Enable AI's Data Science Kurse: Wir schulen Sie in Data Mining und Big Data

In München lernen Sie in den Data Science Kursen die Werkzeuge für Datenanalyse. Durch Data Mining Verfahren verstehen Sie, wie man datenbasierte Entscheidungen treffen kann.

Python – 2 Tage
Aufbauend auf Python Grundkenntnissen, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen behandelt. Folgende Algorithmen werden erläutert: Lineare & Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz (MLP), K-Nearest Neighbor, K-means, DBSCAN Clustering.
R – 3 Tage
Das Seminar vermittelt einen kompakten Einstieg in die Programmiersprache R für Datenanalyse und Data Science. Sie lernen das beliebte Paket data.table, Plotten mit ggplot2 und eigene Funktionen schreiben. Der Einstieg in Machine Learning und die Umsetzung von bekannten Algorithmen (u.a. Lineare Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering) ist ein weiterer Schwerpunkt.
Python - 3 Tage
Kompakter Einstieg in die Programmiersprache Python für Datenanalyse und Data Science. Erläuterung der Grundlagen von Python, dem pandas DataFrame, Plotten und Einführung in das Maschinelle Lernen. Erste Machine Learning Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn.
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Data Science Kurs in München

München und Umgebung beherbergen deutschlandweit die meisten Unternehmen aus den Branchen Kommunikation, Software und IT. Von allen Innovationszentren in Deutschland weist die bayerische Hauptstadt die höchsten Zahlen in Gewinnen und Beschäftigten vor. In konkreten Zahlen ausgedrückt bedeutet das 119.000 Beschäftigte im Jahr 2018, wie das Bayerische Landratsamt für Statistik zählt. Neben zahlreichen Einzelunternehmen und Start Up-Projekte gab es 2017 außerdem 11.300 Betriebe der Informations- und Kommunikationstechnologie (kurz IKT) in München und Umgebung.

Data Science Schulungen im Herzen von München

Enable AI führt Seminare an unterschiedlichen Standorten in Deutschland durch, unter anderem München. Bei der Auswahl unserer Schulungsräume achten wir darauf, dass sie auch mit Öffentlichen Verkehrsmitteln gut zu erreichen sind. Deshalb halten wir unsere Kurse zentral in München nahe dem Hauptbahnhof ab. Beachten Sie die Angaben in den Kursdetails. Hier können Sie auch sehen, wann die nächsten Kurse in München stattfinden.

Individuelle In-House Data Science Schulung in München

Sollten Sie speziell für Ihre Angestellten im eigenen Betrieb einen Kurs durchführen wollen, erarbeitet Enable AI mit Ihnen eine externe Data Science Schulungen in München. Durch einen umfangreichen Katalog an Schulungsmaterialien können wir ein Seminarkonzept zusammenstellen, dass optimal auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Kontaktieren Sie uns gerne.

Datenanalyse wird immer wichtiger

Im aktuellen Zeitalter der Digitalisierung sehen sich viele Unternehmen wahren Datentsunamis gegenüber. Um von dem rasanten Fortschritt moderner Technologien nicht abgeschüttelt zu werden, wird es immer wichtiger, Daten effektiv zu analysieren und zu verarbeiten. Eine Großzahl an Unternehmen unterschätzt momentan jedoch noch, wie wertvoll Datenwissenschaftler und ihre Erkenntnisse sind. Erst mit der Erfahrung und dem Wissen von Fachleuten mit Spezialisierung in Data Science können Daten effektiv genutzt werden.

Data Science – Eine Definition

Allgemein verständlich ausgedrückt, studiert Data Science, oder auch Data Analytics, Daten. Sie erlaubt uns, Wissen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten zu generieren. Das Gewinnen von Erkenntnissen erfolgt nach einer ganzen Kette von Vorgängen, die zum Feld der Data Analytics gehören: das Erfassen von Daten, sie zu sammeln und zu speichern, sowie ihre Analyse und präsentationsfreundliche Aufarbeitung. Egal ob Global Player oder der lokale Handwerksbetrieb, im Zeitalter der Digitalisierung verwalten Unternehmen Datenmengen, die ohne professionelle Datenverarbeitung kaum noch zu überschauen sind, sodass Datenverarbeitung als ein Grundpfeiler der IT gilt. Mit der Erfahrung von spezialisierten Datenwissenschaftlern gelingt es Betrieben aller Größen, mit der Erarbeitung relevanter Fragen dem Filtern von Daten aus vielen verschiedenen Quellen, Lösungen für die individuellen Interesse des jeweiligen Unternehmens zu erschließen.

Data Science Kurse im Detail

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Weitere Schulungsorte
Enable AI bietet Schulungen in Data Science in folgenden Städten an: Frankfurt, München und Stuttgart.

Das sagen bisherige Teilnehmer

Weitere Seminare und Termine

Die nächsten Kurse

Übersicht über die kommenden Schulungen in Machine Learning, Deep Learning, Data Science und Statistik.

