Lernen Sie Big Data und Data Mining in unseren Data Science Schulungen

In den Data Science Kursen in Stuttgart lernen Sie mittels Data Mining Vorhersagen zu treffen Sie, Daten zu analysieren und diese zu verstehen

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.
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.
, Data Science Kurs Stuttgart

Data Scientist - das Berufsbild

Ein data scientist setzt sich aus verschiedenen Fähigkeiten zusammen. Je nach Einsatzgebiet bzw. Industrie wird der Schwerpunkt anders gelegt. Kenntnis im Umgang mit Datenbanken, mit der Analyse und Bereinigung von Daten, dem Erstellen von Grafiken, und der Anwendung von Algorithmen eröffnen ein abwechslungsreiches Berufsbild. Auch domain knowledge, das grundlegende Verständnis des Anwendungsfelds aus dem die analysierten Daten stammen, ist wichtig, um sinnvolle Rückschlüsse und Analysen machen zu können und die Ergebnisse publikumsgerecht kommunizieren zu können. Oft werden die Ergebnisse auf verschiedenen Ebenen präsentiert, von der Fachabteilung bis zum mittleren oder hohen Management.

Die Hauptaufgabe ist es, aus den Daten Muster und Informationen abzuleiten, damit Entscheidungen besser getroffen werden können. Diese Muster können anhand von rein deskriptiven Analysen erkannt werden oder modernere machine learning Algorithmen finden Anwendung, welche selbstlernend die Muster erkennen, um beispielsweise vorhersagen zu können, ob ein Bauteil in naher Zukunft defekt wird oder nicht. Die entdeckten Informationen bilden Hypothesen, welche mit dem Fachbereich bzw. dem Management diskutiert wird, um Handlungsempfehlungen ableiten zu können.

Data Scientist werden in verschiedenen Branchen gesucht, da Unternehmen unterschiedlicher Industrien Daten vermehrt sammeln und speichern, beispielsweise in der Gesundheitsbranche, der Logistik, der produzierenden Industrie, Banken und Versicherung, Marketing und Vertrieb, der Handelsbranche oder dem Personalwesen.

Da gut ausgebildete Data Scientist derzeit schwer am Arbeitsmarkt zu finden sind, ist der durchschnittliche Lohn höher als in anderen Branchen. Das durchschnittliche Gehalt ist etwa 55.000 Euro Jahresbrutto, wobei je nach Berufserfahrung, Industrie und Standort größere Schwankungen möglich sind.

Data Science Kurse im Detail

, Data Science Kurs Stuttgart

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

, Data Science Kurs Stuttgart

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

, Data Science Kurs Stuttgart

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

Data Science Seminare in Stuttgart

Mit über 1500 KMUs, speziell in der Automobil- und Maschinenbau-Branche, zählt Stuttgart zweifelsohne zu den boomenden Wirtschaftstädten Deutschlands. Hier in der schwäbischen Hauptstadt ist der Mittelstand der Bundesrepublik Zuhause. Daten treiben die Innovation der Region voran, weshalb Enable AI hier auch einen Großteil seiner Kurse in Datenwisschenschaften und Data Analytics anbietet.

Data Science Schulungen im Zentrum von Stuttgart

Für unsere Data Mining Kurse buchen wir in der Regel Räumlichkeiten in einem Regus Zentrum. Dieses ist durch die direkte Nähe zum Hauptbahnhof Stuttgart hervorragend angebunden und deswegen auch mit Öffentlichen Verkehrsmitteln gut zu erreichen. Details zum genauen Kursstandort finden sie in der Schulungsbeschreibung zusammen mit den nächsten verfügbaren Terminen für Stuttgart.

Individuelle In-House Data Analytivcs Schulung in Stuttgart

Sollten Sie für Ihre Angestellten ein Seminar direkt bei sich in der Firma wünschen, bietet Enable AI auch externe Data Science Schulungen in Stuttgart an. Aus einem umfangreichen Portfolio von Schulungsmodulen können wir ein Seminar erarbeiten, das sich nach den Kenntnissen und Bedürfnissen Ihrer Angestellten richtet. Fragen Sie unverbindlich bei uns an.

