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Seminare zu Data Science, Data Mining und künstlicher Intelligenz (Präsenz- & Online-Kurse)

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1. Der Python-Guide für Einsteiger Arbeiten mit dem Data Lab, Grundlagen und Konzepte in Python, Zahlen und Texte als Variablen speichern, Variablen als Gruppen in Listen bündeln, Fehlermeldungen richtig lesen und verstehen 2. Grundlagen der Programm...

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Einführung in Machine Learning, Data Science und GPT-4 Einführung in Data Science und Machine Learning: Definition, Ziele und Anwendungsbereiche, Einführung in GPT-4: Funktionen, Architektur und Leistungsfähigkeit , Daten einlesen, vorbereiten und ve...

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Einführung Kerngebiete der Mathematik, Weitere Gebiete der Mathematik, Stochastik, Vorbereitung der Anwendung "Microsoft Excel" , Grundbegriffe der Statistik Grundstruktur statistischer ErhebungenGrundgesamtheit vs. Stichprobe, Statistische Einheit,...

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Das Seminar "Data Science und Künstliche Intelligenz mit R" gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Langu...

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Einführung in die Datenstrukturen von pandas, Python-Datenstrukturen in pandas überführen, Transformieren und Löschen von Daten, Indizieren, auswählen und filtern, Arithmetik und deskriptive Statistik, Sortieren und Rangfolgen, Kombinieren und Zusamm...

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Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext, Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data Science Projekte, Relevante Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Explorative Datenanalyse u...

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Grundlagen des Data Science und des maschinellen Lernens Wir beginnen mit einer Einführung in den Data-Science-Prozess und die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen. Gewinnen Sie ein klares Verständn...

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Einführung Kurzer Hintergrund zu Python und Anaconda, Installieren von neuen Paketen, Arbeiten mit Jupyter Lab , Einführung in das Data Science Paket pandas Elemente eines pandas data.frame, Eine Zeile/Spalte ansprechen, hinzufügen, löschen und verän...

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Modul 1: Thematische Einführung und methodische Grundlagen zu Data Science und Einführung in KNIME   Woher kommt Data Science? Was ist Supervised und Unsupervised Learning?, Statistische Grundlagen, die für maschinelles Lernen und Data Science u...

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Basisfunktionen von Jupyter Notebook Unterstützung von Julia, Python, R aber auch Scala und Ruby, Hinzufügen von mathematischen Gleichungen, Rich-Text und Medien, Unterstützt die Datenerfassung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung, Erstellen u...

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DIIR - Deutsches Institut für Interne Revision e.V. (57)

Das Seminar vermittelt kompakt an einem Tag die Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik anhand von Skizzen, Beispielen und unterstützenden Animationen. Dieses Statistik-Fundament dient u. a. zur Vorbereitung auf weiterführende Themen...

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Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-2. Tag) des Kurses Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen, Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data-Science-Projekte, Data-Science-Methoden (insbesondere Machin...

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Einstieg mit Azure Machine Learning Einführung in Azure Machine Learning, Mit Azure Machine Learning arbeiten , Visual Tools für Machine Learning Automatisiertes Machine Learning, Azure-Machine Learning-Designer , Durchführen von Experimenten und Mod...

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Einführung in datengetriebene Technologien Digitale Transformation., Rolle des:der Controller:in., Grundbegriffe „Data Science“, „Machine Learning“, „KI“, „Big Data“, “ChatGPT”., Bedeutung von KI und Analytics für das Controlling., Vorstellung gängig...

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Einführung und Datenimport Einführung in Data Science und RapidMiner, Überblick über die Benutzeroberfläche und Arbeitsumgebung von RapidMiner, Datenimport aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken usw.), Dateninspektion und erste Schritte i...

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Einführung Data Science Was ist Data Science & das Potential dahinter?   CRISP-DM mit Beispielen Datenstrategie: Projektvorgehen nach CRISP-DM   Data Fallstudien Die fünf strategischen Daten-Use-Cases   Kurzvorstellung DataSc...

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