3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.

(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.

(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.

(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.

3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.

(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.

(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.

(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

Weitere Schulungsorte
Enable AI bietet Schulungen in Data Science in folgenden Städten an: Frankfurt, München und Stuttgart.

Data Mining – die Werkzeuge

Um Daten verarbeiten und analysieren, stehen eine Vielzahl von Tools zur Verfügung. den Analysetools können verschiedene Tools eingesetzt werden. Zentral sind dabei die Programmiersprachen Python und R, die ein breites Spektrum an möglichen Funktionen abdecken, beispielsweise das Training von Algorithmen, die Aufbereitung von Daten und ihre graphische Darstellung. Ein weiteres Programm, mit dem in der Industrie häufig gearbeitet wird, trägt den Titel Matlab. Programmierkenntnisse sind nicht zwangsläufig erforderlich, da eine Reihe von Grafischen Tools Analyseprozesse vereinfachen. Obwohl weniger flexibel, können mit diesen Anwendungen Standardaufgaben bereits sehr effizient bearbeitet werden: Weka, SPSS Modeler, RapidMiner und Knime sind hierbei nur ein paar Beispiele für derlei Anwendungen im Bereich Data Mining. Diese Tools sind nicht zwangsläufig mit hohen Lizenzgebühren verbunden, wie es bei Software oftmals der Fall ist. R und Python zum Beispiel sind Open Source-Angeboten, was bedeutet, dass sie kostenlos zur Verfügung stehen.
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Data Scientist – Ein Berufsprofil

Als Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler verfügt man über ein breites Spektrum von Fähigkeiten und Werkzeugen, bei deren Erarbeitung und Verfeinerung branchenangepasste Schwerpunkte gesetzt werden. Wie geht man mit Datenbanken um? Wie analysiert und bereinigt man Daten? Wie erstellt man Grafiken? Wofür und wie können Algorithmen eingesetzt werden? Die Antworten auf diese und weitere Fragen fallen in das spannende und umfangreiche Tätigkeitsfeld des Data Scientist. Darüber hinaus ist ein Datenwissenschaftler auch mit dem Feld vertraut, für das Daten gesammelt, analysiert und verarbeitet werden. In Fachkreisen wird dieses Grundwissen für Anwendungsfelder auch domain knowledge genannt. Nur mit domain knowledge ist es möglich, sinnvolle Rückschlüsse und Analysen vorzunehmen und die Ergebnisse publikumsfreundlich vorzustellen.

Die Tätigkeit als Data Scientist verspricht ein überdurchschnittliches Gehalt, da auf dem deutschen Arbeitsmarkt aktuell noch ein Mangel an gut ausgebildeten Fachkräften im Bereich Data Science und Data Analytics herrscht. Im Schnitt erwartet einen Datenwissenschaftler ein Jahresgehalt von etwa 55.000 Euro brutto mit Schwankungen basierend auf Standort und Berufserfahrung.

Aufgrund der wachsenden Wichtigkeit von Daten für Unternehmen, werden auch Datenwissenschaftler vermehrt gesucht, vor allem in der Logistik, dem Gesundheitswesen, bei Versicherungen, Banken und vielen mehr.

Um Entscheidungsprozesse zu optimieren, besteht die Hauptaufgabe des Data Scientist darin, Muster, oder auch Pattern, in Daten und Informationen zu erkennen. Ob nun durch deskriptive Analysen oder Machine Learning mit selbstlernenden Algorithmen, bieten Data Analytics eine Vielzahl von Tools, um gewisse Pattern ausfindig zu machen. So kann beispielsweise antizipiert werden, welche Bauteile in Kürze ausfallen werden. Die gesammelten Erkenntnisse dienen schließlich als Grundlage für Handlungsempfehlungen.

Kursübersicht

Unsere Kurse in München für Datenwissenschaft und Data Mining vermittelt Ihnen neben Basiskenntnissen auch die häufigsten Algorithmen näher. Hier ein Blick in unser Schulungsportfolio:

Seminar: Data Science Intensivseminar

Im Mittelpunkt des Intensivseminars steht die Programmiersprache Python. Sie wird im Feld der Datenwissenschaft bevorzugt genutzt. Wir zeigen Ihnen den Import von Daten aus unterschiedlichen Datenbanken und Formaten, sowie Plotdaten mit Seaborn/Mathplotlib oder die Datenbereinigung mit Pandas. Weitere Ziele der Schulung sind die Erläuterung von wichtigen Datentypen in Python und Ihnen praktisch zu zeigen, wie Sie selbst einfache Funktionen schreiben können. Darüber hinaus werden sie in die Nutzung der Scikit-Learning-Bibliographie eingeführt.

