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Inhalte: DATA ENGINEER
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Datenbanken (ca. 3 Tage)
Data Warehouse (ca. 4 Tage)
ETL (ca. 4 Tage)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)

DATA ANALYTICS
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
Dashboards (ca. 3 Tage)
Text Mining (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 5 Tage)

MACHINE LEARNING
Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)
Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)
Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)
Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)

DEEP LEARNING
Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)
Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)
Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)
Transfer Learning (ca. 1 Tag)
Regional CNN (ca. 1 Tag)
Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)
Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)
Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)
Sprachmodelle (ca. 1 Tag)
Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)
Bayes'sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.