Grundlagen (Statistik / Digitalisierung)
In den Grundlagen Seminaren lernen Sie die Python oder R Programmiersprache, die Chancen der Digitalisierung oder die Grundlagen der Statistik kennen.
Data Science / Machine Learning
In den Data Science und Machinelles Lernen Seminaren lernen Sie die sowohl die Grundlagen als auch die bekanntesten Algorithmen kennen.
Deep Learning
Die Deep Learning Seminare führen Sie in den noch jungen Bereich des Deep Learning ein. Sie werden das Potential, welches in Deep Learning steckt, kennenlernen.
Übersicht aller Termine der Seminare
Überblick und Filtermöglichkeit der Termine aller Seminar an verschiedenen Orten (inkl. Live-Online), die derzeit angeboten werden.
Basiswissen in Statistik und Programmieren
Grundlagen Schulungen
In den Grundlagen Seminaren lernen Sie die Python oder R Programmiersprache, die Chancen der Digitalisierung oder die Grundlagen der Statistik kennen.
In diesem eintägigen Digitalisierungs Seminar lernen Sie Denk- und Handlungswerkzeuge kennen, die die aktuellen Trends der Digitalisierung mit zeitlosen Grundsätzen untermauern. Das Seminar hat zum Ziel, Führungskräften ein tieferes Verständnis für strategische Entscheidungen im Kontext von Digitalisierungsprojekten zu entwickeln.
Einführung in die Programmiersprache Python für Anfänger in der Programmierung.
Erlernen Sie Variablendeklaration, Vergleichs- und
Zuweisungsoperatoren und Kontrollfunktionen (eigene Funktion schreiben, IF-Anweisung). Viele Hands-On Coding Übungen und vertiefende Beispiele führen Sie in diesem Grundkurs für Anfänger praktisch in die Programmierung mit Python ein.
Dieses Seminar vermittelt einen Einstieg in die Programmiersprache R mit RStudio und erklärt die Grundlagen von Statistik. Für Teilnehmer ohne Programmiervorerfahrung. Behandelte Themen sind: Korrelation, statistische Tests und Verteilungen, Grafiken erstellen mit ggplot2 und die effiziente Datenanalyse mit dem Paket data.table.
In diesem Seminar lernen Sie die den Umgang mit Formeln und Funktionen in Microsoft Excel mit dem Schwerpunkt „statistische Funktionen“ kennen. Sie erfahren welche Funktionen und Werkzeuge Excel für die deskriptive und explorative Statistik verwendet und wie diese Methoden zur Analyse empirischer Daten eingesetzt und in Excel berechnet werden können.
In dem Excel VBA Kurs lernen Sie Daten mit VBA zu analysieren und zu bearbeiten. Sie lernen Wege wie wiederkehrende Routineaufgaben leicht mit VBA programmiert werden können. Der Kurs führt auch in die Programmierung (mit VBA) ein.
In diesem Seminar lernen Sie wie man mit Pivottabellen in Excel leicht Elemente zusammenfassen kann. Pivottabellen helfen bei der Organisation, beim Gruppieren, Filtern und Rechnen. Zudem werden Alternativen zur Pivottabelle vorgestellt.
Big Data in Excel: Der Schwerpunkt des Seminars liegt in der Aufbereitung und Verknüpfung unterschiedlicher Tabellen oder – allgemein gesprochen: wie kann man (große) Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten? Ziel ist es mit Hilfe des Datenmodells komplexe Auswertungen vereinfacht durchzuführen.
Dieser Excel Kurs zeigt Ihnen wie sie mit Hilfe von Power Query leicht Daten abrufen und transformieren können. Sie erlernen den Zugriff auf Datenquellen unterschiedlichster Art und das Verarbeiten dieser Daten.
In zwei Tagen lernen Sie wie Sie mit dem kostenlosen Tool Power Bi Desktop ihre Daten analysieren und in interaktiven Berichten darstellen können. Die Abfragesprache DAX wird eingeführt. Sie erlernen Daten aus verschiedenen Quellen abzufragen, zu transformieren und gemeinsam mit den Visuals zu visualisieren.
