Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage, IBM Cognos Analytics eigenständig zu nutzen und Berichte sowie Dashboards zu erstellen. Sie verstehen die Architektur und die grundlegenden Funktionen der Software, können Datenquellen integrieren und effektive Visualisierungen für fundierte Geschäftsentscheidungen erstellen. Durch praxisnahe Übungen gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit der Plattform und lernen Best Practices für die Analyse und Berichterstellung kennen.

Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage, IBM Cognos Analytics eigenständig zu nutzen und Berichte sowie Dashboards zu erstellen. Sie verstehen die Architektur und die grundlegenden Funktionen der Software, können Datenquellen integrieren und effektive Visualisierungen für fundierte Geschäftsentscheidungen erstellen. Durch praxisnahe Übungen gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit der Plattform und lernen Best Practices für die Analyse und Berichterstellung kennen.

Nach der Veranstaltung wissen die Teilnehmer, wie die SQL Reporting Services funktionieren. Sie können Daten abfragen sowie einfache, erweiterte und komplexe paginierte Berichte entwerfen. Sie erlernen außerdem die Veröffentlichung von Berichten, Erstellung von Datenwarnungen mit SharePoint und die Administration der SQL Reporting Services.

Ob Marketing-KPIs, Produktionszahlen oder Vertriebsdaten – wer Daten richtig analysieren und statistisch fundiert interpretieren kann, trifft nachweislich bessere Entscheidungen. Datenkompetenz und statistisches Grundverständnis zählen deshalb branchen- und rollenübergreifend zu den Schlüsselqualifikationen der Zukunft. Dieses zweitägige Seminar vermittelt dir das nötige Statistik-Fundament, um Daten professionell zu prüfen und erste Hypothesen sicher zu belegen. Du lernst, wie du aus einer Geschäftsfrage (»Key Business Question«) eine prüfbare Metrik ableitest, Daten mit Profiling und visueller explorativer Datenanalyse (EDA) auf Qualität prüfst und Zusammenhänge korrekt interpretierst. Aufbauend darauf verstehst du Wahrscheinlichkeiten, Konfidenz¬intervalle und entscheidest mithilfe einfacher Hypothesentests, ob zum Beispiel ein A/B-Experiment wirklich wirkt. Zwei Mini-Projekte mit echten Datensätzen verankern jeden Schritt in der Praxis, sodass du nach dem Kurs Datenberichte schreiben, Ergebnisse erklären und mit Data-Science-Teams fundiert kommunizieren kannst.

C++ (C++11–20) ermöglicht leistungsstarke Embedded-Software mit starker Typisierung, Zero-Cost Abstractions und intelligenter Speicherverwaltung. Damit entwickeln Sie zuverlässige, modularisierte und wartbare Anwendungen – ideal für Safety-Kritik, IoT und Automotive. Moderne Plattformen wie Zephyr, FreeRTOS oder mbed OS setzen konsequent auf C++. Eine Studie von Plauska et al. (2023) zeigt: C++-Implementierungen erreichen exzellente Performance und Stabilität auf Embedded-Hardware.

In diesem praxisnahen 3-Tage-Workshop entwickeln Sie Schritt für Schritt eine intelligente Umweltmessstation auf Basis des ESP32 – mit Sensorik, OLED-Display, WiFi-Webserver, Datenlogger und Alarmfunktionen.

Sie arbeiten an 12 aufeinander aufbauenden Mini-Projekten, die ein vollständiges System ergeben. Jedes Modul vermittelt gezielt ein modernes C++-Konzept – von RAII über Smart Pointers bis zu constexpr – und wird sofort in funktionierenden Code auf echter Hardware umgesetzt.

Tag 1: Hardware-Ansteuerung mit type-sicherem C++
Tag 2: Sensoren als wartbare, obje...

Unser Seminar bietet eine umfassende Einführung in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Marketing. In vier spannenden Modulen werden die Teilnehmer grundlegende Konzepte der KI kennenlernen, einen Überblick über die vielfältigen Anwendungen von KI im Marketing erhalten und ein Beispieltool aktiv ausprobieren.

