Bauen Sie mit unserem Data Scientist Trainingsprogramm das entscheidende Fachwissen auf, um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können: spielen Sie zukünftig eine Schlüsselrolle in der Gestaltung der Zukunft Ihres Unternehmens, indem Sie komplexe Daten analysieren und Daten in wertvolle Erkenntnis umwandeln.
Unsere Schulung umfasst fünf Module, die von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zur effektiven Anwendung von KI und fortgeschrittenen Tools reichen.
Modul 1: Einführung in Machine Learning mit Python & scikit-learn
Fundierter Einstieg in die Welt des Maschinellen Lernens und das Python-Paket scikit-learn. Typische Arbeitsschritte und Fallstricke werden vorgestellt.
Modul 2: Überwachtes Lernen mit scikit-learn
Die zentralen überwachten Verfahren im Bereich des Machine Learning sowie deren Anwendung in der Regression und der Klassifikation.
Modul 3: Unüberwachtes Lernen mit scikit-learn
Überblick über die wichtigsten unüberwachten Lernverfahren im Machine Learning. Sie erkunden die Möglichkeiten von Dimensionsreduktion und Clusteralgorithmen.
Modul 4: Grundlagen Neuronaler Netze mit Tensorflow/Keras
Die Funktionsweise neuronaler Netze, welche die Basis für zahlreiche komplexe Anwendungen wie zum Beispiel in der Computer-Vision oder Sprachverarbeitung bilden.
Modul 5: Einführung in Git
Dieses modulübergreifende Element bietet eine gründliche Einführung in Git, das leistungsstarke System zur Versionskontrolle.
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Almost every day, well-known companies find themselves in the headlines because they have been the victim of a cyberattack. For a long time now, security training and the development of measures have no longer been about the question of whether one will be affected, but when and to what extent. However, this does not mean that manufacturing companies should just sit and wait until the time comes. In this paper, we have listed what companies can do in advance to delay attacks and be as resilient as possible to attacks.
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