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Präsenz + Online Schulungen: Bei uns, bei Ihnen oder online - Sie haben die Wahl!

Buchen Sie Ihr Wunschseminar als Präsenz-Schulung bei uns im Schulungszentrum in Köln, als Inhouse-Schulung bei Ihnen oder als Online-Training - ganz wie es für Sie am besten passt!

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Stand 30.09.: GFU-Präsenz Seminare finden statt. (Nur mit 3G-Nachweis). →Details

Data Science Schulungen & Inhouse-Seminare

Data Science als Online-Schulung oder in Präsenz

  • 35 Seminare
  • 128 durchgeführte Termine
  • 674 zufriedene Teilnehmende
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Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science mit Python - Einführung in Python (43) 286 Teilnehmer bisher

Nach der Schulung wenden Sie grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science sicher an. Sie finden weitergehende Algorithmen und Methoden in Python. So bauen Sie Ihr Wissen auch nach dem Seminar weiter aus. Sie haben einen fundierten Überblick über CRISP. Data Science Ergebnisse verstehen Sie nun besser und können diese kritisch hinterfragen. Anhand eines durchgehenden Datenbeispiels setzen Sie mit Hilfe des Trainers das Erlernte direkt um.

3 Tage
14.11.2022 * (5 weitere Termine)
Voll/Warteliste Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung 86 Teilnehmer bisher

Nach der Schulung kennen Sie die theoretischen und praktischen Grundlagen von Data Science im betriebswirtschaftlichen Kontext. Sie können Daten systematisch explorativ analysieren und die statistische Unsicherheit von Analyse-Ergebnissen bewerten. Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischen Verteilungen wird Ihnen im Rahmen der Grundlagenwoche vermittelt. Sie kennen die methodischen Vorgehensweisen und Konzepte von Data Science und haben mit Tools aus dem Data Science Umfeld gearbeitet. Mit supervised und unsupervised Learning lernen Sie die die beiden aktuell wichtigsten Modellbildungsklassen des Machine Learning kennen. Sie können Modelle mit einfachen,  Methoden wie Clusterverfahren, Entscheidungsbäumen und linearen Verfahren erstellen. Sie haben Data Science an praktischen Beispielen kennengelernt und eigene Fragestellungen umgesetzt. Dabei haben Sie bereits erste Erfahrungen mit typischen Data Science Werkzeugen gemacht. Mit dem Abschluss der Grundlagenwoche können Sie als Data Scientist erste Projekte in Ihrem Unternehmen begleiten. Sie vertiefen Ihr Wissen in der Praxiswoche mit einem Werkzeug Ihrer Wahl.

5 Tage
05.12.2022 * (5 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch
Neues Seminar

Dieses Grundlagen Seminar Deep Learning richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die die wichtigsten Konzepte kennenlernen wollen, die sie für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden benötigen. Da der Kurs davon ausgeht, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt er mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Danach bereiten Sie Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vor und es werden step-by-step neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.
 
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

5 Tage
05.12.2022 * (4 weitere Termine)
Wenige Plätze Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
OpenCV Einführung mit Python
Neues Seminar

Nach Teilnahme an diesem OpenCV Einführungs-Seminar mit Python sind Sie mit der Verwendung der OpenCV-Bibliothek die üblicherweise für die Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen verwendet wird, bestens vertraut.

4 Tage
27.02.2023 * (5 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Jupyter Notebook und Lab für Data Science
Neues Seminar

Für Datenwissenschaftler:innen ist spätestens nach Teilnahme Jupyter das Beste.
Jupyter Notebook ist in vielen  Forschungsbereichen zum Defacto-Standard geworden. Bei der Entwicklung  von Algorithmen, der Verarbeitung von Daten und der Zusammenarbeit in  offenen Forschungsprozessen spielt die Software ihre Stärken aus.  JupyterLab ist die Weiterentwicklung von Jupyter Notebook und bietet vor  allem auf der Benutzeroberfläche einige sinnvolle Neuerungen

3 Tage
05.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME
Neues Seminar

Das Seminar "Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME" macht Sie fit auf Ihrem Weg zum Data Scientist / Data Analyst. KNIME unterstützen Sie dabei, Ihre Daten anschaulich und verständlich aufzubereiten. Sie sind in der Lage, Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, um bekannte, aber auch unvorhergesehene Probleme elegant zu lösen, 

