Statistik Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Nach dem Seminar beherrschen Sie die essenziellen Funktionen von Microsoft Word, Excel, Outlook und PowerPoint. Sie können Dokumente professionell erstellen und formatieren, Daten effektiv analysieren, E-Mails und Termine effizient verwalten und überzeugende Präsentationen gestalten. Dieses Wissen ermöglicht Ihnen, in Ihrem Arbeitsalltag schneller und strukturierter zu arbeiten, Aufgaben souverän zu erledigen und Ihre Produktivität zu steigern.

Lernen Sie an zwei Tagen alles über LibreOffice Impress. Die OpenSource Alternative zu PowerPoint bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Präsentationserstellung und steht vergleichbarer Software ...

Nach diesem Seminar verfügen Sie über die Kenntnisse, alle UML Diagramme, die im Requirement Engineering eingesetzt werden, verwenden zu können. Sie haben an verschiedenen Beispielen und Vertiefungen durch Übungen gelernt, wie die UML Diagramme tatsächlich im Projekt verwendet werden können.

Dieses Seminar ist Teil dieser Qualifizierungsplaner:

Requirements Egineer in agilen Projekten

 

> Gemeinkostenanalyse

> Die Schwerpunkte und Gewinnpotentiale ermitteln

> Einzelgemeinkostenblöcke wie Dienstleistungen, Fracht, Versicherungen etc.

> Datenbanken des Internets nutzen

> Praktisches vorgehen bei der Reduktion der Gemeinkosten

> Differenzierte Ausschreibung

> Auswertung der Ausschreibung

> Die richtige Vertragsgestaltung


Informationen zu den Seminarorten finden Sie hier.

Nach diesem Seminar haben Sie einen vollständigen Überblick über relationales Datenbankdesign und können Datenbanken planen, aufbauen und anlegen.

In der modernen Finanzwelt sind datengetriebene Analysen, KI-gestützte Prognosen und automatisierte Risikobewertungen entscheidend für den Unternehmenserfolg. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich große Finanzdatensätze effizient verarbeiten, Markttrends präzise identifizieren und potenzielle Risiken frühzeitig erkennen.
Doch wie kann KI gezielt für Finanzanalyse, Betrugserkennung und Risikomanagement eingesetzt werden? Welche Tools und Methoden sind besonders leistungsfähig? Und wie lassen sich KI-gestützte Workflows nahtlos in bestehende Finanzprozesse integrieren?

In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, wie Sie KI in der Finanzanalyse und im Risikomanagement anwenden. Sie arbeiten hands-on mit Python (Pandas/NumPy), Alteryx und Tableau, um relevante Finanzdaten zu analysieren, Vorhersagemodelle zu entwickeln und Finanzrisiken datenbasiert zu minimieren.

Nutzen Sie die Kraft der KI für fundierte Finanzentscheidungen und optimiertes Risikomanagement.

In diesem Seminar lernen Sie:

Grundlagen von KI in der Finanzanalyse: Bedeutung von Machine Learning und Predictive Analytics

Datengetriebene Finanzprognosen: Nutzung von KI zur Markt- und Risikobewertung

Automatisierte Vertragsanalyse und Betrugserkennung: KI-gestützte Algorithmen zur Anomalieerkennung

Praktische Anwendung mit Python, Alteryx & Tableau: Datenaufbereitung...

Nach diesem Seminar haben Sie einen vollständigen Überblick über relationales Datenbankdesign und können Datenbanken planen, aufbauen und anlegen.

Der Kurs Machine Learning mit Python ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

 

Das Modul Machine Learning mit Python gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen 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.

 

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, lässt die Daten für einen sprechen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

 

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

 

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

> Trends beim Electronic Business im Einkauf




> E-Commerce, E-Business, E-Procurement (Lösungen für den Einkauf)




> C-Teile-Management über Internet




> Shared Databases mit Lieferanten




> Innovation in Prozeßgestaltung und Technologie




> Sicherheit im Internet und Intranet




> Allgemeine Prinzipien für das Workflowmanagement im Einkauf




> Zahlungsverkehr im Internet




> Internes Handling und Live-Demo-Internet zum Informationsmanagement




> Praxis-Demo zu beispielhaften Lösungen

Einen Bericht erstellen, Datensätze auswählen, Daten auf einen Bericht anordnen, einen Bericht formatieren, Bereichsformatierung anwenden, einfache Formeln erstellen, bedingte Formatierung nutzen, Diagramme erstellen und Berichte veröffentlichen.