Seminare zum Thema Programmiersprachen

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten und steigern Sie Ihre Produktivität mit unserer umfassenden Figma-Intensiv-Schulung. Innerhalb von nur drei Tagen erwerben Sie fundierte Kenntnisse und praktische Fertigkeiten, um professionelle Qualität in Ihrem UX-Design sicherzustellen. Nutzen Sie das führende kollaborative Design- und Prototyping-Tool Figma, um hochwertige Benutzeroberflächen zu entwerfen.“

Der Kurs Grundlagen des Maschinellen Lernens mit scikit-learn und Python behandelt in einem zweitägigen Seminar die Konzepte des überwachten und unüberwachten Lernens mit Hilfe des Python Moduls scikit-learn.
Es wird vorausgesetzt, dass die Teilnehmer grundlegende Kenntnisse in Python besitzen.

Der Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen des Machine Learning und zeigt Ihnen, wie Sie Machine Learning mit Python und der Bibliothek scikit-learn umsetzen können. Machine Learning ist eine wichtige Algorithmenklasse der Künstlichen Intelligenz und umfasst sowohl supervised learning als auch unsupervised learning.

Wir werden uns auf supervised learning konzentrieren, bei dem Algorithmen mit gelabelten Daten trainiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erlernen. Beispiele für supervised learning sind die Klassifikation von Fehlern in Bauteilen oder die Vorhersage des Umsatzes eines Kunden.

Unsupervised learning hingegen benötigt keine gelabelten Daten, sondern versucht, Muster oder Gruppen in den vorhandenen Daten zu erkennen. Dies kann zum Beispiel für die Kundengruppierung verwendet werden.

Der Kurs verwendet die Programmiersprache Python, die sowohl im Machine Learning als auch im Deep Learning weit verbreitet ist. Die Bibliothek scikit-learn bietet zahlreiche Algorithmen, die das Lernen von Machine Learning erleichtern.

Wir werden hauptsächlich das Python-Modul scikit-learn verwenden, um die Algorithmen im Machine Learning zu le...

Datenbasierte Prognosen sind der Schlüssel für eine sichere und bedarfsgerechte Planung, intelligente Ressourcenallokation, präventive Qualitätskontrolle und vieles mehr und können für Unternehmen schnell wettbewerbsentscheidend werden. Wie Predictive Analytics im Detail funktioniert und wie du entsprechende Datenanalyseprozesse von A bis Z aufbaust, erfährst du in diesem Kurs. Du lernst alles über Zeitreihenmodelle und wendest diese in vielen Übungen und unterschiedlichen Szenarien selbst an. Dabei kannst du dir die Lerneinheiten flexibel einteilen: Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen, Live-Webinaren und umfangreichen Übungen in Form von Jupyter Notebooks. Über einen Zeitraum von vier Wochen kannst du dir das Wissen aneignen, die Aufgaben lösen und mit den Datensätzen das Thema spielerisch erkunden – ideal, wenn du dich berufsbegleitend weiterbilden möchtest.

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.

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten und steigern Sie Ihre Produktivität mit unserer umfassenden Figma-Intensiv-Schulung. Innerhalb von nur drei Tagen erwerben Sie fundierte Kenntnisse und praktische Fertigkeiten, um professionelle Qualität in Ihrem UX-Design sicherzustellen. Nutzen Sie das führende kollaborative Design- und Prototyping-Tool Figma, um hochwertige Benutzeroberflächen zu entwerfen.“

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 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.

In dieser Grundlagen und Vertiefungsschulung erfahren Sie alles über die Gestaltung von optisch wertigen und funktionsreichen WordPress Websites und die Inhaltserstellung mit dem Elementor Pro Page Builder – einem der meistverkauften WordPress Plugins. Aber auch weitergehende Themen wie der Theme Builder, der Landing-Page Builder, der Pop-Up Builder und der WooCommerce Builder werden thematisiert.

In dieser Grundlagen und Vertiefungsschulung erfahren Sie alles über die Gestaltung von optisch wertigen und funktionsreichen WordPress Websites und die Inhaltserstellung mit dem Elementor Pro Page Builder – einem der meistverkauften WordPress Plugins. Aber auch weitergehende Themen wie der Theme Builder, der Landing-Page Builder, der Pop-Up Builder und der WooCommerce Builder werden thematisiert.

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...