Schulungssuche

Durch die Schulung »Data Scientist Basic Level« erlangen Sie breitgefächertes Wissen, um effizient in Data Science Teams mitarbeiten zu können. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in ihrem Unternehmen erschließen, wie Dateningenieur*innen Daten beschreiben und integrieren, wie Analyst*innen mit maschinellen Lernverfahren Muster und Trends erkennen und wie Software-Ingenieur*innen mit modernen Datenbanken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-Data-Systeme entwickeln. All dies unter Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Data Scientist Basic Level« ab.

Die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« vermittelt einen umfassenden Überblick über die zur Absicherung von KI-Anwendungen relevanten Handlungsfelder. Sie erfahren, wie innovative KI-Technologien auf vertrauenswürdige Weise entwickelt und angewendet werden können. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise vertrauenswürdiger maschineller Lernverfahren und lernen spezifische Risiken von KI-Anwendungen kennen. Im Deep-Dive in die verschiedenen Handlungsfelder für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfahren Sie, mit welchen Metriken man die Risiken messen und mit welchen Methoden man ihnen begegnen kann. Die Inhalte werden durch maßgeschneiderte Demos und Übungsaufgaben vertieft. Die Schulung schließt mit einem ausführlichen Praxis-Beispiel, an dem eine systematische Herangehensweise für vertrauenswürdige KI illustriert wird.

Diese Schulung schließt an die Angebote »Data Scientist Basic Level« und »Data Scientist Specialized in Data Analytics« an. Fachkräfte mit Programmiererfahrung und Grundkenntnissen in der Datenanalyse lernen Methoden und Tools zur Analyse von Big Data kennen. Nach der Schulung verstehen Sie, wie Analysealgorithmen für eine skalierbare Big-Data-Architektur implementiert werden und haben Beispiele für Batch- und Streaming-Verarbeitung kennengelernt. Sie lernen den Einsatz von Tools und Methoden zur Analyse von großen Datenmengen am Beispiel von Spark kennen, wobei insbesondere die Algorithmen aus Spark Machine Learning Library sowie Anbindung von Spark an Python (PySpark) vorgestellt und selbst eingeübt wird. Unter dem Thema »Deployment« wird besprochen, wie Modelle, die im Batch auf historischen Daten erstellt worden sind, auf neuen Daten schnell angewendet werden können. Des weiteren wird die Einbindung von Streaming-Systemen und Methoden der Datenanalyse unter Echtzeitanforderungen besprochen.

Hier lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse kennen. Für die praktischen Übungen kommt die freie Software »KNIME« zum Einsatz. Die weitergehenden Möglichkeiten der statistischen Programmiersprache »Python« werden ebenfalls vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs und ein frei wählbares Vertiefungsmodul. Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und des Deep Learnings kennen. Ausgehend von den Grundprinzipien des maschinellen Lernens wird die Repräsentation von Bedeutungen durch Einbettungsvektoren vorgestellt. Mit Hilfe von Self-Attention können extrem leistungsfähige kontextabhängige Einbettungen konstruiert werden, die für vielfältige Aufgaben eingesetzt werden können. Sie erhalten einen umfassenden Deep Dive in die Funktionsweise von generativen Sprachmodellen (z.B. ChatGPT) und daraus abgeleiteten Modellen zur Bilderzeugung (z.B. DALL-E). Ergänzend werden verwandte state-of-the-art Modelle zur Zeitreihenanalyse und Robotersteuerung vorgestellt.

Werden Sie Spezialist*in für das Datenmanagement! Unsere Fraunhofer-Expert*innen vermitteln Ihnen, wie Sie mit dem Konzept des Data Lakes Daten für die Analyse zusammenführen und aufbereiten. Diese praxisorientierte und interaktive Ausbildung befähigt Sie, Entscheidungen zur Einführung und Nutzung von Data Lakes oder NoSQL-Datenbanken zu treffen.