3 Tage
05.12.2022 * (5 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science für Unternehmen
Neues Seminar

Nach Teilnahme an der Schulung "Data Science für Unternehmen" wissen Sie, wie Sie eine gute Verständigung zwischen den Managern Ihres Unternehmens, den Mitarbeitern in Technik/Entwicklung und den Data-Science-Teams erzielen. Sie können ein einheitliches Verständnis für unternehmensrelevante Probleme im Hinblick auf Data-Science-Lösungen entwickeln. Als Manager, Investor oder Mitarbeitender können Sie Verbesserungsvorschläge zur Entscheidungsfindung durch Data Science klar und deutlich formulieren. Als Entscheidungsträger sind Sie darauf vorbereitet, sie zu beurteilen.

3 Tage
23.01.2023 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python
Neues Seminar

Nach Teilnahme an der Schulung "Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python" beherrschen Sie sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene NLP-Techniken. Sie können eine breite Palette von NLP-Paketen effizient nutzen, Textklassifikationen implementieren und Teile der Sprache identifizieren. Sie sind vertraut mit Themenmodellierung, Textzusammenfassung, Texterzeugung, Stimmungsanalysen und vielen anderen NLP-Anwendungen. Das Seminar konzentriert sich auf die Implementierung von End-to-End-Projekten mit Python und den Einsatz modernster Algorithmen und Transfer-Learning. Wir starten mit der Besprechung von Textdatensammlungen, Web Scraping und verschiedenen Arten von Datenquellen. Sie lernen, wie Sie Textdaten vorverarbeiten und sie mit fortschrittlichen Algorithmen analysieren. Das Seminar behandelt komplexe NLP-Lösungen, die Textnormalisierung, verschiedene fortgeschrittene Vorverarbeitungsmethoden, Part-of-Speech (POS)-Tagging, Parsing, Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse, Themenmodellierung, Named-Entity-Recognition (NER), Word2Vec, Seq2Seq und vieles mehr umfassen. Wir behandeln verschiedene fortgeschrittene Techniken zur Umwandlung von Text in Merkmale, wie GloVe, ELMo und BERT. Außerdem wird die Funktionsweise von Transformern am Beispiel von BERT und GPT erläutert. Die Implementierung einiger industrieller Anwendungen, die auch die Leistung von Deep-Learning-Techniken nutzen, rundet das Seminar ab.

3 Tage
24.10.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Deep Learning und Text Mining - Automatisierte Textanalyse und Textgenerierung im Unternehmen
Neues Seminar

Im Seminar Deep Natural Language Processing (NLP) mit Transformern werden wir Schritt für Schritt Lösungen für eine Vielzahl von NLP-Problemen liefern, die von der automatischen Text-Zusammenfassung, der semantischen Dokumentensuche, der Erstellung eines Sprachenübersetzers, Informationsextraktion, semantisches Parsing und Dialogsysteme bis zur Beantwortung von Fragen (Q&A) reichen. Wir werden lernen, wie wir mit Hilfe von Transformern erstklassige Ergebnisse erzielen.
 
Das Ziel dieses Kurses ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, ihre eigenen Sprachanwendungen zu erstellen. Zu diesem Zweck konzentriert sich das Seminar auf praktische Anwendungsfälle und geht nur dort auf die Theorie ein, wo es notwendig ist. 
 
Da sich seit der Einführung im Jahr 2017 die Transformer sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie zum De-facto-Standard für die Bewältigung eines breiten Spektrums von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entwickelt haben, liegt der Schwerpunkt des Kurses auf den vortrainierten Modellen ELMO und BERT (nebst den zahlreichen anwendungsspezifischen Varianten) sowie auf OpenAI's GPT und demzufolge auf den Softwarebibliotheken Huggingface und Haystack.

5 Tage
14.11.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras (19) 98 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an dieser Schulung kennen Sie sich mit den Konzepten von Machine Learning aus. Sie können diese mit eigenen Daten und frei verfügbaren Tools anwenden.

