Daten-, KI- und Cloud-Kurse

Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!

Lernen Sie, Ihr erstes neuronales Netzwerk zu erstellen, Hyperparameter anzupassen und Probleme in PyTorch zu lösen.

Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten mit Python zu analysieren und auszuwerten.

Lernen Sie, Daten aus mehreren Tabellen zu kombinieren, indem Sie Daten mit Pandas zusammenführen.

Lernen Sie, Daten mit explorativer Datenanalyse (EDA) in Python zu erkunden, visualisieren und analysieren.

Erfahren Sie, wie Sie Tabellen, deren Beziehungen und gespeicherte Daten in einer Datenbank erkunden.

Erfahren Sie, wie Sie KI-Anwendungen mit LLMs, Prompts, Chains und Agents in LangChain erstellen.

Lernen Sie, Abfragen für Analysen und Datenengineering mit Fensterfunktionen zu erstellen, dem SQL-Geheimtipp!

Lerne, effizienten Code zu schreiben, der schnell ausgeführt wird und Ressourcen geschickt zuweist, um unnötigen Overhead zu vermeiden.

Lernen Sie, schmutzige Daten zu diagnostizieren und zu behandeln, um genaue Einblicke zu gewinnen!

Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!

Lernen Sie die wichtigsten PostgreSQL-Funktionen zur Datenmanipulation, -verarbeitung und -umwandlung.

Lernen Sie, wie Sie mit scikit-learn und scipy unbeschriftete Datensätze clustern, transformieren und visualisieren.

Dieser Kurs führt Sie von der Snowflake-Grundarchitektur zu fortgeschrittenen SnowSQL-Techniken.

This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.

Sie lernen, wie man Tabellen (un)pivotiert, transponiert, anhängt und verbindet. Nutzen Sie benutzerdefinierte Spalten, M-Sprache und den erweiterten Editor.

Lerne grundlegende Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python und wende sie auf Textdaten an.

Lernen Sie, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket umzusetzen.

Erhalte eine Einführung in Docker und entdecke seine Bedeutung im Werkzeugkasten von Datenexperten. Erfahre mehr über Docker-Container, Images und mehr.

Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifikation mit scikit-learn verwenden.

Lernen Sie, Best Practices für wartbare, wiederverwendbare, komplexe Funktionen mit guter Doku zu nutzen.

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

Prognostiziere Immobilienpreise und Klickrate durch Regression mit statsmodels in Python.

Lernen Sie, eine SQL-Tabelle zu analysieren und Erkenntnisse an das Management zu berichten.

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.

Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.

Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!