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Der 5-tägige  Data Analysis Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie fortgeschrittene Kenntnisse zur effizienten Nutzung von R (Modul 3).

Ziel: Vermittlung von theoretischen Statistik-Kenntnissen sowie technischen und praktischen Wissen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Analysen und Projekte zielgerichteter und effizienter bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

In der Schulung Machine Learning - Sprachverarbeitung mit Transformern und Hugging Face lernen Sie, wie man die neuesten NLP-Technologien (Natural Language Processing) effizient nutzt. Sie erhalten einen Überblick über die grundlegenden Konzepte der maschinellen Sprachverarbeitung und werden in die Transformer Architecturen und die Verwendung von Hugging Face für maschinelles Lernen eingeführt.

Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Effiziente Prozesse, messbare Ergebnisse und nachhaltige Verbesserungen sind zentrale Erfolgsfaktoren für Unternehmen - insbesondere in wettbewerbsintensiven Märkten. Das Lean Six Sigma Green Belt Training vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse in der Anwendung der Lean Six Sigma-Methodik und befähigt Sie, Optimierungsprojekte eigenständig zu planen, durchzuführen und erfolgreich abzuschließen.
In diesem zehntägigen Seminar (70 Stunden) lernen Sie die DMAIC-Roadmap kennen, wenden bewährte Analyse- und Verbesserungswerkzeuge an und bearbeiten auf Wunsch ein reales Projekt aus Ihrem Arbeitsumfeld. Das Training findet wahlweise als Präsenz- oder Live Online-Schulung statt und bereitet gezielt auf die Lean Six Sigma Green Belt-Zertifizierung (nach dem Standard der American Society for Quality ASQ) vor. Die Prüfung erfolgt am letzten Seminartag Voraussetzung für die Zertifizierung ist eine erfolgreich abgeschlossene schriftliche Prüfung (Multiple Choice) und der Nachweis von Projekterfahrung im Beruf, alternativ kann ein Praxisprojekt als Nachweis eingebracht werden.
Nach Abschluss dieses Seminars sind Sie in der Lage, Prozesse messbar zu verbessern und Einsparungspotenziale zu realisieren - häufig bereits während der Qualifizierung. Sie agieren als operative:r Ansprechpartner:in für Lean Six Sigma-Initiativen und leisten einen direkten Beitrag zur Business Excellence in Ihrem Unternehmen. Das Seminar ist zudem anschlussfähig für eine spätere Weiterqualifizierung zum...

In der Schulung Machine Learning - Sprachverarbeitung mit Transformern und Hugging Face lernen Sie, wie man die neuesten NLP-Technologien (Natural Language Processing) effizient nutzt. Sie erhalten einen Überblick über die grundlegenden Konzepte der maschinellen Sprachverarbeitung und werden in die Transformer Architecturen und die Verwendung von Hugging Face für maschinelles Lernen eingeführt.

Der 5-tägige  Machine Learning Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Kenntnisse im überwachten maschinellen Lernen (engl. supervised machine learning) in Modul 1 und im unüberwachten maschinellen Lernen (engl. unsupervised machine learning) in Modul 2, sowie praktisches Wissen zum interpretierbaren maschinellen Lernen in Modul 3. Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von Kenntnissen zur Anpassung und Verbesserung von Vorhersagemodellen, zum Auffinden von Strukturen in den Daten und zur Interpretation von Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernen mit praktischen Beispielen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Vorhersagemodelle zu optimieren und Projekte zielgerichtet bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.