Sie lernen alles, was im Umgang mit Daten wichtig ist. Sie verstehen, welchen Impact datengetriebene Prozesse auf Ihr Unternehmen und Ihren Arbeitsalltag haben könnten.

Ein praxisorientierter Einstieg ins Thema KI. Lernen Sie die Funktionsweise der Technologie und die Unterschiede zwischen verschiedenen Modellen kennen. Wo liegen Potenziale für Ihr Unternehmen?

Ob Einsteiger:in oder Kenner:in – wir bereiten Ihr Unternehmen auf den ethischen Umgang mit Daten & KI vor. Praktische Beispiele zeigen Gefahren und Stolperfallen – und wie man diese sicher umschifft.

Daten sind ein kostbares Gut. KI ist ein mächtiges, aber fehleranfälliges Instrument. Welche Gefahren drohen? Wie schützen Sie sich am besten dagegen? Und welche Richtlinien zu sind zu beachten? Hier erfahren Sie es.

Seit dem Hype um ChatGPT sind Chatbots und NLP (Natural Language Processing) in aller Munde. Wir geben einen praxisnahen Einstieg ins Thema und zeigen Chancen, Risiken und Limitierungen der Technologie auf.

Ob bei der Gesichtserkennung oder in autonomen Fahrzeugen: Computer Vision findet immer breitere Anwendung. Lernen Sie die Funktionsweise der zugrundeliegenden Technologie sowie die damit verbundenen Chancen und Risiken kennen.

Mit künstlichen neuronalen Netzen imitiert die Technologie des Deep Learning das menschliche Gehirn. Ein anwendungsorientierter Überblick über die Zukunftstechnologie ermöglicht Ihnen, den Impact für Ihr Unternehmen einzuschätzen. 

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Solide Statistikkenntnisse sind das Fundament für eine erfolgreiche Arbeit mit Daten. Praxisnah und zielgruppenorientiert vermitteln wir die Grundlagen der Statistik und befähigen Ihre Mitarbeiter:innen, einfache Analysen selbst durchzuführen.

Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Anwendung, die sich nicht nur für professionelle Programmierer:innen eignet. Auch Einsteiger:innen können hier erste Schritte in der Datenanalyse machen – angeleitet durch unsere erfahrenen Coaches.

Power BI ermöglicht es auch nicht-technischen Mitarbeiter:innen, Analysen durchzuführen, Reportings zu erstellen – und so datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Wir geben Ihnen eine Einführung in das Business-Intelligence-Tool von Microsoft.

So machen Sie Ihre Daten sichtbar und verständlich – und etablieren Stück für Stück eine datenbasierte Arbeitsweise in Ihrem Unternehmen. Wir geben Ihnen eine Einführung in die Software und führen gemeinsam erste Analysen und Visualisierungen durch.

Analysen sind das eine. Doch um wirklichen Impact zu schaffen, müssen die Ergebnisse zielgruppengerecht kommuniziert werden. Erfahren Sie, wie Sie durch die Kombination aus klassischem Storytelling und moderner Datenvisualisierung das Beste aus Ihren Daten herausholen.

Ein essenzieller Bestandteil des Data Storytellings ist die Visualisierung. Unsere Data Scientists machen das am liebsten mit Jupyter Notebook und der Python-Bibliothek Plotly. Klingt kompliziert? In diesem Modul zeigen wir Ihnen, wie einfach Datenvisualisierung sein kann.

Solide Statistikkenntnisse sind das Fundament für eine erfolgreiche Arbeit mit Daten. Praxisnah und zielgruppenorientiert vermitteln wir die Grundlagen der Statistik und befähigen Ihre Mitarbeiter:innen, einfache Analysen selbst durchzuführen.

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Die Arbeit mit Daten stellt IT-Abteilungen vor neue Herausforderungen. Wir machen Ihr Team mit den wichtigsten Aspekten des Data Engineerings vertraut (von der Datenqualität bis zur Infrastruktur) und lassen viel Raum für die praktische Anwendung.

Der Einsatz von KI stellt IT-Abteilungen vor neue Herausforderungen. Wir machen Ihr Team mit den wichtigsten Aspekten des KI Engineering vertraut und setzen dabei einen besonderen Fokus auf das effiziente Zusammenspiel zwischen Entwicklung und Systembetrieb (MLOps).

Sie haben großartige Machine-Learning-Modelle gebaut, aber der Impact fürs Unternehmen bleibt aus? Die Integration der KI in bestehende Infrastruktur und laufende Prozesse ist einer der häufigsten Stolpersteine. Die Lösung: MLOps! Wir zeigen Ihnen, wie es geht.

Docker ist eine zentrale Technologie im Umgang mit Machine-Learning-Modellen in der Cloud. Anhand von praxisrelevanten Beispielen zeigen wir Ihnen, wie diese Schlüsseltechnologie funktioniert, und wie Sie sie anwenden, um Ihre ML-Modelle zu deployen.

Wer ein KI-Projekt erfolgreich umsetzen will, muss den Datenschutz von Beginn an mitdenken. Von der Anonymisierung personenbezogener Daten bis zur Speicherung in gesicherten Systemen lernen Sie die wichtigsten Maßnahmen kennen.

Je besser sich Unternehmen schützen, desto kreativer werden die Cyberkriminellen. Auch künstliche Intelligenz wird regelmäßig zum „Opfer“ von Manipulation und datengetriebenen Attacken. Erfahren Sie, mit welchen Maßnahmen Sie für größtmögliche Sicherheit sorgen.

Die Arbeit mit Daten stellt IT-Abteilungen vor neue Herausforderungen. Wir machen Ihr Team mit den wichtigsten Aspekten des Data Engineerings vertraut (von der Datenqualität bis zur Infrastruktur) und lassen viel Raum für die praktische Anwendung.

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Docker ist eine zentrale Technologie im Umgang mit Machine-Learning-Modellen in der Cloud. Anhand von praxisrelevanten Beispielen zeigen wir Ihnen, wie diese Schlüsseltechnologie funktioniert, und wie Sie sie anwenden, um Ihre ML-Modelle zu deployen.

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