Seminar: Data Science in Python

Dieses Seminar richtet sich gezielt an Python-Anfänger mit Grundkenntnissen in anderen Programmiersprachen. In den drei Tagen der Schulung lernen sie, wie Sie Python effektiv für Datenverarbeitung und Datenanalyse nutzen können. Wir legen dabei großen Wert auf praktische Übungen mit der Umsetzung von Algorithmen. Darüber hinaus lernen Sie den Umgang mit dem breiten Angebot von verschiedenen Bibliotheken wie Pandas, Sckit-Learn, Seaborn und Matplotlib. Unsere Ausbilder werden Ihnen zeigen, einfache Data Science Algorithmen für die Datenverarbeitung zu nutzen und eigene Analysen durchzuführen.

Seminar: Data Science in R (Grundlagen von R für Data Analytics)

Über den Zeitraum von drei Tagen verschafft diese Einführung einen Überblick zu R, eine der häufigsten Programmiersprachen im Bereich Datenwissenschaft. Dieser Überblick schließt die Grundlagen des Data Mining und der Data Science mit ein. Unter der Anleitung unserer erfahrenen Ausbilder implementieren Sie Kontrollflüsse in R und schreiben Funktionen. Weitere Fragen, die der Kurs beantworten lauten: Wie liest man Daten aus unterschiedlichen Formaten ein? Welche Programme können wie für die Bereinigung von Daten genutzt werden? Am Ende der Schulung sind Sie unter anderem in der Lage, selbstständig Algorithmen in R zu trainieren und zu validieren. Sie sind außerdem vertraut mit der Durchführung eines sogenannten Datensplit und können die Qualitätskriterien zur Algorithmusbewertung berechnen und interpretieren. Ein weiterer zentraler Kursinhalt besteht im Erkennen und Unterscheiden von den häufigen Algorithmen des Data Mining: Entscheidungsbaum, k-means-Clustering, lineare Regression, logistische Regression und Random Forest. Unser Ziel besteht darin, Sie dazu auszubilden, diese in R zu codieren.
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Warum sollten nun Sie an unserem Data Science Kurs in München teilnehmen?

Man lernt nie aus

Das Feld der Data Science ist so weit und umfangreich, das seine Erschließung einer Weltumsegelung gleicht: Sie werden immer wieder etwas Neues entdecken. Durch den rasanten Fortschritt in der Data Analytics erscheint auch Vertrautes immer wieder fremd, sodass eine stetige Weiterbildung entscheidend ist, um dem aktuellsten Stand zu bleiben. Bei der Analyse und Verarbeitung von Daten werden Sie sich immer wieder neuen Herausforderungen gegenüber sehen, deren Lösung ein karrierelanger Prozess des Lernens erfordert.

Data Science errichtet den Grundpfeiler für eine zukunftssichere Laufbahn

Die Nachfrage für Fachleute auf dem Gebiet der Data Analytics wächst. Ein Seminar für Data Science bereichert ihr Fähigkeiten-Portfolio nachhaltig. Die Schulung von Enable AI rüstet Sie mit allen essenziellen Kenntnissen und Kompetenzen der Datenwissenschaften aus.

Professionelle Schulungen

Ihre Ausbilder schöpfen aus einem großen Erfahrungspool für die Umsetzung von Projekten mit Data Analytics und werden Sie bei der Erarbeitung Ihrer neuen Fähigkeiten begleiten und betreuen. Durch praxiserprobtes Kurskonzept erhalten Sie eine umfangreiche Ausbildung.

Verschiedene Software-Anwendungen für höchste Flexibilität

Der erste Schritt ist bekanntlich der schwerste, doch je mehr Erfahrung Sie mit bestehenden Anwendungen lernen, desto leichter wird es Ihnen fallen, sich auch in neue Anwendungen einzulernen. Dementsprechend werden Sie schon bald ein Gespür dafür entwickeln, welche Programme sich besonders gut für welche Aufgaben eignen.

Vorbereitung auf den praktischen Alltag

Enable AI legt den Schwerpunkt seiner Seminare auf die Praxis. Am Ende eines Kurses haben Sie nicht nur Theorien erlernt, sondern diese vor allem in praktischen Übungen angewandt. Unsere Data Science Seminare legen Wert darauf, aus den Teilnehmern industrietaugliche Absolventen zu machen.

Schlüsselskill Problemlösung

Im Zeitalter der Digitalisierung zählt Problemlösung zu einer der bedeutendsten Kompetenzen. Ihre neuen Fähigkeiten werden Ihnen im Beruf wie im Privatleben nützlich sein. Je mehr Sie sich mit Data Science beschäftigen, desto mehr werden Sie Ihre Kenntnisse verfeinern und ihre Transferfähigkeiten steigern.

Karrierevorteile
Die Schulung in der Datenwissenschaft ist der Schlüssel, der die Türen zu den besten und erfolgreichsten IT-Firmen öffnet. Mithilfe der Data Science Ausbildung eines renommierten Kursanbieters wie Enable AI steigern Sie nicht nur Ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt, sondern auch auf Aufstiege innerhalb Ihres Unternehmens.