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Einführung in Machine Learning mit Python – von Datenaufbereitung bis Deep Learning

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Christian Heitzmann
26.08 - 30.09.26
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Ethical Hacking für Admins – Pentesting für eine sichere IT

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Frank Ully
20.08 - 17.09.26
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NIS-2 in der Praxis – Cybersicherheit, Risikomanagement und Sicherheitskultur im Unternehmen

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Fortgeschrittenes Ethical Hacking – Deep Dive ins Pentesting für Admins

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Frank Ully
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KI und Data Science im Unternehmen – von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen

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Benedikt Backhaus
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34 Inhalte zum Thema Data Science gefunden
Python für Stochastik und Wahrscheinlichkeitstheorie

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Fabio Basler
03:40h
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PySpark – Teil 2: Datenverarbeitung mit PySpark DataFrames

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Fabio Basler
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Stable Diffusion: Bilder aus Texten generieren

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Dr. Gerhard Heinzerling
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Julia für Data Science

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Fabio Basler
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Programmieren mit R: Grundlagen Teil 2

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Fabio Basler
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Einstieg in das Azure Machine Learning Studio

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Emil Vinčazović
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DAX in Power BI für Einsteiger

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Fabio Basler
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Datenvisualisierung für Data Science mit Tableau

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Fabio Basler
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Datenauswertung und -visualisierung mit Julia

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Fabio Basler
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Microsoft Fabric – Data Factory

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Emil Vinčazović
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Microsoft Fabric – Synapse Real-Time Intelligence

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Emil Vinčazović
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KI im Unternehmen – Anwendungsfälle erkennen und umsetzen

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VBA-Makros in Excel für Fortgeschrittene

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Einstieg in Microsoft Fabric

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Microsoft Fabric – Synapse Data Warehouse

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Microsoft Fabric – Synapse Data Engineering

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Microsoft Fabric – Synapse Data Science

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Deep Learning – Teil 3: Textverarbeitung

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Microsoft Fabric – Power BI

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Deep Learning – Teil 4: Deep Reinforcement Learning

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Deep Learning – Teil 1: Künstliche neuronale Netze mit TensorFlow

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PySpark – Teil 4: Machine Learning mit Spark MLlib

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Power BI für Fortgeschrittene

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Vorhersagemodelle mit dem Azure Machine Learning Studio

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Angewandtes Machine Learning mit Python

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