Data Science Kurse im Detail

, Data Science Kurs Stuttgart

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

, Data Science Kurs Stuttgart

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

, Data Science Kurs Stuttgart

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

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.

Datenbasierte Produkte und Entscheidungen im Unternehmen

In der heutigen digitalen Welt werden viele moderne Unternehmen mit Daten überflutet. Mit dem Fortschritt der Technologie gewinnt die Analyse und Verarbeitung dieser Daten deshalb mehr und mehr an Bedeutung. Doch ohne das Fachwissen von Spezialisten, die sich mit dem Thema Data Science auseinandersetzen, sind diese Daten nichts wert. Leider sind sich viele Unternehmen noch immer nicht bewusst, welchen Wert ein Datenwissenschaftler für ein Unternehmen hat.

Wofür steht Data Science?

Vereinfacht gesagt ist Data Science (im deutschen auch Datenwissenschaft) das Studium von Daten. Sie dient dazu, aus jeder Art von Daten – strukturierten und unstrukturierten – Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen. Data Science beinhaltet die Prozesse der Erfassung, Sammlung, Speicherung, Analyse und Präsentation von Daten, um nützliche Informationen effektiv zu extrahieren. Angesichts der großen Datenmengen, die von modernen Unternehmen und Organisationen verwaltet werden, ist die Datenwissenschaft zu einem integralen Bestandteil der IT geworden. Erfahrene Datenwissenschaftler sind in der Lage, relevante Fragen zu identifizieren, Daten aus vielen Datenquellen zu sammeln und die Ergebnisse in Lösungen umzusetzen.
, Data Science Kurs Stuttgart

Tools von Data Science

Bei den Analysetools können verschiedene Tools eingesetzt werden. Bei der Datenaufbereitung, dem Erstellen von Grafiken und dem Trainieren von Data Science Algorithmen sind die bekanntesten verwendeten Programmiersprachen Python oder R. Auch Matlab findet je nach Industrie Anwendung. Grafische Tools erleichtern die Analyse, da keine Programmierkenntnisse notwendig sind. Diese sind jedoch oft in der Flexibilität der Anwendung eingeschränkt, ermöglichen aber, die sehr einfache und effiziente Bearbeitung von Standardaufgaben. Zu nennen sind hier z.B. der SPSS Modeler, Knime, Weka oder RapidMiner. Die verschiedenen Tools unterscheiden sich in der Lizenzgebühr, manche bieten freie Varianten an oder eine open source Variante.

Auswahl aus unseren Data Science Schulungen

Unsere Seminare in Stuttgart für Data Mining und Datenwissenschaft bieten Ihnen nicht nur die Grundlagen, sondern bringen Ihnen die bekanntesten Algorithmen näher. Eine Auswahl der verschiedenen Kurse, aus denen Sie wählen können:

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

Dieser dreitägige Einführungskurs gibt Ihnen einen Überblick über die Programmiersprache R, einschließlich der Grundlagen des Data Mining und der Datenwissenschaft. Unsere Ausbilder helfen Ihnen beim Schreiben von Funktionen und bei der Implementierung von Kontrollflüssen in R. Sie lernen auch, wie Sie Daten aus verschiedenen Formaten einlesen, mit ggplot2 plotten oder Daten bereinigen können. Sie können Algorithmen in R trainieren und validieren, einen Train-Test Datensplit durchführen und Qualitätskriterien zur Bewertung eines Algorithmus berechnen und interpretieren. Daneben werden auch die bekannten Algorithmen des Data Mining wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, k-Means-Clustering erläutert. Am Ende des Seminars werden Sie in der Lage sein, diese voneinander zu unterscheiden und in R in den Code zu schreiben.

