Von Datenchaos zu belastbaren Modellen, Dashboards und Entscheidungen: Skills, die in Projekten wirklich tragen.
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Von Rohdaten zu belastbaren Prognosen: Modelle bauen, bewerten und produktiv einsetzen.
Vorhersagen, die Entscheidungen tragen: von Features bis Deployment
Von Data Lakehouse bis Streaming: Technologien auswählen, integrieren und betreiben, ohne später teuer umzubauen.
Python ist die Sprache der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie mit Python arbeiten, Daten effizient auswerten und erste..
Deep Learning mit Python praxisnah lernen: von Datenaufbereitung bis TensorFlow und Keras
Lernen Sie in unserem Kurs zu Deep Learning mit Pytorch alle notwendigen Kenntnisse über das Framework Pytorch, sowie den grundlegenden Netzwerktypen bei Deep Learning, den Multilayer Perzeptrons und den..
Machine Learning bzw. Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren für einen regelrechten Boom gesorgt. Viele Unternehmen verwenden es inzwischen für die Lösung unterschiedlichster Probleme. Aber wofür..
In diesem Seminar lernst Du, wie Du mit Python und TensorFlow moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle praxisnah umsetzt. Du verstehst das Prinzip und die Arbeitsweise künstlicher neuronaler..
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Machine Learning verstehen und praktisch anwenden – genau das lernen Sie in diesem kompakten 3-tägigen Intensivseminar. Sie erhalten das nötige mathematische Fundament, um Daten gezielt auszuwerten, Modelle zu..
In diesem Kurs erhältst du einen tiefen Einblick in die Welt der Large Language Models (LLM). Von der Auswahl der richtigen Modelle, dem Training und der Anpassung an eigene Inhalte. Auch ein Vergleich der..
Baue eine belastbare Datenbasis für KI: vom Rohdaten-Import bis zu kuratierten, sicheren Trainingsdaten in der Cloud.
Vom ersten Dataset bis zum überwachten Rollout: trainieren, evaluieren, deployen und überwachen in Google Vertex AI.
Baue belastbare Segmente, die KI-Teams verstehen, nutzen und messen können.
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Baue Agenten, die Entscheidungen treffen, experimentieren und aus Feedback messbar besser werden.
Nutze vortrainierte Foundation Models, reduziere Trainingskosten und liefere robuste Ergebnisse mit sauberer Evaluierung und Deployment-Strategie.
Baue belastbare ML-Modelle schneller, ohne die Kontrolle über Daten, Metriken und Deployment zu verlieren.
Baue performante Datenpipelines für RAG, Feature Stores und Echtzeit-Inferenz mit den passenden NoSQL-Patterns.
Verstehe, wann lineare Projektion reicht und wann Nachbarschaften zählen, inklusive typischer Fallstricke bei Visualisierung und Interpretation.
Baue produktionsreife GenAI-Systeme für das Enterprise
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Bring Deine ML-Modelle sicher in die Produktion
Dieser Kurs bietet eine kompakte und praktische Einführung in den Bereich des Data Minings und ist ein Must-have für darauf aufbauende Schulungen im Data Science und Machine Learning Bereich. Sie lernen den..
Azure Databricks ist eine leistungsstarke, cloudbasierte Datenanalyseplattform, die von Microsoft in Zusammenarbeit mit den Erfindern von Apache Spark entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Entwicklung und..
In der 1-tägigen Schulung „ MS-4018: Draft, analyze, and present with Microsoft 365 Copilot “ lernen Sie, wie Sie mit Microsoft 365 Copilot produktiver arbeiten und Geschäftsprozesse effizienter gestalten. Sie..
Verstehe das Potenzial von KI & Big Data, um auf Augenhöhe mit der IT strategische Entscheidungen zu treffen.
In diesem Training erhalten Sie eine praxisnahe Einführung in die KI-gestützte Datenanalyse. Der Kurs startet mit den Grundlagen und zeigt Ihnen, welche Vorteile und Möglichkeiten Künstliche Intelligenz bei..
Baue robuste Intent- und Entity-Modelle, die in echten Texten stabil bleiben, auch wenn Nutzer unpräzise schreiben.
Von E-Mail bis PDF: Du baust robuste KI-Workflows für Erfassung, Prüfung und Übergabe an ERP, CRM und DMS.
Data Mining und Maschine Learning: Lerne den kompletten Analyse-Workflow nach CRISP-DM – praxisnah umgesetzt in KNIME.
