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Auf dieser Seite finden Sie alle aktuellen Schulungsangebote am Fraunhofer IAIS. Sie können die Schulungen nach Kategorien (Themen und Einstiegslevel) durchsuchen.

Unsere Schulungstermine und -angebote werden regelmäßig aktualisiert. Für genauere Infos klicken Sie bitte auf das entsprechende Schulungsangebot. Bei Fragen können Sie uns jederzeit unter datascientist@iais.fraunhofer.de kontaktieren.

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  • Online / 20. September 2021, 15. November 2021 , 29. November 2021, 28. März 2022, 02. Mai 2022, 19. September 2022, 26. September 2022, 17. Oktober 2022, 14. November 2022, 12. Dezember 2022 / Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Data Analytics

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    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.

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  • Online / 05. Oktober 2021, 15. November 2021, 29. März 2022, 30. Mai 2022, 11. Oktober 2022, 08. November 2022 / Dauer: 4 Tage Grundkurs (+ Vertiefungsmodul)

    Certified Data Scientist Specialized in Deep Learning

    © Fraunhofer IAIS

    Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs und ein frei wählbares Vertiefungsmodul. Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und tiefe Lernverfahren kennen und vertiefen sie in einem Einsatzbereich. Um den Wissenstransfer in Ihr Unternehmen sicher zu stellen, arbeiten Sie an praktischen Aufgaben in einem »virtuellen Labor«. Dabei wechseln zwei Präsenzphasen mit Phasen selbstständiger Arbeit, wo Sie im virtuellen Labor eine umfangreichere Aufgabe bearbeiten, Ihren Fortschritt dokumentieren und bei Bedarf Rücksprache mit unseren Expert*innen halten. Damit sind Sie bestens vorbereitet, um für die Zertifizierung zum »Senior Data Scientist« im selben Lernlabor ein Analyseprojekt eigenständig zu bearbeiten.

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  • Online / 08. November 2021, 02. Mai 2022, 21. November 2022 / Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Big Data Analytics

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    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.

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  • Online / 15. November 2021, 09. Mai 2022, 14. November 2022/ Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Trustworthy AI

    © Fraunhofer IAIS

    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.

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  • Online / 17. November 2021, 14. Dezember 2021 / Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Machine Learning Operations (MLOPs)

    Durch die interaktive Online-Schulung »Machine Learning Operations (MLOps)« bekommen Sie einen kompakten Überblick über die Herausforderungen und Lösungsansätze zum produktiven Einsatz von ML-Anwendungen in Ihrem Unternehmen. Die wichtigsten Grundlagen der technischen und organisatorischen Aspekte des Prozessansatzes Machine Learning Operations (MLOps) werden Ihnen entlang des MLOps-Zyklus näher gebracht. Hierbei profitieren Sie von unserem fundierten Data Science Background als auch von der langjährigen Projekterfahrung in internen und Kundenprojekten. Dieser Kurs ist ein idealer Einstieg in das Themenfeld MLOps, da Sie aktuelle Konzepte, Methoden und Werkzeuge kennenlernen. Die technischen Inhalte werden durch einen laufenden Showcase verdeutlicht.

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  • Online / 07. Dezember 2021, 7. Dezember 2021 / Dauer: 2 Tage

    Zeitreihenanalyse

    © Fraunhofer IAIS

    Zeitreihen stellen Analyst*innen vor besondere Herausforderungen. Hier gilt die Annahme, dass die Beobachtungen voneinander unabhängig sind, in der Regel nicht. Zum Beispiel ist die Außentemperatur um 12:01 nicht unabhängig von der Außentemperatur um 12:00. In der Praxis kommen solche Daten häufig vor: Verschleiß an Maschinenteilen, der Kundweg durch einen Online-Shop und Muster in der Aktivierung von Gehirnzellen sind Beispiele für Phänomene, die mit Zeitreihen untersucht werden. In dieser Schulung lernen Sie wichtige Methoden zum Analysieren von Zeitreihendaten kennen. An praxisnahen Aufgaben und Beispielen lernen Sie die Methoden anzuwenden.

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  • Online / 07. Dezember 2021, Dauer: 3 Tage

    Data Quality and Data Preprocessing

    Data Scientist Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    Daten sind der Rohstoff der Zukunft, wobei die Qualität der Daten maßgeblich das Ergebnis einer jeden Analyse beeinflusst. Dies gilt für klassische Data-Mining-Prozesse und neueste KI-Methoden gleichermaßen. Hochwertige Daten bieten Unternehmen einen klaren Mehrwert und Wettbewerbsvorteil. In diesem Seminar lernen Analysten, Entwickler und Datenmanager Verfahren zur Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität. Reale Daten enthalten oftmals kleine Fehler, welche negative Auswirkungen auf eine Analyse haben können. Damit Sie das Potenzial Ihrer Daten voll ausschöpfen, vermittelt dieses Seminar umfassend die wesentlichem Grundlagen der modernen Datenvorverarbeitung. Praxisbezogen und interaktiv werden die Schulungsinhalte in kleinen Aufgaben angewandt: anhand eines Datensatzes 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 zu nutzen.

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  • Online / 09. Dezember 2021, Dauer: 2 Tage

    Deep Learning for Text Mining

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    Nach aktuellen Schätzungen liegen mehr als 80 Prozent der verfügbaren Informationen als Text vor. Das automatische Verstehen der Textinhalte, z.B. in Sozialen Medien, ist daher sehr relevant. Die hier vorgestellten Methoden klassifizieren Dokumente in inhaltliche Kategorien, bestimmen die Ähnlichkeit von Worten, Phrasen und Dokumenten, reichern sie semantisch an mit Namen, Relationen und Meinungen, oder sie beantworten Fragen. Ihre Performanz wurde in den letzten Jahren durch moderne Optimierungsverfahren und Deep Learning entscheidend verbessert.In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick über Textverstehen und die damit lösbaren Probleme. Sie lernen an praktischen Beispielen verschiedene fortgeschrittene Lernverfahren und ihre Einsatzmöglichkeiten auf Basis von Python, Scikit Learn und Google TensorFlow kennen. Zur praktischen Arbeit steht ein virtuelles Labor zur Verfügung mit Zugriff auf leistungsfähige Hardware. Zu jeder Lektion gibt es Beispielskripte als Jupyter Notebooks.

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  • Online / 01. Januar 2099, Termin auf Anfrage / Dauer: 2 Tage

    Small Data Analytics

    © Fraunhofer IAIS

    Hier lernen Fachleute mit erweiterten Kenntnissen in den Bereichen Statistik und Mathematik wesentliche Grundlagen probabilistischer Methoden kennen, um auch bei einer vergleichsweise kleinen Datenbasis verlässliche Modelle zu trainieren. Weiterhin werden Möglichkeiten diskutiert, um nachfolgende Experimente so einzustellen, dass der Informationsgehalt der erzeugten Daten optimal ist.

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