Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals

IBM Cognos Analytics: Berichtserstellung - Grundlagen

In einer zunehmend digitalisierten Geschäftswelt ist datenbasiertes Marketing der Schlüssel zum Erfolg. Dieses Grundlagenseminar vermittelt praxisnah die essenziellen Werkzeuge und Methoden von Data Driven Marketing. Du lernst, wie du Kundendaten systematisch erfasst, analysierst und für zielgerichtete Marketingmaßnahmen nutzen kannst. Durch die Kombination aus theoretischen Grundlagen und praktischen Übungen entwickelst du die Fähigkeit, datengestützte Marketingentscheidungen zu treffen und messbare Erfolge zu erzielen. Das Seminar richtet sich speziell an Einsteiger:innen und vermittelt komplexe Zusammenhänge verständlich und anwendungsorientiert.

Wie werden aus Daten belastbare Schlussfolgerungen und Prognosen z. B. zum Kaufverhalten oder zur Optimierung von Geschäftsprozessen? Durch maschinelles Lernen (ML) als tragende Säule von KI. Inhaltlich und didaktisch ist dieser Online-Zertifikatslehrgang ganz auf Auszubildende und Berufseinsteiger ausgerichtet. Die Teilnehmenden erhalten einen anwendungsorientierten Einstieg in die Funktionsweise und Nutzung von ML im Unternehmen. Wie sind die Daten aufzubereiten, wie lernt die KI und wie kann bzw. muss man das steuern? Damit erarbeiten sich die Teilnehmenden den Schlüssel, um die Leistung von KI zu verstehen und erste eigene ML-Anwendungen realisieren zu können: Know-how für ihre erfolgreiche Zukunft im KI-Zeitalter.

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 Algor...

KI Datenanalyse Schulung

Das Einkaufstraining hebt den Einkauf auf das nächste Level und bietet eine fundierte Basis zur Umsetzung neuer Ansätze, die im Training erarbeitet werden. Es werden Einblicke in Themen wie Big Data, Robotik und kollaborative Systeme sowie die strategischen Felder des Einkaufs 4.0 gegeben. Die Ausrichtung für den Einkauf der Zukunft kann jetzt angegangen werden.

Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Microsoft Dynamics 365 Business Central - Power BI

Datenanalyse mit KI