Von I/Q-Daten zu belastbaren Hinweisen: Detektion, Klassifikation, Attribution
Baue Datenprodukte, Governance und Plattform-Entscheidungen so auf, dass KI-Projekte zuverlässig liefern.
Offizielles Microsoft Training
In diesem Kurs werden die Grundlagen in Bezug auf Machine Learning und künstliche Intelligenz (AI) und die Services in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen entsprechende Lösungen erstellt werden können. Der..
In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie mithilfe von Amazon SageMaker Machine-Learning-Anwendungsfälle lösen und verwertbare Ergebnisse erzielen. Durch praktische Übungen und theoretische Inhalte..
Dieser Kurs bietet ein tiefgehendes Verständnis der Amazon-Bedrock-Plattform und konzentriert sich auf die Entwicklung leistungsfähiger generativer KI-Anwendungen. Neben der Einführung in grundlegende Konzepte..
Was kommt nach Machine Learning? Nach ChatGPT & Co? In einer Welt, in der Machine Learning (ML) bereits tief in vielen Branchen eindringt, stellt sich die Frage: Was kommt als Nächstes? Dieser Kurs bietet..
Lernen Sie in diesem viertägigen Kurs Daten mit Python und NumPy, Pandas, Matplotlib und Co. zu analysieren und zu visualisieren.
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Big Data & Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Domänenwissen mit einer klaren Zielsetzung: aus Daten verlässliche Erkenntnisse und handlungsfähige Modelle zu machen. Die Kurse in dieser Kategorie decken den Weg von der Datenquelle bis zur Entscheidung ab, inklusive typischer Stolpersteine wie Datenqualität, Bias, fehlende Reproduzierbarkeit und unklare Zielmetriken.
Im Fokus stehen praxisnahe Kompetenzen: Daten verstehen und vorbereiten (ETL/ELT, Feature Engineering), explorative Analysen, Modellierung mit klassischen Verfahren und Machine Learning, sowie die Bewertung von Modellen mit passenden Metriken. Ergänzend lernen Sie, wie Ergebnisse kommuniziert werden, etwa über Dashboards, Storytelling mit Daten und verständliche Modellinterpretation.
Für viele Rollen entscheidend ist außerdem die Umsetzung im Betrieb: Versionierung, Experiment-Tracking, Monitoring, Data Pipelines und Zusammenarbeit zwischen Data Science, Data Engineering und Fachbereichen. So entstehen Lösungen, die nicht im Notebook enden, sondern im Prozess wirken.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen in Big Data & Data Science richten sich an alle, die datenbasierte Entscheidungen nicht dem Zufall überlassen wollen. Unternehmen sammeln heute Daten aus ERP, CRM, Sensorik, Web-Tracking oder Logfiles, doch der Nutzen entsteht erst durch saubere Datenmodelle, belastbare Analysen und nachvollziehbare Prognosen. Genau hier setzt diese Kurs-Kategorie an: Sie lernen, wie aus Rohdaten verwertbare Datensätze werden, wie Hypothesen geprüft werden und wie Modelle so gebaut werden, dass sie im Fachbereich akzeptiert und im Betrieb stabil laufen.
Zentrale Themen sind Data Wrangling, explorative Datenanalyse (EDA), statistische Grundlagen, supervised und unsupervised Learning, Time Series Forecasting, NLP sowie Modellbewertung mit Metriken wie Precision/Recall, ROC-AUC oder MAPE. Ebenso wichtig: Data Governance, Datenschutz und der verantwortungsvolle Umgang mit Bias und Fairness, damit Ergebnisse nicht nur „gut aussehen“, sondern belastbar sind. Für viele Projekte ist zudem MLOps entscheidend, etwa durch Versionierung, CI/CD für Modelle, Monitoring von Drift und reproduzierbare Pipelines.
Wer in Data Science weiterkommen will, braucht mehr als Tool-Wissen. Diese Trainings zielen auf Fähigkeiten, die in Projekten zählen: Problem-Framing, saubere Zielgrößen, Stakeholder-Kommunikation, Interpretierbarkeit und die Übersetzung von Analysen in konkrete Entscheidungen. Ob Sie als Analyst, Data Scientist, Product Owner, Data Engineer oder Führungskraft arbeiten: Mit den passenden Big-Data- und Data-Science-Kursen schaffen Sie die Grundlage, um Datenprodukte zu entwickeln, die messbaren Business-Impact liefern.