3 Tage
23.11.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz (1) 14 Teilnehmer bisher

In diesem Kurs lernen Sie, wie Machine Learning funktioniert. Sie erhalten einen Überblick über Methoden des maschinellen Lernens, Anwendungsfelder und Werkzeuge.

2 Tage
01.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Machine Learning mit Python (12) 38 Teilnehmer bisher

Teilnehmende am Seminar Machine Learning mit Python lernen die gebräuchlichsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek kennen und wenden diese nach der Schuiung erfolgreich an. Sie entwickeln ein Verständnis für Wert und Einsatzmöglichkeiten Ihrer Daten. So forcieren Sie Automatisierungsprozesse. Alle Konzepte werden anschaulich gemacht und mit Beispielen aus der Praxis vertieft. Nach Abschluss der Schulung können Sie Daten zielführend extrahieren, lernen Algorithmen an und setzen diese zur Kategorisierung und Prognose ein.

3 Tage
05.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau

Das Seminar "Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau" macht Sie fit auf Ihrem Weg zum Data Scientist / Data Analyst. KNIME und Tableau unterstützen Sie dabei, Ihre Daten anschaulich und verständlich aufzubereiten. Sie sind in der Lage, Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, um bekannte, aber auch unvorhergesehene Probleme elegant zu lösen, 

5 Tage
05.12.2022 * (5 weitere Termine)
Wenige Plätze Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung (2) 17 Teilnehmer bisher

Teilnehmende können nach der Schulung "Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung" mit Python im Bereich Data Science arbeiten. Sie wissen, wie Sie weitergehende Algorithmen in Python finden und wie Sie diese Möglichkeiten erweitern. Sie kennen Algorithmen im Machine Learning und wenden diese in Python an. Anhand eines durchgehenden praktischen Beispiels haben Sie die wichtigsten Bibliotheken kennengelernt.

5 Tage
14.11.2022 * (5 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Daten bereinigen und validieren mit Python 5 Teilnehmer bisher

In dieser Schulung lernen Sie, doppelte oder fehlerhafte Daten oder Daten-Schemata mit Python zu bereinigen und zu validieren.

2 Tage
24.11.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Daten visualisieren mit Python

In der Schulung Datenvisualisierung mit Python lernen Sie die entsprechenden Bibliotheken kennen und für sich zu nutzen.

5 Tage
05.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python

Nach dem Seminar "Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python" können Sie Daten von Websites und vielen verschiedener Formaten und Typen lesen, sowie in Speicherformate wie Pandas DataFrames, Numpy-Arrays oder Python-Listen überführen. Dann können Sie die Daten in passenden Dateiformaten oder -banken speichern und anderen zur Verfügung stellen.

3 Tage
28.11.2022 * (4 weitere Termine)
Wenige Plätze Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science - Einstieg in Datenanalyse mit Pandas 4 Teilnehmer bisher

Nach diesem  Seminar kennen Sie die Datenstrukturen von pandas und können  Python-Datenstrukturen dahin überführen. Sie können Daten indizieren,  auszuwählen und filtern, mit arithmetischen Berechnungen und deskriptiver Statistik auszuwerten und sie schließlich  sortiert oder  als Rangliste auszugeben. Sie erfahren jedoch auch, wie  Sie Daten  gruppieren, aggregieren und unterteilen sowie Pivottabellen  erstellen  können. Wollen Sie tiefer eintauchen in das Einlesen von CSV-, XML- oder  JSON-Daten oder das Bereinigen und  Visualisieren von Daten mit pandas,  schauen Sie sich bitte auch die folgenden Kurse an:

Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python

Daten bereinigen und validieren mit Python

Daten visualisieren mit Python 

3 Tage
07.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt (2) 11 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an diesem Seminar sind Ihnen die wichtigsten Grundlagen der schließenden und beschreibenden Statistik vertraut.

1 Tag oder 2 halbe Tage
21.10.2022 * (5 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science - Einführung für angehende Data Scientists (3) 32 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an der Schulung verfügen Sie über alle Grundlagen für einen erfolgreichen Einstieg als Data Scientist. Sie wissen, wie Sie Daten analysieren und die Prinzipien der Data-Science Methoden sind Ihnen vertraut. Auf Basis der erworbenen technischen Grundlagen können Sie Data-Science Anwendungsfälle erkennen und wissen, mit welcher Vorgehensweise Sie Herausforderungen im Unternehmen optimal begegnen.

