Seminare zum Thema Programmiersprachen

Tauche ein in die Welt der Data Science: In diesem praxisorientierten Seminar lernst du, wie du mit der Programmiersprache Python und Machine-Learning-Modellen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnst. Du erwirbst umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, um eigenständig Data-Science-Projekte durchzuführen. Von den wichtigsten Techniken in Python bis hin zur Entwicklung eigener Modelle – dieses Seminar deckt alle wichtigen Aspekte ab: Zu Beginn lernst du in einem kompakten Crashkurs die Python-Basics. Dann erfährst du, wie du Daten selbstständig einliest, bereinigst und filterst, um sie für die Analyse vorzubereiten. Anschließend tauchst du in die deskriptive Statistik ein, um Daten explorativ zu analysieren. Der Schwerpunkt des Seminars ist der Aufbau der Datenmodelle. Deine Python-Programmierkenntnisse werden dabei kontinuierlich vertieft, um auch komplexere Aufgaben meistern zu können. Der Fokus liegt auf vielen praktischen Übungen und Beispielen aus realen Projekten, die dir helfen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu verfestigen. Dieses Seminar bietet dir das nötige Handwerkszeug, um Data Science erfolgreich in deinem Arbeitsalltag zu integrieren, und hebt deine Fähigkeiten auf das nächste Level.

Tauche ein in die Welt der Data Science: In diesem praxisorientierten Seminar lernst du, wie du mit der Programmiersprache Python und Machine-Learning-Modellen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnst. Du erwirbst umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, um eigenständig Data-Science-Projekte durchzuführen. Von den wichtigsten Techniken in Python bis hin zur Entwicklung eigener Modelle – dieses Seminar deckt alle wichtigen Aspekte ab: Zu Beginn lernst du in einem kompakten Crashkurs die Python-Basics. Dann erfährst du, wie du Daten selbstständig einliest, bereinigst und filterst, um sie für die Analyse vorzubereiten. Anschließend tauchst du in die deskriptive Statistik ein, um Daten explorativ zu analysieren. Der Schwerpunkt des Seminars ist der Aufbau der Datenmodelle. Deine Python-Programmierkenntnisse werden dabei kontinuierlich vertieft, um auch komplexere Aufgaben meistern zu können. Der Fokus liegt auf vielen praktischen Übungen und Beispielen aus realen Projekten, die dir helfen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu verfestigen. Dieses Seminar bietet dir das nötige Handwerkszeug, um Data Science erfolgreich in deinem Arbeitsalltag zu integrieren, und hebt deine Fähigkeiten auf das nächste Level.

Tauche ein in die Welt von HTML5 und lerne die neuesten Standards und Techniken zur Erstellung moderner und interaktiver Webseiten kennen. Dieses Seminar bietet dir umfassendes Wissen zu den grundlegenden Elementen von HTML5, strukturierten Dokumenten, Multimedia-Integration und fortgeschrittenen Layout-Funktionen. Profitiere von praxisnahen Übungen und Best Practices, um ansprechende und responsive Webseiten zu gestalten. Mit diesem Kurs lernst du alle Aspekte für die Erstellung von Webseiten kennen und holst dir wichtige Wissensbausteine für die Web- und Softwareentwicklung.

Daten automatisiert und in Echtzeit verarbeiten, analysieren und daraus Erkenntnisse ableiten zu können, gehört zu den zentralen Anforderungen von Unternehmen. Die Daten-Pipelines dafür aufzubauen, ist die Aufgabe von Data Scientists – ein Berufsfeld, das derzeit besonders gefragt ist und große Chancen bietet. Diese zertifizierte Online-Weiterbildung befähigt dich, Data-Mining-Prozesse aufzusetzen, Machine-Learning-Algorithmen anzuwenden, Prognosemodelle zu erstellen und diese in automatisierten Workflows produktiv zu setzen. Dabei wird die Programmiersprache Python mit ihren führenden Machine-Learning-Bibliotheken verwendet. Dieser Online-Kurs ist so konzipiert, dass du flexibel und in deinem eigenen Tempo innerhalb der Zugriffsdauer lernen kannst. Es erwarten dich Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen dir erfahrene Datenanalyst:innen als Mentor:innen zur Seite.