Gut bewährte Technologien
Data Science / Machine Learning Schulungen
In den Data Science und Machinelles Lernen Seminaren lernen Sie sowohl die Grundlagen als auch die bekanntesten Algorithmen kennen.
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.
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.
Sie erlernen einen umfassenden Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science und Machine Learning. Nach dem Seminar sind sie fähig einfache Datenanalysen in Ihrem Unternehmen durchzuführen und ihre erworbende Kenntnisse selbständig zu vertiefen. U.a. folgende Python Pakete werden erläutert: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels
Dieser praxisorientierte Kurs zeigt Ihnen wie Sie große Datenmengen (Big Data) mit PySpark (Python und Apache Spark) verarbeiten und analysieren können. Neben einer ausführlichen Einführung in PySpark wird die Integration von dem Python Datenanalyse Module Pandas in PySpark behandelt. Zudem werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark erläutert.
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.
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen können. Auch die interaktive Visualisierung wird behandelt. Verwendete Python Pakete sind: pandas, matplotlib, plotly, rise, ipywidgets, voila, streamlit.
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Geo-Spatial-Daten in Python analysieren und visualisieren können. Das Seminar behandelt raumbezogene Vektordaten (mit dem Python Paket geopandas) und Rasterdaten (mit dem Paket Rasterio). Das Python Modul Contextily wird verwendet um fortgeschrittene Visualisierungen zu realisieren.
Innovative Technologien
Deep Learning Schulungen
Die Deep Learning Seminare führen Sie in den noch jungen Bereich des Deep Learning ein. Sie werden das Potential, welches in Deep Learning steckt, kennenlernen.
In diesem Seminar bieten wir eine umfassende Einführung und die Grundlagen von ChatGPT und Prompt Engineering. Mit Hintergrundinformationen zu Modell und Daten, die hinter ChatGPT stehen. Anwendungsfälle umfassen Marketing, Analyse von Texten, Klassifikation, Übersetzung, u.a.
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von Deep-Learning (mit Beispielen aus der Bildverarbeitung) kennen. Sie erstellen und trainieren Neuronale Netze auf GPUs mit dem anwenderfreundlichen und beliebten Framework Keras / Tensorflow (in Python). Die praktischen Anwendungsfällen umfassen: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
Sie erlernen in 3 Tagen: 1. Tag – Machine Learning Verfahren: Linguistische Vorverarbeitung, Textklassifikation bzw. Text Clustering (Python Module spacy bzw. scikit-learn). 2. Tag – Neuronale Netze: Wortvektoren, TextKlassifizikation mit LSTM, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (z.B. für Übersetzung), Transferlernen mit vortrainierten Modellen. (Keras/Tensorflow)
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von Deep-Learning kennen (mit Beispielen aus der Bild-, Text- und Sequenzdatenbearbeitung). Sie erstellen und trainieren Neuronale Netze auf GPUs mit dem anwenderfreundlichen und beliebten Framework Keras / Tensorflow (in Python). Vorkommende Neuronale-Netzwerk-Typen umfassen CNNs, RNNs und LSTMs.
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Webapps bauen können um die Ergebnisse Ihrer Data Science / Deep Learning Algorithmen visualisieren zu können und Ihren Kollegen über ein Web Oberfläche zur Verfügung zu stellen. Verwendete Pakete und Programmiersprachen sind Python, Flask, Html / CSS, streamlit, jinja, ajax.
In diesem Zertifikatskurs werden Sie zu einem Deep Learning Engineer ausgebildet. Das Zertifikat wird von der Bitkom Akademie vergeben. Sie lernen wie Neuronale Netze funktionieren, wie man sie auf Problemen mit Bild-, Text- und sequentiellen Daten anwendet, wie man die trainierte Algorithmen auf eine Web Oberfläche für nicht IT Kollegen deployen kann, …
Grundbegriffe aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning. Es werden Anwendungsfälle diskutiert und die Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen von KI erläutert. Zielgruppe der Schulung sind Führungskräfte, die KI Use-Cases im Unternehmen aufdecken und das Potential und den erforderlichen Aufwand realistisch einschätzen wollen.
