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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 /  22. Februar 2021, 03. Mai 2021 / 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 /  24. Februar 2021, 23. Juni 2021 / Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Künstliche Intelligenz

    © Fraunhofer IAIS

    Diese Schulung richtet sich an Teilnehmende aus Management und Fachbereichen, die einen kompakten Einstieg in das Themenfeld Künstliche Intelligenz erhalten wollen, um im Austausch mit KI-Experten und Data Scientists »sprechfähig« zu werden. Was sind die Schlüsselbegriffe und Technologien hinter KI? Wie hängen KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammen und warum feiert KI gerade jetzt Durchbrüche? Welche Implikationen hat der Paradigmenwechsel von programmierter Logik hin zu lernenden KI-Systemen? Was macht einen guten KI-Anwendungsfall aus und welche Voraussetzungen braucht es für einen wirtschaftlichen Erfolg? Wie setzt man eine KI-Lösung methodisch und technisch um? Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Abgerundet wird das Modul durch interaktive Übungen zur Rekapitulation der Kerninhalte sowie einem ersten Blick in die Welt des Deep Learning.

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  • Online oder vor Ort /  02. März 2021, 15. April 2021, 17. Juni 2021 / Dauer: 2 Tage à 6 Std. (Präsenz), 4 Tage à 3 Std. (Online)

    ERP-Auswahl und -Einführung

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    Diese Schulung vermittelt Kompetenzen, das für Ihr Unternehmen optimal geeignete ERP-System auszuwählen und erfolgreich einzuführen. Dabei werden kaufmännische und technische Gesichtspunkte berücksichtigt. Zielgruppe sind Manager*innen, Abteilungs- und Teamleiter*innen sowie Mitarbeiter*innen in Stabsfunktionen, welche die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachseiten optimieren möchten.

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  • Online oder vor Ort /  11. März 2021, weitere Termine siehe Anmeldeformular / Dauer: 2 Tage à 6 Std. (Präsenz), 4 Tage à 3 Std. (Online)

    Vendor Management und Outsourcing

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    Das Nutzen von IT-Dienstleistern kann Geld sparen, Skalierbarkeit und Qualität erhöhen sowie die eigenen Fähigkeiten erweitern. Dazu muss man wissen, was man auslagern kann und wie man den passenden Anbieter findet und managed. Wir unterstützen Sie dabei! In dieser Schulung vermitteln wir, in allen Phasen des Prozesses die passenden Strukturen und Werkzeuge zu nutzen: Von der Anforderungsanalyse über die Anbieterauswahl bis zum langfristigen Management der Zulieferer. Zielgruppe sind Manager*innen, Abteilungs- und Teamleiter*innen sowie Mitarbeitende in Stabsfunktionen, welche die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachseiten optimieren möchten.

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  • Online oder vor Ort /  11. März 2021, weitere Termine siehe Anmeldeformular / Dauer: 3 Tage à 6 Std. (Präsenz), 6 Tage à 3 Std. (Online)

    IT Business Engineer

    © Fraunhofer IAIS

    Diese Schulung vermittelt Kompetenzen für effizientes Management an der Schnittstelle zwischen IT und Geschäft. Alle methodischen Grundlagen werden direkt an konkreten Anwendungsfällen trainiert. Zielgruppe sind Manager*innen, Abteilungs- und Teamleiter*innen sowie Mitarbeitende in Stabsfunktionen, welche die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachseiten optimieren möchten.

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  • Online /  15. März 2021, 19. April 2021, 14. Juni 2021 / Dauer: 5 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Basic Level

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    Durch die Schulung »Data Scientist Basic Level« erlangen Sie breitgefächertes Wissen, um effizient in Data Science Teams mitarbeiten zu können. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in ihrem Unternehmen erschließen, wie Dateningenieur*innen Daten beschreiben und integrieren, wie Analyst*innen mit maschinellen Lernverfahren Muster und Trends erkennen und wie Software-Ingenieur*innen mit modernen Datenbanken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-Data-Systeme entwickeln. All dies unter Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Data Scientist Basic Level« ab.

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  • Online /  15. März 2021, 15. November 2021 / Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Trustworthy AI

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    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 /  23. März 2021, 08. Juni 2021 / Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Datenanalyse

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    Durch die interaktive Online-Schulung »Kompakteinstieg Datenanalyse« bekommen Sie einen kompakten Überblick über die Datenanalyse mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren. Die wichtigsten Schritte in einem Datenanalyse-Projekt werden Ihnen durch theoretische Inhalte, aber auch über die Projekterfahrung der Dozenten näher gebracht. Dieser Kurs ist ein idealer Einstieg in das Themenfeld des maschinellen Lernens, da Sie aktuelle Methoden und deren Anwendung kennenlernen. Die theoretischen Inhalte werden durch eine Einführung in das Analysetool KNIME vertieft.

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  • Online /  23. März 2021, 18. Mai 2021 / 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 /  24. März 2021, 09. Juni 2021 / Dauer: 2 Tage

    Maschinelles Lernen mit Python

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    In dieser Online-Schulung lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse durch maschinelle Lernverfahren kennen. Die weitergehenden Möglichkeiten der Programmiersprache »Python« und insbesondere der Bibliothek scikit-learn und Pandas werden 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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