Datenverarbeitung Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

In diesem dreitägigen Kurs werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) mit Keras-Tensorflow geschult. Der Fokus liegt auf Deep Learning für supervised und semi-supervised Anwendungsfälle. Sie werden die Neuronale Netzwerkarchitekturen Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) und die Modell Architektur SimCLR (Semi Supervised) kennenlernen. Das Framework Tensorflow/Keras wird dabei verwendet.

Unser Deep Learning-Kurs mit GPU-Nutzung bietet eine Einführung in Deep Learning-Algorithmen für die Verarbeitung von Bilddaten im Bereich des überwachten und semi-überwachten Lernens.
Deep Learning-Algorithmen sind derzeit eine wichtige Klasse von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und werden bereits in vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt. Im Kurs lernen Sie, geeignete Modelle zu trainieren, um sie zur Klassifikation oder Schätzung neuer Daten zu verwenden. Sie lernen auch die wichtigsten Aspekte der Programmierung von Deep Learning-Algorithmen in Tensorflow/Keras, einschließlich der Datenaufbereitung, des sequenziellen Einlesens großer Datenmengen, der Erstellung tiefer neuronaler Netze und der Anwendung der trainierten Modelle auf neue Daten. In praktischen Übungen werden gängige Varianten von Deep Neural Networks behandelt und vertieft. Die behandelten Algorithmen finden in verschiedenen Bereichen der Industrie Anwendung, wie z.B. dem Erkennen von Symbolen, der Produktionsüberwachung, der Textur-/Oberfläche...

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 Al...

Der dreitägige Data Science Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Python Modul pandas und seinem DataFrame, das als gängiges Data Science Paket in Python gilt. Zusätzlich werden die Pakete seaborn und matplotlib erläutert, die zur Generierung von Grafiken und Plots verwendet werden. Der Kurs gibt zudem einen Einblick in erste Machine Learning Algorithmen wie Entscheidungsbaum, K-Means Clustering/DBSCAN und Neuronales Netz mit dem Python Paket scikit-learn. Weitere Themen umfassen wichtige Datenstrukturen, das Berechnen von Statistiken, das Schreiben eigener Funktionen sowie das Einlesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten. Der Kurs beinhaltet außerdem eine Einführung in lineare Regression, den Train-Test-Split und Kreuzvalidierung.

AZ-204 Developing Solutions for Microsoft Azure

In unserer Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die leistungsstarken Tools der Microsoft Office 365-Suite in Kombination mit KI-Techniken nutzen können. Sie erfahren, wie KI Tools wie ChatGPT, Bing Sidebar, der Copilot  Sie bei der effektiveren Nutzung der Tools aus Office 365 unterstützen können.

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Auch im Gesundheitswesen gibt es Wettbewerb. Die zu verteilenden Ressourcen werden knapper. Der Markt ist voll von Angeboten. Hinzu kommt noch die Bereitschaft der Kostenträger, Leistungen nur an diejenigen zu vergüten, wo die Qualität stimmt. Entsprechend geschickt muss das Gesundheitsunternehmen am Markt positioniert werden. Hier kommt das Gesundheitsmarketing ins Spiel. Diese muss jedoch speziellen Regeln folgen und erfordert Fingerspitzengefühl. Genau das reizt Dich? Dann geh den nächsten logischen Schritt.

In Deiner Online-Weiterbildung zum:zur Marketing Manager:in – Healthcare bereitest Du Dich auf die Spezifika des Gesundheitsmarktes vor. Du lernst verschiedene, länderspezifische Marktsysteme und Modelle kennen. Und natürlich das Bismarcksche Krankenversicherungsmodell als Basis der heutigen deutschen gesetzlichen Krankenversicherungen. Ein weiterer Schwerpunkt Deines Studiums ist der Bereich E-Health. Hier befasst Du Dich unter anderem intensiv mit dem Thema Informatik im Gesundheitswesen. Danach steigst Du ein ins Marketing, eignest Dir alle Grundlagen und Kenntnisse im Allgemeinen an. Zum Abschluss Deiner Fortbildung erlernst Du die Vorgehensweise im modernen Projektmanagement. Und wie Du Marketingprojekte mit speziellen Methoden zum Erfolg führst. Danach bist Du fit für Dein erstes eigenes Marketingprojekt.

DP-500 Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Azure and Power BI

Sie werden auf den aktuellen rechtlichen Stand für Ihre Arbeit in der SBV gebracht und lernen, wie Sie Ihre Rechte als Vertrauensperson und die der schwerbehinderten Kollegen erfolgreich durchsetzen können. Im zweiten Teil erfahren Sie, wie Sie schlagfertig und überzeugend Ihre Ziele erreichen können.

Daten stellen den Rohstoff dar, der den Antrieb für die digitale Transformation der Wirtschaft liefert. Jedoch können Unternehmen erst dann eine beschleunigte Geschwindigkeit erreichen, wenn sie über eigene Experten verfügen, die in der Lage sind, bestehende Produktions-, Kunden- und Marktdaten zu strukturieren und zu analysieren. Zudem müssen sie über geeignete Methoden zur Erhebung zusätzlicher Daten verfügen, um das volle Potenzial datengetriebener Analysen und Prozesse zur Wertschöpfung auszuschöpfen.
Hierbei spielen modernste Technologien und fortschrittliche Datenverarbeitungssysteme eine entscheidende Rolle, um eine optimale Datenintegration, -analyse und -auswertung zu gewährleisten.
Der Online-Zertifikatslehrgang qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, diese Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren: Wer im Wettbewerb von heute vorne mitfahren will, muss die Daten verstehen und richtig nutzen.