2 Tage
10.10.2022 * (6 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung in Azure

Nach der Schulung "Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure" können  Sie Azure-Dienste zur Entwicklung und Bereitstellung automatisierter Lösungen nutzen. 

3 Tage
20.03.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft

Nach Teilnahme an der Schulung "Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft" verfügen Sie über die Kompetenz, die ein Data Scientist heutzutage im Unternehmen benötigt. Sie kennen sich bestens mit der Entwicklungsumgebung von R aus, und wissen, welches die wertvollsten Libraries für Data Science sind. Sie üben - basierend auf dem Standard Prozess - den Ablauf eines Data Science Projekts. Sie sind dann in der Lage, entsprechende Projekte eigenständig abzuwickeln.

2 Tage
12.01.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Dashboards erstellen mit Jupyter

Nach diesem Kurs können aus Jupyter Notebooks Dashboards generiert werden mit interaktiven Plots in Web-Apps.

2 Tage
06.02.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science - Code und Daten reproduzierbar speichern

Nach diesem Kurs können nachvollziehbare Forschungsergebnisse erstellt werden.

3 Tage
21.11.2022 * (6 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Forschungssoftware mit Python erstellen

Im Seminar Forschungssoftware mit Python erstellen wir ein Python-Distribution-Package mit Dokumentation, Testing und Logging.

2 Tage
24.11.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Datenverarbeitung mit NumPy

In der Schulung Datenverarbeitung mit NumPy erlernen Sie Berechnungen numerischer Daten mit Python.

2 Tage
24.11.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Jupyter Notebook Infrastruktur für effiziente Data Science Workflows

Nach dieser Schulung kennen Sie die Möglichkeiten von Jupyter und können mit Notebooks arbeiten. Erste praktische Erfahrungen können Sie direkt in Ihre Arbeitsabläufe integrieren.

3 Tage
05.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel

Nach diesem Seminar wissen Sie, wie Sie mit Excel statistische Analysen erstellen. Bei der selbst durchgeführten Fallstudie haben Sie statistische Kennzahlen berechnet und Diagramme erstellt.

1 Tag
02.12.2022 * (4 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung

Im Seminar lernen Teilnehmer Daten aufzubereiten. Sie erstellen analytische Vorhersage-Modelle und wenden diese erfolgreich an. Sie wissen, wie man diese Modelle evaluiert und optimiert. Nach Teilnahme können Sie auch komplexe Vorhersage-Modell erstellen und analysieren. Auf Wunsch legen Sie eine Prüfung für das Zertifikat  „RapidMiner Analyst “ ab.

4 Tage
16.01.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Apache Spark 3 Grundlagen 3 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an der Schulung Apache Spark 3 Grundlagen kennen sie die Apache Spark Architektur. Sie wissen, welche Lösungen mit Spark in einem Big Data Umfeld entwickelt werden können. Sie nutzen die Spark Streamingfähigkeiten und die Möglichkeiten von Machine Learning für Ihre Data Science-Anwendungen.

2 Tage
05.01.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists (16) 28 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an dieser Schulung wissen Sie, worum es bei Data Science geht und wie Sie einen Data Science Prozess in Ihrem Bereich gestalten können. Die entsprechenden Tools haben Sie bei praktischen Übungen eingesetzt und sind damit fit, erste Data Science Projekte in Ihrem Unternehmen zu begleiten. Sie können mit der Programmiersprache R und R Studio Ihre Data Science Aufgaben lösen. 

5 Tage
10.10.2022 * (5 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Daten, das Öl des 21. Jahrhunderts - Basiswissen und Anwendungen

Ziel des Kurses ist es, ein Grundverständnis zum Thema Daten zu erlangen. Nach Teilnahme kennen Sie den Unterschied zwischen Daten und Informationen. Unterschiedliche Datenformate und -quellen sind Ihnen vertraut. Sie wissen, welchen Nutzen Sie aus Daten ziehen können und welche Chancen der Bereich Künstliche Intelligenz bietet.

