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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!

Data Science Schulungen & Inhouse-Seminare

Data Science als Online-Schulung oder in Präsenz

38 Seminare
149 durchgeführte Termine
723 zufriedene Teilnehmende

Top bewertete Trainer:innen

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Experten/Expertinnen aus der Projektpraxis
CEOs und Unternehmensinhaber:innen
Fachbuch- und Fachartikel-Autor:innen
Speaker:innen auf Fachkonferenzen
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Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science mit Python - Einführung in Python (49) 309 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 oder 5 halbe Tage
22.02.2023 * (6 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 (24) 106 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
03.04.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

KNIME - Überblick für Führungskräfte

Neues Seminar

Nach dieser KNIME Grundlagen Weiterbildung haben Sie einen Überblick über die Mächtigkeiten und Funktionen von KMINE.

1 Tag
02.06.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis

Neues Seminar

In der Schulung °Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis" haben Sie die theoretischen und praktischen Grundlagen von Data Science und Künstlicher Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Zusammenhang erfahren. Sie können dann Daten systematisch explorativ analysieren und die statistische Unsicherheit von Analyseergebnissen bewerten. Die methodischen Vorgehensweisen und Konzepte von Data Science sind Ihnen vertraut und Sie kennen die typischen Tools aus dem Data Science-Umfeld.

Durch Ihr neues algorithmischen Verständnis unterschiedlicher Modelle, können Sie den Einsatz aktueller Verfahren wie Ensemble-Methoden und neuronale Netze beurteilen. Sie haben die Arbeitsweise von Data Science anhand praxisbezogener Beispiele kennengelernt und können die Reichweite moderner analytischer Verfahren bewerten.

2 Tage
05.06.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Python für Data Science

Neues Seminar

Nach Teilnahme an der Schulung "Python für Data Science" kennen Sie die grundlegenden Konzepte von Python. Sie können Daten mit Schleifen und Funktionen auswerten und sind bestens auf spezialisierte wissenschaftliche Python-Bibliotheken zur Analyse von Arrays und gelabelten Daten sowie zur Visualisierung von Daten vorbereitet.

4 Tage
13.03.2023 * (2 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 10 Teilnehmer bisher

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
27.03.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Machine Learning mit Python (13) 39 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 oder 5 halbe Tage
20.03.2023 * (6 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 (3) 7 Teilnehmer bisher

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
13.03.2023 * (3 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 (5) 9 Teilnehmer bisher

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
27.03.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung (2) 19 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
17.04.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science - Einstieg in Datenanalyse mit Pandas (1) 5 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
21.06.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Daten visualisieren mit Python (2) 5 Teilnehmer bisher

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

5 Tage
03.07.2023 * (2 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 4 Teilnehmer bisher

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
26.06.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science - Einführung für angehende Data Scientists (4) 35 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 oder 4 halbe Tage
20.03.2023 * (6 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

OpenCV Einführung mit Python

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
26.06.2023 * (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Jupyter Notebook und Lab für Data Science

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
12.06.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science für Unternehmen

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
27.03.2023 * (3 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

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
17.04.2023 * (2 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

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
08.05.2023 * (2 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
05.06.2023 * (2 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
04.05.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Dashboards erstellen mit Jupyter

Nach der Schulung "Dashboards erstellen mit Jupyter" können sie aus Jupyter Notebooks Business-Reports, Dashboards und Web-Anwendungen erstellen, die User interaktiv auf Desktop-, Tablet- und Mobilgeräten benutzen können. Sie wissen, wie Sie die Anwendungen auch in andere Web-Frameworks integrieren können.

2 Tage
17.07.2023 * (2 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
29.06.2023 * (2 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
22.05.2023 * (4 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
13.07.2023 * (2 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
19.06.2023 * (2 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
05.06.2023 * (2 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
12.06.2023 * (2 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
16.05.2023 * (2 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) 12 Teilnehmer bisher

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

1 Tag
24.02.2023 * (3 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
11.04.2023 * (2 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
06.07.2023 * (1 weiterer Termin)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

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Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists (16) 29 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
24.04.2023 * (2 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko

Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung

Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung 112 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
auf Anfrage
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

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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

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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Wählen Sie Ihre Data Science Schulung mit garantierten Terminen oder als Inhouse-Seminar
Schulung	Nächster Termin	Tage	Preis
Data Science mit Python - Einführung in Python	22.02.2023	3 oder 5 halbe Tage	1.820,00
Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras	03.04.2023	3	1.820,00
KNIME - Überblick für Führungskräfte	02.06.2023	1	510,00
Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis	05.06.2023	2	1.290,00
Python für Data Science	13.03.2023	4	2.380,00
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME	27.03.2023	3	1.820,00
Machine Learning mit Python	20.03.2023	3 oder 5 halbe Tage	1.820,00
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch	13.03.2023	5	2.910,00
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau	27.03.2023	5	2.910,00
Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung	17.04.2023	5	4.690,00
Data Science - Einstieg in Datenanalyse mit Pandas	21.06.2023	3	1.820,00
Daten visualisieren mit Python	03.07.2023	5	2.910,00
Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python	26.06.2023	3	1.820,00
Data Science - Einführung für angehende Data Scientists	20.03.2023	2 oder 4 halbe Tage	1.290,00
OpenCV Einführung mit Python	26.06.2023	4	2.380,00
Jupyter Notebook und Lab für Data Science	12.06.2023	3	1.820,00
Data Science für Unternehmen	27.03.2023	3	1.820,00
Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python	17.04.2023	3	1.820,00
Deep Learning und Text Mining - Automatisierte Textanalyse und Textgenerierung im Unternehmen	08.05.2023	5	2.910,00
Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung in Azure	05.06.2023	3	1.820,00
Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft	04.05.2023		1.290,00
Dashboards erstellen mit Jupyter	17.07.2023		1.290,00
Daten bereinigen und validieren mit Python	29.06.2023		1.290,00
Data Science - Code und Daten reproduzierbar speichern	22.05.2023	3	1.820,00
Forschungssoftware mit Python erstellen	13.07.2023		1.290,00
Datenverarbeitung mit NumPy	19.06.2023		1.290,00
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz	05.06.2023	2	1.290,00
Jupyter Notebook Infrastruktur für effiziente Data Science Workflows	12.06.2023	3	1.820,00
Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel	16.05.2023	1	660,00
Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt	24.02.2023	1	660,00
Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung	11.04.2023	4	2.660,00
Apache Spark 3 Grundlagen	06.07.2023	2	1.290,00
Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists	24.04.2023	5	2.910,00
Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung	auf Anfrage	5	Preis nach Angebot
Daten, das Öl des 21. Jahrhunderts - Basiswissen und Anwendungen	auf Anfrage	1	Preis nach Angebot
Machine Learning: Praxistag mit TensorFlow	auf Anfrage	1	Preis nach Angebot
Data Science Business Akademie: R - Praxis mit Zertifizierung	auf Anfrage	5	Preis nach Angebot
Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientists	auf Anfrage	2	Preis nach Angebot

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Rechnung nach erfolgreichem Seminar
All-Inclusive-Preis

* Garantierter Termin und Veranstaltungsort
Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer

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

Trainer spricht mit Teilnehmer

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