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SC-100 Microsoft Cybersecurity Architekt (Expert)

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie mit SQL Server 2022 Datenbanken und Data Warehouses verbinden können, um leistungsfähige Datenanalysen und Berichtserstellungen zu ermöglichen. Die ...

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie mit SQL Server 2022 Datenbanken und Data Warehouses verbinden können, um leistungsfähige Datenanalysen und Berichtserstellungen zu ermöglichen. Die ...

Erhalte einen fundierten Einblick in die Statistik und Datenanalyse mit R.

Der Kurs Natural Language Processing (NLP) mit Python ist das dritte Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten Sie eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten (auch mit Nutzung von ChatGPT).

Das Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python gibt einen Einblick, wie Sie symbolische Daten (wie Wörter) verarbeiten können und dadurch ein Verständnis von Text und Sätzen erhalten. Diese Fertigkeit können Sie dann anwenden, um z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, einen Chatbot auf der Basis von ChatGPT zu implementieren oder andere symbolische oder ereignis-basierte Daten (wie z. B. Seitenaufrufe) zu modellieren und vorherzusagen. Gerne können Sie Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

Mit der Veröffentlichung einer einfachen, web-basierten Schnittstelle zum aktuell bekanntesten Large Language Model (LLM) ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer von OpenAI) ist das Thema Künstliche Intelligenz in der breiten Öffentlichkeit angekommen. Damit diese Bots überhaupt mit uns interagieren können, benötigen sie ein gewisses Sprachverständnis. Hierfür wird die natürliche Sprachverarbeitung bzw. Natural Language Processing (NLP) eingesetzt.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Der Kurs Machine Learning mit R ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

 

Das Modul Machine Learning mit R gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen, z. B. wie Sie eine Prozess möglichst effizient ablaufen lassen oder wann die nächste Wartung durchgeführt werden muss, finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

 

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Python ist laut PYPL, der PopularitY of Programming Language, die zurzeit mit Abstand populärste Programmiersprache. Dies ist auf die einfache Syntax und die vielfältigen Einsatzgebiete zurückzuführen. So lassen sich in Python Skripte, aber auch komplexe Applikationen, Web-Back- und Frontends und Data Science Anwendungen realisieren. In diesem Seminar werden die notwendigen Kenntnisse vermittelt, um verschiedenste Problemstellungen mit Python zu lösen. Die einzelnen Elemente der Sprache werden Ihnen in praxisnahen Übungen vermittelt, die Ihnen in der späteren Praxis als Templates für eigene Programme dienen können. Neben den Seminarinhalten können die Teilnehmenden individuelle Fragen rund u

Ethische Risiken neuer Technologien erkennen, bewerten und verantwortungsvoll managen.

In einer von KI geprägten Welt sind datenbasierte Entscheidungen unverzichtbar. Dieser Kurs qualifiziert dich umfassend für die Datenanalyse und vermittelt dir die Grundlagen Künstlicher Intelligenz – ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit der Open-Source-Software KNIME lernst du, den gesamten Data-Science-Prozess umzusetzen und komplexe Machine Learning-Modelle zu erstellen.

Als Digital Engineering Manager integrierst du Ingenieurwesen, Informatik und Naturwissenschaften. Durch das Fernstudium MBA in Digital Engineering Management erwirbst du die Qualifikationen, um Führungsrollen zu übernehmen und die Techniken des modernen Managements zu meistern.