1 Tag
auf Anfrage
Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Machine Learning: Praxistag mit TensorFlow (4) 16 Teilnehmer bisher

Nach diesem Praxistag können Sie eigene Daten mit TensorFlow verarbeiten. Eine Fallstudie zu Multi-Layer Perceptrons und Backpropagation of Error haben Sie selbst durchgeführt.

1 Tag
auf Anfrage
Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science Business Akademie: R - Praxis mit Zertifizierung

Nach Teilnahme an dieser Schulung wissen Sie, wie Sie die Programmiersprache R und R Studio für Ihre Projekte anwenden. Funktionen, Konzepte und Strukturen sind Ihnen vertraut und Sie lösen Data Science Aufgaben mit R.
KNIME erlernen Sie interaktiv anhand eines Beispiels aus der Praxis und vertiefen so Ihre neuen Kenntnisse. Am Ende nutzen Sie KNIME erfolgreich für Ihre Projekte. Sie können einen Data Science Prozess in KNIME umsetzen.

5 Tage
auf Anfrage
Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientists 10 Teilnehmer bisher

Sie können grundlegende Schritte mit R und RStudio im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten als data scientist möglich ist. Sie kennen die Konzepte von R und können Ihre eigene erste Datenanalyse durchführen. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in R zu finden sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in R anwenden. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand eines durchgehenden Datenbeispiels werden die wichtigsten Bibliotheken besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert. 

2 Tage
auf Anfrage
Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Virtual Classroom Seminare

Einfach und effizient lernen - ohne Risiko!

Wählen Sie Ihre Data Science Schulung mit garantierten Terminen oder als Inhouse-Seminar

SchulungNächster TerminTagePreis
Data Science mit Python - Einführung in Python14.11.2022 3 1.820,00
Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung05.12.2022 5 4.690,00
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch05.12.2022 5 2.910,00
OpenCV Einführung mit Python27.02.2023 4 2.380,00
Jupyter Notebook und Lab für Data Science05.12.2022 3 1.820,00
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME05.12.2022 3 1.820,00
Data Science für Unternehmen23.01.2023 3 1.820,00
Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python24.10.2022 3 1.820,00
Deep Learning und Text Mining - Automatisierte Textanalyse und Textgenerierung im Unternehmen14.11.2022 5 2.910,00
Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras23.11.2022 3 1.820,00
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz01.12.2022 2 1.290,00
Machine Learning mit Python05.12.2022 3 1.820,00
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau05.12.2022 5 2.910,00
Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung14.11.2022 5 4.690,00
Daten bereinigen und validieren mit Python24.11.2022 1.290,00
Daten visualisieren mit Python05.12.2022 5 2.910,00
Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python28.11.2022 3 1.820,00
Data Science - Einstieg in Datenanalyse mit Pandas07.12.2022 3 1.820,00
Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt21.10.2022 1 oder 2 halbe Tage 660,00
Data Science - Einführung für angehende Data Scientists10.10.2022 2 1.290,00
Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung in Azure20.03.2023 3 1.820,00
Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft12.01.2023 1.290,00
Dashboards erstellen mit Jupyter06.02.2023 1.290,00
Data Science - Code und Daten reproduzierbar speichern21.11.2022 3 1.820,00
Forschungssoftware mit Python erstellen24.11.2022 1.290,00
Datenverarbeitung mit NumPy24.11.2022 1.290,00
Jupyter Notebook Infrastruktur für effiziente Data Science Workflows05.12.2022 3 1.820,00
Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel02.12.2022 1 660,00
Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung16.01.2023 4 2.660,00
Apache Spark 3 Grundlagen05.01.2023 2 1.290,00
Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists10.10.2022 5 2.910,00
Daten, das Öl des 21. Jahrhunderts - Basiswissen und Anwendungenauf Anfrage1 Preis nach Angebot
Machine Learning: Praxistag mit TensorFlowauf Anfrage1 Preis nach Angebot
Data Science Business Akademie: R - Praxis mit Zertifizierungauf Anfrage5 Preis nach Angebot
Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientistsauf Anfrage2 Preis nach Angebot
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • * Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
Eingeschränkte Durchführungsgarantie:

Bei besonderen Ereignissen höherer Gewalt, wie etwa die aktuelle COVID-19 Krise, können wir unsere Durchführungsgarantie nicht uneingeschränkt anbieten.

Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zu 3 Wochen vor dem Seminar
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
Kundenbewertungen
4/5

Bitte noch einen Praxistag hinzufügen!

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
 Stuttgart |  Nils Ziegenspeck (Fraunhofer Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung)
5/5

Die Qualität des Seminars war sehr gut. Die Unterlagen lagen sowohl in digitaler, als auch in analoger Form vor, wodurch jeder Teilnehmer die Möglichkeit hatte, die Methode zu wählen, die ihm besser liegt. Die Technik im Schulungsraum war ebenfalls gut. Das Seminar hat meine Erwartungen voll erfüllt.

Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python
 Düsseldorf |  Kai Krajewski (Audicon GmbH)
5/5

Erwartungen wurden in jeder Hinsicht voll erfüllt.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
 Dortmund |  Markus Lüttge (NORDWEST Handel AG)
5/5

Eine sehr gute Einführung in das Thema

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Dortmund |  Jan-Philipp Diepenbrock (IVA SCHMETZ GmbH)
4/5

Meiner Erwartungen an Data Science und R wurden erfüllt.

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Hannover |  Maximilian Bartke (E.ON Digital Technology GmbH)
5/5

Die Kombination von perfekt organisierter Schulung mit sehr interessantem Themenbereich ist unschlagbar.

Schulung Data Science - Einführung für angehende Data Scientists
 Münster |  Tino Tiede (Informationsfabrik GmbH)
5/5

Gute methodische Mischung aus Vortrag und Übung. Inhalte haben mir entscheidend weitergeholfen.

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Köln |  Sebastian Schirdewahn (DEVK Sach- und HUK Versicherungsverein a.G.)
5/5

habe nichts zu bemängeln (außer vielleicht einer fehlende Klimaanlage)

Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python
 Köln |  Rick Tillenburg (DP DHL Research and Innovation GmbH)
5/5

Ein weiterführender Kurs mit Praxis Teil wäre super

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
 Köln |  Jan Brinkhoff (BG ETEM)

Infos zu Ihrer Data Science Weiterbildung

Welche Data Science Weiterbildung ist die Richtige?

Für Einsteiger, Anwender und Fortgeschrittene gelten unterschiedliche Anforderungen, die Sie durch individuelle Data Science Schulungen abdecken können. Anwender, die sich noch nicht näher mit Data Science befasst haben, lernen in einer Data Science Grundlagenschulung die wichtigsten Basics. Erfahrene Nutzer vertiefen ihr Wissen mit einem fachspezifischen Kurs zu Data Science. Fortgeschrittene Nutzer können sich mit einem Data Science Aufbau Seminar zum Experten weiterentwickeln.

Wann finden Data Science Seminare statt?

Bei offenen Schulungen wählen Sie aus einer Vielzahl bestehender Termine Ihren Wunschtermin aus. Data Science Inhouse Schulungen finden zu einen mit Ihnen vereinbarten Wunschtermin statt. Auch bei Data Science Firmenschulungen berücksichtigen wir Ihren Terminwunsch.

Wo finden Data Science Kurse statt?

Egal ob sich Ihr Unternehmen in München, Hamburg, Berlin oder Köln befindet. Bei Buchung einer Data Science Inhouse Schulung kommen unsere Dozenten zu Ihnen ins Unternehmen.

Offene Data Science Schulungen finden in unserem zentralen Schulungszentrum in Köln Deutz oder als Online-Schulung statt.

Warum ist eine Data Science Inhouse Schulung sinnvoll?

Sie sind flexibel, denn den Schulungstermin bestimmen Sie.

Sie sparen Reisekosten, wiel die Schulung bei Ihnen vor Ort oder an einen von Ihnen bevorzugten Wunschort durchgeführt wird.

Ihr Schulungsbudget können Sie selbst planen, denn die Anzahl der Teilnehmer und die Schulungsdauer legen Sie fest.

Sie bringen Ihre Mitarbeiter auf den aktuellen Stand. Eine Inhouse Schulung lohnt sich bereits ab drei Schulungsteilnehmern und rechnet sich mit jedem weiteren Schulungsteilnmehmer.