Das Trainingsziel des Seminars besteht darin, den Teilnehmern ein umfassendes Verständnis für die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Marketingstrategien zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen nach dem Seminar in der Lage sein, die erworbenen Kenntnisse direkt in ihrer beruflichen Praxis anzuwenden. Konkret umfasst das Trainingsziel:

Verständnis der Grundlagen der Künstlichen Intelligenz:
Die Teilnehmer sollen die grundlegenden Konzepte und Prinzipien der Künstlichen Intelligenz verstehen, um eine solide Basis für die Anwendung in Marketingkontexten zu schaffen.

Übersicht über die Anwendung von KI im Marketing:
Die Teilnehmer sollen eine breite Perspektive auf die verschiedenen Anwendungsbereiche von KI im Marketing gewinnen, von der Datenanalyse bis zur Kampagnenpersonalisierung.

Praktische Anwendung von KI-Tools:
Durch die praktischen Übungen im Seminar sollen die Teilnehmer in der Lage sein, ein Beispieltool auszuprobieren und erste Erfahrungen in der Anwendung von KI im Marketing zu sammeln.

Eins...

Nach diesem Seminar beherrschen Sie fortgeschrittene Funktionen von PowerQuery, PowerPivot und Power BI. Sie können komplexe Datenmodelle in Excel oder Power BI effizient aufbauen, optimieren und durch anspruchsvolle Visualisierungen überzeugend präsentieren. Damit sind Sie in der Lage, datenbasierte Entscheidungsprozesse in Ihrem Unternehmen professionell zu unterstützen.

Nach diesem Seminar beherrschen Sie fortgeschrittene Funktionen von PowerQuery, PowerPivot und Power BI. Sie können komplexe Datenmodelle in Excel oder Power BI effizient aufbauen, optimieren und durch anspruchsvolle Visualisierungen überzeugend präsentieren. Damit sind Sie in der Lage, datenbasierte Entscheidungsprozesse in Ihrem Unternehmen professionell zu unterstützen.

Das Intensiv-Seminar Crash-Kurs Einkaufsleiter*in vermittelt fundiertes Wissen zu den Kernthemen und Hauptaufgaben eines Einkaufsleiters. Sie lernen, effektive Einkaufsstrategien zu entwickeln, Kennzahlen zur Steuerung der Einkaufsleistung zu nutzen und Verhandlungsgespräche aus der Perspektive eines Einkaufsleiters professionell zu führen.

Machine Learning, zu deutsch maschinelles Lernen, bezeichnet die Generierung von Wissen aus Erfahrung im Rahmen eines Algorithmus. Der Begriff wird häufig im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet, stellt aber nur ein Teilgebiet, dieses größeren Feldes dar. Machine Learning beruht auf der programmierten Fähigkeit, Muster und Gesetzesmäßigkeiten zu erkennen und daraus selbstständig eine Lösung für das vorgegebene Problem zu entwickeln. Auf welche Art und Weise das geschieht, ist aber offen und wird erst vom Programm selbst anhand von Trainingsdaten entwickelt. Dadurch haben die Programmierenden am Ende keine Kontrolle mehr über die Details ihrer Anwendung. In der Praxis erzielt Machine Learning häufig gute Ergebnisse, wirft aber auch immer wieder Probleme auf.

In diesem Modul beschäftigst du dich nach der Einführung grundlegender Begriffe und Modelle mit der praktischen Anwendung des Machine Learnings. Anschließend kannst du etwa:

Die mathematischen Grundlagen auf die Modellgenerierung beim maschinellen Lernen anwenden
Die Prinzipien der Modellierung auf gegebene Probleme anwenden und ausführen
Klassifikationen und Regressionen auf vorhandene Rohdaten anwenden
Vorhandene Modelle optimieren, um verbesserte Resultate zu generieren