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Data Analytics und Data Science praktisch umsetzen mit KNIME

Datenprojekte mit Künstlicher Intelligenz – ohne Programmierung
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Blended Learning

Machine Learning und Data Mining: Konzepte, Modelle, Lernverfahren

Der technische Grundkurs für eigene KI- und Data-Projekte
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Smart Data Science: Ihr Einstieg in die professionelle Datenanalyse (Online)

Vom Basiswissen bis zum professionellen Datenprojekt mit dem CRISP-DM-Prozess
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Blended Learning

Predictive Analytics: Datenbasierte Prognosen mit KI und Vorhersagemodellen

Datenbasierte Vorhersagen mit Künstlicher Intelligenz und Zeitreihen-Modellen

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Blended Learning

Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Excel und Power BI

Daten kompetent einsetzen – der Praxiskurs für die Datenanalyse mit Bordmitteln
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Blended Learning

Product Owner in der Praxis – UX-fokussiert & datenbasiert Produkte entwickeln

Nutzerzentrierung im agilen Management

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Blended Learning

Agiles Produktmanagement Advanced: Produkte kunden- & marktorientiert gestalten

Produktmanagement als Kontaktsport – datengestützt, KI-powered und kundenorientiert
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Blended Learning

Interaktive und dynamische Dashboards mit Pivot in Excel

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Blended Learning

Digitalisierung in HR

People Analytics, Generative AI, Bots & Co. intelligent anwenden
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Blended Learning

Aufbauschulung IT-Grundschutz-Berater (BSI)

Aufbauschulung gemäß Curriculum des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI)

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Große Datenmengen zu strukturieren und sie dadurch in nützliche Informationen zu verwandeln – das ist die Hauptaufgabe eines Data Scientist. Als Spezialist für Daten und Datenbezüge erstellt er aus bloßen Zahlen sinnvolle Prognosen für die Zukunft und gibt dem Unternehmen Handlungsempfehlungen. Data Scientist: Key Facts Ausbildung Masterstudium Data Science, Informatik oder Mathematik Berufserfahrung von Vorteil

Kompass und Kristallkugel? In der Welt der Daten sind Data Analytics und Data Science genau das – Werkzeuge, die Unternehmen den Weg weisen oder in die Zukunft blicken lassen. Unternehmen setzen sie ein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln. Doch worin genau unterscheiden sich Data Analytics und

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Auf die Arbeit der Projektentwickler baut die gesamte Immobilienbranche. Denn sie schaffen die Grundlage, auf der Verkäufe, Vermietungen und Gewinne erst möglich werden: die Immobilien. Zugegebenermaßen sind Projektentwickler nicht auf dem Baugerüst zu finden. Dennoch sind sie die treibende Kraft hinter Immobilienprojekten. Mit Weitblick und organisatorischem Geschick entwickeln Immobilien Projektentwickler die optimalen Konzepte für das

Fachkräftemangel, steigende Lebenshaltungskosten, Wertewandel: Unternehmen stehen heute stärker denn je vor der Herausforderung, Talente zu gewinnen, zu halten und zu motivieren. Benefits, also zusätzliche Mitarbeiterangebote, spielen dabei eine zentrale Rolle. Laut StepStone-Studie (2024) bezieht fast jede:r zweite Jobwechselwillige die Zusatzleistungen eines Unternehmens aktiv in die Entscheidung ein. Und 32 % würden der WTW Global Benefits Attitudes

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