Seminare zum Thema Programmiersprachen

Dieser Kurs richtet sich an Software-Entwickler:innen, die AI-infundierte Anwendungen erstellen möchten, welche Azure AI Services, Azure AI Search und Azure OpenAI nutzen. Der Kurs verwendet C# oder Python als Programmiersprache.

Dieses Qualifizierungsprogramm bietet eine fundierte Einführung und praxisnahe Vertiefung in Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science im Bereich Controlling, Finance und Risikomanagement. Es richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI-gestützte Automatisierungslösungen kennenlernen und in ihrem Unternehmen umsetzen möchten. Die modularen Inhalte reichen von den Grundlagen über fortgeschrittene Automatisierungen bis hin zur Entwicklung individueller Use Cases.

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 Sie, 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 Sie flexibel und in Ihrem eigenen Tempo lernen können. Es erwarten Sie Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen Ihnen erfahrene Datenanalysten als Mentoren zur Seite.

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-/Oberflächenan...

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/

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.

 

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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...

Dieses Training findet im intensiven Format statt, bei dem du ganztägige Sessions mit unseren MCT-Experten hast. Nach Abschluss der Schulung hast Du noch 30 weitere Tage Zugang zum Learning Support, um dich auf die Prüfung vorzubereiten.

Der Kurs Grundlagen der Statistik mit Python führt in die angewandte Statistik ein. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der Programmiersprache Python aus der Anaconda-Distribution unter der Entwicklungsumgebung Spyder mit modernen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenaufbereitung, der statistischen Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen. Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und anwendungsbezogenen Übungen mit Python vermittelt.

Die Übungsaufgaben erfolgen mit der Programmiersprache Python und der Entwicklungsumgebung Spyder. Durch intensives Trainieren mit ständigen Übungen und Wiederholungen anhand von über einem Dutzend Datensätzen aus den Bereichen der Markt- und Meinungsforschung, der medizinischen Forschung und der Technik/Produktion wird ein vertieftes Verständnis der statistischen Verfahren und ein sicherer Umgang mit Python sichergestellt.

Der Nutzen des Seminars besteht darin, dass durch den Kurs auch Anfänger in die Lage versetzt werden, Daten auf einem hohen Niveau analysieren und interpretieren zu können. Es werden dabei leistungsfähige Python-Pakete eingesetzt, mit denen Daten effizient ausgewertet und professionell wirkende Grafiken publikationsfertig erstellt werden können.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Der Kurs Grundlagen der Statistik mit R führt in die angewandte Statistik ein. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der Programmiersprache R unter der Entwicklungsumgebung RStudio mit modernen und zeitgemäßen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenaufbereitung, der statistischen Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen.

Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und anwendungsbezogenen Übungen mit R/RStudio vermittelt. Die Übungsaufgaben erfolgen in der Schulung mit der Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio und über einem Dutzend Datensätzen aus den Bereichen der Markt- und Meinungsforschung, der medizinischen Forschung und der Technik/Produktion.

Der Nutzen des Seminars besteht darin, dass durch den Kurs Anfänger innerhalb einer Woche in die Lage versetzt werden, Daten auf hohem Niveau analysieren und interpretieren zu können. Es werden dabei leistungsfähige R-Pakete eingesetzt, mit denen Daten effizient ausgewertet und professionell wirkende Grafiken und Tabellen erstellt werden können: tidyverse, rstatix und ggpubr.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/