Kernkonzepte der Datenwissenschaft und KI
  • Schlüsselprinzipien der Data Science und der künstlichen Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext
  • Lebenszyklus eines typischen Data Science-Projekts im Rahmen beruflicher Weiterbildung
  • Bedeutung von KI und maschinellem Lernen in moderner data science
  • Einsatz von Python zur Workflow-Integration in Data Science und KI

Python-Programmierung für die Datenwissenschaft
  • Schreiben von Funktionen und Skripten zur Automatisierung typischer data science-Prozesse
  • Verwendung von Datenstrukturen, Schleifen und Bedingungen für data science-Anwendungen mit KI-Bezug
  • Entwicklung wiederverwendbarer Python-Komponenten für data science-Aufgaben
  • Weiterbildung in Python mit Fokus auf Data Science und KI-Projekte

Datenverarbeitung und -aufbereitung mit Python
  • Nutzung von Pandas und NumPy für die datengetriebene Vorbereitung in data science-Projekten
  • Kombinierter Einsatz von SQL und Python zur Datenextraktion für data science
  • Visualisierung datengestützter Erkenntnisse für data science und künstliche Intelligenz
  • Praxisnahe Weiterbildung in der Data Science-Datenaufbereitung mit Python

Maschinelles Lernen mit Python
  • Trainieren überwachter Modelle für Klassifikation und Regression in data science-Szenarien
  • Anwendung von ML-Algorithmen zur Lösung von data science-Aufgaben
  • Modelloptimierung und Evaluierung in Python für bessere data science-Ergebnisse
  • Vertiefende Weiterbildung in ML-Modellen für data science-Anwendungen

Deep-Learning-Techniken mit Python
  • Entwicklung neuronaler Netze mit TensorFlow/Keras für komplexe Data Science-Probleme
  • Einsatz von NLP und Transfer Learning in KI-basierten data science-Workflows
  • Umsetzung von CNNs und RNNs für Bild- und Textdaten im data science-Kontext
  • Weiterbildung zu fortgeschrittenen Python-Techniken für data science und KI

Abschlussprojekt in Python und Data Science
  • Realisierung eines anwendungsbezogenen Data Science-Projekts mit Python und echten Datensätzen
  • Teamarbeit nach agilen Methoden zur Verwaltung komplexer data science-Initiativen
  • Professionelle Präsentation von Python-basierten Data Science-Lösungen
  • Abschluss der Weiterbildung mit einem praxisorientierten Data Science-Portfolio

Die Weiterbildung umfasst sowohl die Anwendung von Python in Data Science als auch die Entwicklung von KI-basierten Workflows.