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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.