Künstliche Intelligenz und Deep Learning zählen heute zu den Schlüsseltechnologien in der datengetriebenen Wirtschaft. Wer neuronale Netze verstehen und anwenden möchte, benötigt fundiertes Wissen über deren Aufbau, Trainingsmethoden und Einsatzmöglichkeiten.

In diesem dreitägigen Seminar erhalten Sie eine praxisorientierte Einführung in Deep Learning mit Python und dem Framework TensorFlow/Keras. Sie lernen, wie Sie neuronale Netzarchitekturen wie MLP, Convolutional Neural Networks (CNN)   oder SimCLR modellieren, trainieren und für Klassifikationsaufgaben einsetzen. Neben der Datenaufbereitung und Modelloptimierung stehen auch Themen wie Semi Supervised Learning , inklusive aktueller Themen wie Semi- und Transfer-Learning, und der Umgang mit großen Datensätzen im Fokus. Die Umsetzung erfolgt in Jupyter Notebooks - direkt in der Cloud und unterstützt durch erfahrene Trainer:innen.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, eigene Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, anzupassen und auf neue Daten anzuwenden - ein wertvoller Kompetenzgewinn für Projekte im Bereich KI und datenbasierte Entscheidungsprozesse. Das Training findet als Live Online oder Präsenzseminar statt und umfasst 21 Stunden an drei aufeinanderfolgenden Tagen.

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/

Online Bootcamp: Data Science mit Python praxisnah lernen
Dieses fünftägige Intensivseminar vermittelt praxisorientierte Kompetenzen für den Einstieg in Data Science und Machine Learning mit Python. Die Teilnehmenden erlernen die Grundlagen der Programmiersprache Python für die Datenanalyse und entwickeln Schritt für Schritt die Fähigkeit, Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn eigenständig umzusetzen.

Schwerpunkte der Weiterbildung:
- Python für Data Analytics: Datenstrukturen, eigene Funktionen, Control Flows.
- Datenaufbereitung und Analyse: Arbeiten mit pandas, numpy sowie Visualisierung mit seaborn und matplotlib.
- Machine Learning in der Praxis: Implementierung und Verständnis zentraler Algorithmen (Regression, Klassifikation, Clustering) mit scikit-learn.
- Modellbewertung und Optimierung: Train-Test-Split, Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning, Overfitting erkennen und vermeiden.
- Eigenständige Umsetzung: Intensive Übungsphasen und praxisnahe Projekte unter Anleitung des Trainers.

Nach Abschluss des Bootcamps können Sie:
- Daten aus unterschiedlichen Quellen einlesen, bereinigen und visualisieren.
- Machine-Learning-Modelle trainieren, validieren und interpretieren.
- Die Grundlagen von Data Engineering und Data Mining anwenden.
- Ihr Wissen eigenständig weiter ausbauen und in beruflichen Projekten einsetzen.

Besonderheiten:
- Nutzung der Anaconda-Distribution und der IDE Spyder.
- Ideal für Bildungsurlaub und den Einstieg in Data Science, Business Intelligence und Data Analytics.

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...

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python 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 Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python 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 Python 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 Python, 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/

Der Wandel im Controlling geht über klassisches Reporting hinaus: Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Prozesse effizienter zu gestalten und neue Formen der Analyse und Entscheidungsunterstützung zu schaffen. In diesem Qualifizierungsprogramm lernst du, wie du KI konkret in Finance- und Controlling-Prozessen einsetzt – von der Auswertung von Dokumenten über automatisierte Reports bis hin zu ersten KI-gestützten Workflows. Anhand praxisnaher Use Cases entwickelst du Schritt für Schritt eigene Automationen und einfache KI-Systeme.
Dabei arbeitest du überwiegend mit No-/Low-Code-Ansätzen und nutzt KI gezielt zur Unterstützung bei technischen Aufgaben. Das Seminar verbindet eine klare methodische Vorgehensweise mit konkreten Anwendungsbeispielen – mit dem Ziel, KI sinnvoll, ohne großen Programmieraufwand und umsetzbar im eigenen Unternehmen einzusetzen.