Warum eine offene Data Science Schulung buchen?

Sie haben Planungssicherheit durch Garantietermine und festen Veranstaltungsort.

Sie sparen Zeit. Durch eine kurzfristige Buchung verfügbarer Termine, kann fehlendes Wissen innerhalb kurzer Zeit aufgeholt werden.

Sie sind flexibel, denn die Stornierung der gebuchten Schulung ist bis zum Vortag des Seminars kostenfrei.

Ihr Schulungsbudget wird geschont, denn der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil, wenn Sie für drei Mitarbeiter buchen.

Kein Stress: Die Rechnung erhalten Sie erst nach dem durchgeführten Seminar.

Jede Data Science Schulung kann auch als Inhouse-Training in Köln, München, Berlin, Hamburg, Stuttgart oder europaweit stattfinden

Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.

Offene Data Science Schulung

findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.

Data Science Firmen-/Inhouse-Schulung

geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können europaweit durchgeführt werden.

Data Science Individual-Schulung

bietet Ihnen Flexibilität bei Lerninhalten, Lernmethoden und Dauer. Sie erhalten eine 1-zu-1 Betreuung. Sie bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Data Science-Trainer passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.



Das Ziel der Data Science ist die Extraktion von nützlichen Informationen aus einem Datensatz. Unternehmen haben den Wert von Daten als Wirtschaftsgut schon seit langem erkannt. Aber die riesigen Datenmengen, die jetzt zur Verfügung stehen, erfordern neue Wege, um Daten sinnvoll zu nutzen und effizient zu verwalten. Eine wachsende Zahl von Ingenieuren und Wissenschaftlern baut Systeme auf, um die Data Science auf riesige Datenmengen anzuwenden.
Die Data Science beginnt mit der Sammlung von Daten. Kandidaten für die Sammlung können offene Daten oder Daten sein, die aus internen Geschäftsprozessen stammen (z.B. Website-Statistiken). Als nächstes folgt die Verfeinerung: der erfinderische Prozess, der die Daten auf nützliche Informationen reduziert, die bestimmte Fragen beantworten. Typischerweise definieren die Fragen den Ansatz für die Extraktion der Informationen. Innerhalb der Erhebungs- und Verfeinerungsschritte gibt es weitere wichtige Aspekte wie Datenbereinigung (oder Vorverarbeitung) und Datenvisualisierung. 
Das Internet schafft Möglichkeiten, Massen von Daten über das Verhalten und die Gewohnheiten der Benutzer zu sammeln. Apache Hadoop ist das führende Framework für die Verarbeitung massiver Datensätze. Hadoop ist wichtig für die Data Science, da es einen skalierbaren Rahmen für die verteilte Datenverarbeitung bietet. Nicht alle datenwissenschaftlichen Probleme erfordern eine große Datenverarbeitung, aber Hadoop ist ideal, wenn Ihr Problem Daten im Internetmaßstab betrifft. Die Implementierung des PageRank-Algorithmus im Google MapReduce-Framework ist ein frühes Beispiel für Data Science auf einem großen Datenrahmen. (Hadoop ist eine Implementierung von MapReduce.) Apache Pig kann Hadoop noch besser zugänglich machen, indem es eine Abfragesprache mitbringt, die automatisch MapReduce-Anwendungen erstellt.
Ein Werkzeug, das häufig im Data-Miner-Toolkit zu finden ist, ist eine Programmiersprache und Entwicklungsumgebung namens R. R konzentriert sich auf statistische Berechnungen und Grafiken. R ist relativ einfach zu erlernen und wird häufig im Bereich der Datenanalyse eingesetzt. Da es quelloffen und kostenlos ist, ist R eine beliebte Sprache mit einer großen Benutzerbasis.

R ist eine Multiparadigmasprache, die objektorientierte, funktionale, prozedurale und imperative Programmierstile unterstützt. Die Sprache wird über eine Befehlszeilenschnittstelle interpretiert und umfasst auch umfangreiche grafische Fähigkeiten auf Produktionsebene. Statische Grafiken sind sofort verfügbar. Mit zusätzlichen Paketen sind sowohl dynamische als auch interaktive Grafiken möglich.

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Schulungsbeispiel für Data Science Seminar
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