zu können.

Nach einer Einführung in die Grundlagen von Python (Datenstrukturen, Schreiben eigener Funktionen) und einer Erläuterung von pandas für die Datenanalyse folgt der nächste Schritt zur Weiterbildung als Data Scientist: Die Erklärung von Machine Learning Al...

Analyse von Daten tiefer neuronaler Netze mit Keras (TensorFlow)

Deep Learning Algorithmen finden bereits in unterschiedlichen Wirtschaftsbereichen und im Alltag Anwendung, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Sprach- und Texterkennung, optische Fehlererkennung sowie Online-Produktempfehlungen. Sie sind aktuell die bedeutendste und stärkste Algorithmusklasse im Bereich Machine Learning. Es sind bereits zahlreiche Frameworks zur Umsetzung und Arbeit mit Neuronalen Netzen auf dem Markt verfügbar, mit denen Anwendern die Analyse von mittels Deep Learning erleichtert wird. Keras (TensorFlow) ist aktuell das beliebteste Framework in der europäischen Industrie, da es sich durch seine Einfachheit und Mächtigkeit auszeichnet. Die dahinterstehende Open Source Community entwickelt das Framework stetig weiter und ermöglicht somit immer größere Möglichkeiten der Nutzbarkeit für Unternehmen. 

Sie erhalten eine umfassende Einführung in praktische Anwendung von Deep Learning im Bereich Bild-, Text- und Zeitreihendaten. Der Lehrgang orientiert sich dabei auf die Schwerpunkte Datenaufbereitung, Überwachung vom Training und dem finalen Deployment (Einsatz/ Übertragung). Er ist sehr praktisch orientiert, sodass Sie während des Lehrgangs selbst programmieren und Deep Learning Algorithmen trainieren. Am Ende des Lehrgangs sind Sie in der Lage, selbstständig Deep Learning Anwendungen auf Daten Ihres Unternehmens zu trainieren und zu testen, um somit neue Wertschöpfungspotentiale zu generieren.