Algorithmische Content-Platzierung auf Websites, Online Ad-Optimierung, Chatbots, Conversational AI.
Dynamic Pricing, Recommendations, Next Best Offer.
Forecasting der Absatzzahlen, Sourcing der notwendigen Vorprodukte bzw. Betriebsmittel, Erkennung von kritischen Kommunikationssituationen per Sentiment-Analyse.
Betrugserkennung, Zahlungsverhalten, Liquiditätsplanung, Prognose des Kreditausfalls, Algorithmic Trading.
Claims and Total Loss Forecast. Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Schadensfall geltend gemacht wird und wie hoch ist die Schadensumme?
Vorhersagen von Lieferengpässen.
Ableitung der Fertigungsmethode auf Basis der Bauteilgeometrie und Eigenschaften, Auslastungsoptimierung sequenzieller Anlagen, automatisierte ressourcenoptimale Produktionsfahrweise.
Prädiktive Wartung, Zustandsüberwachung, adaptive Wartungsintervalle.
Für alle, die sich einen Überblick verschaffen wollen
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Mit Daten und Machine Learning Innovation lenken und sichern
Vermittlung der Grundlagen für eine datengetriebene Organisation mit dem Fokus auf dem Überblick über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
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Basic
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Grundlagen des datengestützten Arbeitens
Kennenlernen von Technologien und Grundlagen für datengetriebenes Arbeiten und Entscheiden für höheres Datenbewusstsein in Unternehmen.
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Basic
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Datengetriebenes Arbeiten im Unternehmen richtig steuern
Vermittlung von notwendigem Wissen zu Planung und Aufbau einer Datenstrategie. Einführung in das Datenmanagement und in Themen wie Datenqualität, Prozesse, Sicherheit und Jobrollen.
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Basic
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Wie Data Visualization wirklich funktioniert und was es bewirkt
Der potenzielle Informationsgehalt der Daten erschließt sich optimal über Visualisierungen. Es gilt die Potenziale der Datenvisualisierung zu nutzen.
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Basic
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Von den Grenzen traditioneller Datenorganisation zur Big Data Verarbeitung und Architekturen
Kennenlernen des Profils und der Tätigkeit eines Data Engineers sowie Aspekte der Verarbeitung und Strukturierung von Daten.
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Basic
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Warum brauchen wir Machine Learning und wie geht es weiter?
Kennenlernen von klassischem Supervised Learning aus Klassifikation und Regression sowie von Unsupervised Learning mit Clustering Methoden und Anomalierkennung.
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Basic
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Für alle, die tiefer in die Materie eintauchen und Data Science in die praktische Anwendung bringen wollen
Künstliche Intelligenz ohne Programmierkenntnisse nutzen
Praktische Anwendung von Date Science im Businesskontext mit dem Fokus selbst mit den Daten zu arbeiten, Daten zu beurteilen und die Potenziale zu visualisieren.
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Medium
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Daten analysieren und visualisieren mit Python
Anwendungsorientierte Vermittlung von Python zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von echten Businessdaten sowie Grundlagen in Statistik.
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Machine Learning-Algorithmen mit Python
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