Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe
Lernformate der Data Science SchulungenPräsenzunterricht // Onlinekurs bzw. Fernkurs // Kombination Präsenz & Online
Auf Seminarmarkt.de finden Sie aktuell 1.340 Schulungen (mit 6.152 Terminen) zum Thema Data Science mit ausführlicher Beschreibung und Buchungsinformationen:
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Webinar
KI und Maschinelles Lernen im Unternehmen innovativ planen und erfolgreich einsetzen (NEU)
- 25.11.2026- 26.11.2026
- online
- 1.164,00 €
Technologische Basis für Data Science - Industrielle Anwendungskompetenz mit Wertschöpfung - Mit Design Thinking zu nützlichen KI-Projekten - Nachhaltig gültiges KI-Basiswissen, KI-Technologien und Denkweisen, industrielle KI-Anwendungskompetenz von Innovation bis Prozessverbesserung. Eine systemische Gesamtstrategie.
Webinar
Live-Online: Data Warehousing on AWS
- 16.11.2026- 18.11.2026
- online
- 2.606,10 €
Learn how to design a cloud-based data warehousing solution using Amazon Redshift.
Data Science Crash Course mit R (Präsenz/Online)
- 07.12.2026- 11.12.2026
- Heidenheim an der Brenz
- 3.510,50 €
In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.
Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.
Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen 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.
Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.
Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/
Webinar
Der Einstieg in erfolgreiche Datenprojekte: Ein Data Mindset aufbauen und Use Cases identifizieren
- 13.01.2027- 27.01.2027
- online
- 1.654,10 €
Unternehmen besitzen oft eine riesige Anzahl an Daten, haben aber keine klare Vorstellung, wie diese strategisch zu nutzen sind. Dieser Kurs zeigt dir durch praxisnahe Methoden und Best Practices, wie du die Voraussetzungen für ein erfolgreiches Datenprojekt schaffst. Außerdem verstehst du den Weg von einer initialen Idee zu messbaren Ergebnissen im Bereich Daten und Künstlicher Intelligenz.
Foundational Threat Hunting (TH-200) - OSTH Zertifizierung
- 23.11.2026- 27.11.2026
- Köln
- 6.301,05 €
Foundational Threat Hunting (TH-200) - OSTH Zertifizierung
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Microsoft Fabric Data Engineer (DP-700)
- 17.11.2026- 20.11.2026
- online
- 3.034,50 €
Daten intelligent nutzen – End-to-End-Analytics und Echtzeitlösungen mit Microsoft Fabric
Data & AI Professional – Ein Intensivkurs mit Zertifikat
- 08.03.2027- 10.03.2027
- München
- 1.395,00 €
Der 3-tägige Intensivkurs vermittelt die Kompetenzen für ein effektives Management von Daten im Unternehmen und zeigt, wie KI Sie dabei unterstützen kann. So sind Sie in der Lage, künftig bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen sowie Produkte, Services und Prozesse zu optimieren.
Webinar
- 04.02.2027- 11.02.2027
- online
- 999,60 €
Daten sind die Basis für den Einsatz Künstlicher Intelligenz; Struktur und Qualität der Schlüssel zum Erfolg. In diesem Live-Online-Training betrachten wir im Detail, was es braucht, um eine gute Datengrundlage zu gewährleisten, und beleuchten, welche Möglichkeiten der Datensammlung, Datenspeicherung, Datenaufbereitung und Datenanalyse es gibt. Erfahre, welche rechtlichen Rahmenbedingungen dabei beachtet werden müssen und welche Kompetenzen du in deinem Unternehmen für den erfolgreichen Einsatz von Daten für Künstliche Intelligenz benötigst.
Webinar
- 02.11.2026- 01.11.2027
- online
- 345,10 €
Data is playing an increasingly important role in modern business life. An important prerequisite for creating value with data is being sensitised to the topic and having a basic knowledge of the handling of data in order to identify potentials and improve the data basis. The online training library Data & AI from the Haufe Akademie and StackFuel GmbH offers you a holistic introduction to the topic of data literacy. The courses are designed to be learnt flexibly and at your own pace. A high-quality didactic mix of videos, infographics, texts, interactive learning methods and learning success checks is used. The courses not only provide a basic understanding of data, data processing and data analysis, but also teach you practical skills that you can use profitably in your day-to-day work.
Webinar
Data Warehouse - Entwurf und Modellierung
- 14.12.2026- 16.12.2026
- online
- 2.249,10 €
Ein durchdachtes Data Warehouse ist die Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen und effiziente Datenanalysen. In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie ein Data Warehouse strukturiert entwerfen und modellieren - von der Architektur über die dimensionale Modellierung bis hin zur Planung der Datenübernahme.
Anhand praxisnaher Beispiele und bewährter Entwurfsmuster vermitteln Ihnen unsere erfahrenen Trainer:innen, wie Sie Fakt- und Dimensionstabellen konzipieren, Star- und Snowflake-Schemata einsetzen und ein dimensionales Gesamtmodell aufbauen. Sie erfahren, welche physischen Aspekte bei der Datenhaltung zu berücksichtigen sind und wie Sie ETL-Prozesse technisch und konzeptionell gestalten.
Nach dem Training sind Sie in der Lage, tragfähige Datenmodelle zu entwickeln, bestehende Strukturen zu bewerten und den Aufbau eines Data Warehouses gezielt zu planen.
