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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/

Ob Big Data oder Künstliche Intelligenz: Alle technischen Innovationen unserer Zeit brauchen Informatiker. Denn ohne sie läuft in der digitalisierten Wirtschaft nichts mehr! Im IU Fernstudium bekommst Du die Skills für Deinen erfolgreichen Einstieg als Informatiker an die Hand. Ein besonderer Schwerpunkt des Lehrprogramms liegt auf dem Software Engineering. Darüber hinaus hast Du die Möglichkeit, Dich in genau den Bereichen zu spezialisieren, die Dich am meisten interessieren: zum Beispiel auf dem Gebiet E-Commerce, Business Intelligence oder Augmented, Mixed und Virtual Reality.

In diesem Kurs lernst du, wie du einen operativen Data Lake aufbaust, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt.

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

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 ...

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic scenario of governing the generative models of a data science project during their lifecycle. The project focuses on deploying large language models (LLMs) that can be used for resume summarization. Summaries generated by the models can be used to assist in the hiring process, and must be accurate to ensure fairness to all candidates and to ensure the organization hires the best candidate for the position. The course educates the learner in IBM’s cutting-edge monitoring tools for LLM accuracy and health. The learner will be guided through hands-on exercises to deploy and evaluate the models, track their lineage and metadata throughout the lifecycle, and explore how the IBM watsonx.governance solution empowers organizations and individuals to confidently implement their generative AI projects.

Ethische Risiken neuer Technologien erkennen, bewerten und verantwortungsvoll managen.

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Das Seminar soll die Teilnehmenden mit den verschiedenen Versionen von Power BI im Kontext der Self-Service-BI-Strategie vertraut machen. Die Nutzung unterschiedlicher Datenquellen in Verbindung mit Datenmodellierung, die Nutzung von DAX (Data Analysis Expressions) sowie die Kenntnis zur Erstellung von paginierten Berichten werden vermittelt. Weiterhin werden Berechtigungskonzepte und Optimierungsstrategien behandelt.

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