Start der nächsten KI-Weiterbildungen am 25.08.2025

Data Science: Unsere KI-Module

Entdecken Sie unser breites Spektrum an Data Science-Kursen, die perfekt auf Ihre Bedürfnisse und Ihren Karriereweg zugeschnitten sind. Von Einführungskursen in Python und fortgeschrittene Statistik, bis hin zu Maschinellem Lernen und Business Intelligence – wir haben alles, was Sie für Ihren nächsten Karriereschritt benötigen. Jeder KI-Kurs ist darauf ausgelegt, Ihnen praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie direkt in Ihrem Beruf einsetzen können.

Python lernen

Inhalte:
Objektorientierte Programmierung (OOP)
Objekte, Klassen und Instanzen
Einfache und effektive Algorithmen
Analyse und Visualisierung von Daten
Exploratory Data Analysis (EDA)
Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
Moderne Entwicklungsumgebungen
The Zen of Python
Pythontypische libraries, packages und Module

Details zu Python

Neu in 2024

Neuronale Netze | Deep Learning

Inhalte:
Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module

Details zu Neuronale Netze

beliebt

Machine Learning & KI

Inhalte:
Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen
Feature Engineering, Principle Component Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
Für Machine Learning typische libraries, packvages und Module

Details zu Machine Learning

Neu!

Big Data

Inhalte:
Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
Data Mining Simulation
Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken)
Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data

Details zu Big Data

Beliebt

Business Intelligence

Inhalte:
Anwendungsbereiche und real cases

Die Stärke von Business Intelligenz (BI):
• Datenbasierte Entscheidungsfindung
• Visualisierung und Verständlichkeit
• Zeitersparnis
• Erkennen von Trends und Mustern
• Integration verschiedener Datenquellen
• Kosten und Prozessoptimierung
• Wissensaufbau und Transparenz
• Verbesserung von Kontrolle und Compliance

BI-Tools:
Power BI, Tableau
KNIME

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Neu!

KI-Anwendungen

Inhalte:
Anwendungsbereiche und real case studies

Data Mining
Artificial Intelligence (AI) und
eXplainable AI (XAI)

Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:
• Datenzugriff
• Datenmanipulation
• Visualisierung und Analytik

Die Architektur der Informationsverarbeitung:
• Erstellen eines personalisierten Chatbots
• Lernende KI-Algorithmen
• Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
• KI-Agenten
• Mulit-KI-Agenten
• Mulit-KI-Agenten-Frameworks

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Neu in 2024