Das Seminar bietet einen Überblick über den Stand der Technik an der Schnittstelle zwischen funktionaler Sicherheit (Safety) und Künstlicher Intelligenz inklusive relevanter Normen und Normungsinitiativen, zudem schafft es Bewusstsein für die Herausforderungen beim Einsatz von KI in sicherheitskritischen Lösungen, indem typische Problemstellungen aus diesem Spannungsfeld aufgezeigt werden. Teilnehmer*innen lernen mögliche Strategien für den sicheren Einsatz von KI-Lösungen kennen und erproben eine Auswahl von Ansätzen, die ihnen dabei helfen, konkrete Herausforderungen zu adressieren und maßgeschneiderte Safety-Konzepte abzuleiten. Die online durchgeführte Schulung beinhaltet einen hohen Anteil an Übungen und Interaktion, um die Inhalte praxisnah zu vermitteln und den Transfer in den beruflichen Alltag zu erleichtern. Als zertifizierter »Data Scientist Specialized in Assuring Safety« wissen Sie über das Gefahren- und Innovationspotential von KI-Anwendungen im sicherheitskritischen Umfeld besitzen einen Überblick über die Grundlagen des Safety Engineerings kennt maßgebliche KI-Grundlagen aus dem Blickwickel Safety können Nutzen und Verbindlichkeit von Safety und KI-Standards einordnen kennen eine Auswahl möglicher Strategien und Maßnahmen für sichere KI können Assurance Cases, als mögliche Argumentationsgrundlage für KI-bezogene Sicherheitsnachweise, exemplarisch anwenden

Diese Schulung schließt an das Angebot »Certified Data Scientist Basic Level« an und richtet sich sowohl an Fachkräfte mit Erfahrung in der Datenanalyse und Grundkenntnissen des Software Engineering als auch an erfahrene Software Engineers, deren Berufsweg sie in Kontakt mit Data Science und deren Implementation gebracht hat. In der Schulung lernen Sie Methoden und Tools zur Operationalisierung von Machine Learning-Anwendungen (»Machine Learning Operations (MLOps)«), kennen.

Daten sind der Rohstoff der Zukunft, wobei die Qualität der Daten maßgeblich das Ergebnis einer jeden Analyse beeinflusst – egal ob in Form von Bildern oder Tabellen. Dies gilt für klassische Data-Mining-Prozesse und neueste Methoden der künstlichen Intelligenz gleichermaßen. Hochwertige Daten bieten Unternehmen einen klaren Mehrwert und Wettbewerbsvorteil. In diesem Seminar lernen Analysten, Entwickler und Domänenexperten aus unterschiedlichen Fachrichtungen (Produktion, Finanzwesen, Pharmazie, u.a.) die wichtigsten Verfahren zur Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität für Projekte mit dem Themenschwerpunkt der Datenanalyse. Reale Daten enthalten oftmals vielfältige kleine Fehler, welche negative Auswirkungen auf eine Analyse haben können. Damit Sie das Potenzial Ihrer Daten voll ausschöpfen können, vermittelt dieses Seminar umfassend die wesentlichen Grundlagen der modernen Datenvorverarbeitung für sowohl tabellarische als auch Bilddaten. Praxisbezogen und interaktiv werden die Schulungsinhalte in kleinen Aufgaben angewandt: anhand von Anwendungsfällen und Datensätzen aus der Computerchipherstellung und der Qualitätskontrolle von Solarpanelen setzen Sie die erlernte Theorie mit Python praktisch um. Nach dem Besuch dieser Schulung sind Sie in der Lage, die Datenvorverarbeitungen in Ihrem Alltag strukturiert und effizient durchzuführen und Ihre Daten besser für Data Science-Projekte zu nutzen.

Du betreust einen oder mehrere Prozesse in deiner Organisation? Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Stärken von Prozess Mining nutzen kannst, um Entscheidungen datengetrieben zu treffen. Du lernst, wie du von manuellen Prozessanalysen wegkommst und dabei Zeit sparst. Unsere Fachexpert:innen vermitteln dir die verschiedenen Methoden der Prozessanalyse und zwar unabhängig von irgendeinem Anbieter und basierend auf den neuesten wissenschaftlichen Kenntnissen! Im Kurs lernst du folgendes: Die reale Ausführung deines Prozesses zu identifizieren Effiziente Nutzung deiner Prozessdaten Identifikation von Problemen mit konkreten Zahlen Alles rund ums Projekt: Methodik eines Process Mining Projekts Wie du Process Mining in deinem Unternehmen skalieren kannst Alles, was du brauchst, ist ein Windows-Laptop mit den notwendigen Berechtigungen zur Installation von Software und ein paar Python Grundkenntnisse. Schon geht’s los! Den genauen Kursplan findest du am Ende der Seite in der Grafik. Für Fragen kannst du dich auch direkt an unsere Experten wenden. Den Kontakt findest du im Link auf der rechten Seite.