Schulung: Data Science Intensivseminar

Unser Intensivseminar gibt einen Überblick über Python, die beliebteste Programmiersprache in den Bereichen Data Science und Data Mining. Hier werden Sie lernen, wie man Daten aus verschiedenen Formaten und Datenbanken importiert, sowie Plotdaten mit Seaborn / Matplotlib oder Daten mit Pandas bereinigen kann. Unsere Ausbilder werden Ihnen auch die wichtigsten Datentypen in Python erklären und Ihnen helfen, Ihre eigenen einfachen Funktionen zu schreiben. Zudem werden Sie lernen, wie man die Scikit-Learning-Bibliothek benutzt.

Schulung: Data Science in Python

Unsere dreitägige Python Schulung eignet sich für Anfänger in Python, die bereits über Grundwissen einer anderen Programmiersprache besitzen. Hier erfahren Sie, wie Sie Python in Data Science und Data Mining einsetzen und für die Datenanalyse verwenden können. Dabei liegt unser Fokus auf der praktischen Umsetzung der Algorithmen in Python. Zudem erlernen Sie die Nutzung der Pandas, Matplotlib, Seaborn und Scikit-Learn Bibliotheken. Das Ziel des Seminars ist, simple Data Mining Algorithmen für die Analyse von Daten einzusetzen zu können und selbstständig erste Datenanalysen durchzuführen.
, Data Science Kurs Stuttgart

Darum sollten Sie an unserer Data Science Schulung in Stuttgart teilnehmen

Es gibt immer etwas, dass Sie dazulernen können

Wenn Sie erst einmal in die Thematik einsteigen, werden Sie merken, dass es immer etwas Neues dazuzulernen gibt. Die Datenwissenschaft entwickelt sich ständig weiter und so müssen Sie immer auf dem neuesten Stand bleiben. Sie werden eine Haltung des lebenslangen Lernens einnehmen, die für Ihre Karriere nützlich sein wird. Außerdem werden Sie sich nie mit dieser zukunftsweisenden Technologie langweilen und sich Herausforderungen stellen müssen.

Problemlösungsfähigkeiten

Dies ist eine der wichtigsten Kompetenzen in der heutigen Zeit. Sie können das Erlernte nicht nur in Ihrem Beruf, sondern auch in Ihrem Privatleben anwenden. Außerdem werden sich diese Fähigkeiten, sobald Sie eine datenwissenschaftliche Laufbahn einschlagen, immer weiter verbessern.

Lernen Sie den Umgang mit unterschiedlicher Software

Sobald Sie Erfahrungen mit bestehenden Anwendungen gesammelt haben, werden Sie neue Anwendungen schneller erlernen. In der Folge wird es für Sie einfach sein, die Besonderheiten der verschiedenen Programme und die zugrundeliegenden Funktionen einer Standardsoftware zu erkennen.

Schulungen von Experten

Sie werden von erfahrenen Ausbildern angeleitet, die mit der Umsetzung der datenwissenschaftlichen Techniken vertraut sind. Außerdem erhalten Sie durch ein organisiertes Schulungsprogramm eine umfassende Lernerfahrung.

Vorbereitung für die Praxis
Dies ist eine der Haupterwartungen eines Kandidaten, der sich für eine datenwissenschaftliche Ausbildung bei Enable AI einschreibt. Ein gutes datenwissenschaftliches Institut vermittelt eine karriereorientierte Ausbildung und macht die Kandidaten industrietauglich. Wir legen daher den Wert auf praktische Sitzungen, anstatt Sie nur mit Theorien zu langweilen.

Berufliche Vorteile

Die Ausbildung in der Datenwissenschaft ist das Tor, um von den besten IT-Firmen angeworben zu werden. Mit einer datenwissenschaftliche Ausbildung einer renommierten Einrichtung wie Enable AI erlernen Sie nicht nur diese begehrte Technologie, sondern werden auch zu einem sehr begehrten Objekt auf dem Arbeitsmarkt.

Data Science legt den Grundstein für eine hervorragende Karriere

Da die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich der Datenwissenschaften steigt, ist eine Data Science Schulung eine gute Möglichkeit, Ihre Karrierechancen auszubauen. Enable AI bietet Ihnen die dringend benötigten Fertigkeiten und Kompetenzen im Zusammenhang mit der Datenwissenschaft.