Lernen

Was sind eigentlich Daten und wie komme ich an sie ran? Wie kann ich Daten für meine Projekte nutzen? Was ist ein Data Life Cycle? Datenkompetenzen sind der Schlüssel, um aktiv mit Daten zu arbeiten und sie für das Gemeinwohl einzusetzen.


Die Civic Data Academy


In der Academy des Civic Data Lab findet ihr Lernangebote rund um Daten. Sie bündelt bestehende Lernangebote, entwickelt neue Formate – speziell für die Zivilgesellschaft – und macht sie für alle zugänglich: online, offline, bedarfsgerecht und individuell. Stellt euch eure persönliche Lernreise in die Welt der Daten zusammen und stärkt eure Datenkompetenzen.

Die Civic Data Academy ist gerade noch in der Beta-Phase, wir arbeiten weiter daran, viele weitere Angebote aufzunehmen und freuen uns über Hinweise und Tipps aus der Community. Hier könnt ihr ebenfalls schauen, was es Neues gibt und wie unser Lern-Angebot wächst.


von Ergebnissen

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Veranstaltung
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 3 Stunden
  • 5. März, 16 bis 19 Uhr
  • kostenfrei

Workshop “Daten!? Chancen und Herausforderungen erkunden” im Civic Data Lab

Im Online-Workshop werden wir gemeinsam erarbeiten, was genau eigentlich Daten sind und wie sie unser tägliches Leben beeinflussen. Genauer werden wir uns vor allem Personenbezogene Daten und Umweltdaten ansehen. Wir werden die Bedeutung von Datenschutz und offenen Daten beleuchten und lassen uns von der openSenseMap als Beispiel für offene Umweltdaten inspirieren.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Zertifikatskurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 11. - 21. März sowie 19. - 29. September
  • in deutscher Sprache

Certified Data Scientist Specialized in Data Management

In dieser Schulung lernst du, wie du Daten richtig organisierst, Metadaten nutzt und unterschiedliche Software-Komponenten in den Layern eines Data Lakes einsetzt, um Daten in den Data Lake aufzunehmen, zu speichern, zu transformieren und darauf zuzugreifen. Es ist vorteilhaft, wenn du schon Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung hast.

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Präsenz-Veranstaltung
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 16. März 12 bis 17 Uhr
  • kostenfrei

Daten aus dem Garten: KI-Methoden für Kleingärtner*innen

In Berlin zeigt die KI-Ideenwerktstatt Umweltschutz auf der Saatgut-Tauschbörse, wie Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen kann, alte Kulturpflanzen zu bewahren und die Biodiversität zu fördern. Janis Klug, ein Experte für KI im Umweltschutz, hält einen Vortrag über KI-Grundlagen, den Einsatz von Machine Learning und Sensorik zum Schutz von Kulturpflanzen und gibt Einblicke in den Aufbau von neuronalen Netzen sowie die Datenerhebung im Garten, veranschaulicht am Beispiel der Kartoffelklassifikation.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 17. März – 12. Juli 2024

Data Science – Datenmodellierung für die Praxis

Daten bieten großes Potenzial für Organisationen und Unternehmen, wenn du sie richtig nutzen kannst. Als qualifizierter Data Scientist, der Datenanalyse und -auswertung beherrscht, bist du branchenübergreifend gefragt. Dieses Modulstudium ermöglicht dir einen praxisorientierten Einstieg in die Datenwissenschaft, wobei du Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zum Wissensextrakt aus Daten kennenlernst. Verschiedene Fallstudien zeigen dir die Vielseitigkeit von Data Science.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Zertifikatskurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 5. April bis 17. Mai
  • Berliner Bildungszeit
  • englisch
  • Selbststudium & Präsenzveranstaltungen

Introduction to Statistics and Programming for Data Science

Grundlagen der deskriptiven und inferentiellen Statistik sowie die Grundlagen der Programmierung für die Datenanalyse sind die Lernziele dieses Kurses. Du lernst, wie du die Programmiersprachen R und Python zur Datenanalyse und zur Erstellung von Datenvisualisierungen einsetzen kannst. Es ist gut, wenn du schon Grundkenntnisse in R und Python hast.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • kostenfrei

KI und Soziale Arbeit

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil deines Alltags und wird auch in der Sozialen Arbeit eingesetzt, um Dienste leichter zugänglich zu machen. Dabei müssen ethische Aspekte beachtet werden. Der kostenlose Online-Kurs der Virtuellen Hochschule Bayern gibt dir eine Einführung in KI und zeigt Chancen und Risiken ihres Einsatzes in der Sozialen Arbeit auf. Der Kurs befähigt dich, die Rolle von KI im sozialen Sektor zu verstehen, kritisch zu reflektieren und umfasst technische sowie ethische Themen.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • 8 Wochen á 2 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei
  • open source tool

Data Literacy – Daten interpretieren durch Data Mining

Mithilfe von Data Mining aus großen Datenmengen ist es möglich, neue Erkenntnisse über Zusammenhänge zu gewinnen und genaue Vorhersagen zu treffen. Wie geschieht das? Und wie kann ein Programm selber aus Daten lernen? Dieser Kurs gibt dir eine Einführung. Es werden hierzu selbstlernende Algorithmen des Data Mining im Online-Workshop vorgestellt und ihre Ideen anschaulich erklärt. Im nächsten Schritt lernst du erste Anwendungen im Kontext unterschiedlicher Problemstellungen und mittels echter Datensätze umzusetzen.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • kostenfrei

Kompaktkurs Datenschutz – Webinarreihe

Die vierteilige Videoreihe des DSEE erklärt mit dem Experten Hendrik vom Lehn spezielle Datenschutzthemen: Teil 1 bietet dir ein Datenschutz-Grundlagenwissen, Teil 2 geht auf Cloud-Services, Videokonferenzen und Fotos ein, Teil 3 thematisiert Datenschutz bei Websites, Social Media und Newslettern und Teil 4 klärt über Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenschutz abseits des Datenschutzbeauftragten auf.

  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • kostenfrei

Datenschutz im Verein – praktisch erklärt

Wenn ihr und euer Verein noch kein System zum Umgang mit personenbezogenen Daten hat und ihr unsicher seid, wie ihr vorgehen sollt, bietet euch dieser Workshop gezieltes Basiswissen zum Datenschutz im Verein alle notwendigen Informationen, um die Datenschutzanforderungen Schritt für Schritt umzusetzen.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei
  • 1 Woche à 2-3 Stunden
  • 5-10 Stunden selbst lernen

Data Literacy – Daten bereitstellen mit Sensoren

Dieser Workshop bietet eine detaillierte Einführung in das Sammeln von Daten mittels Sensoren und vermittelt dir das nötige Wissen und die Fähigkeiten, um Sensoren praktisch einzusetzen. Du lernst verschiedene Sensorentypen kennen und erfährst, wie du sie zur Erhebung von Umweltdaten wie Feinstaub, Temperatur und Luftfeuchtigkeit nutzen kannst. Dabei wirst du nicht nur mit den theoretischen Grundlagen vertraut gemacht, sondern erhältst auch praktische Anleitungen, um mit den von dir gesammelten Daten zu arbeiten und sie für deine Zwecke zu analysieren und zu interpretieren.

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 2-4 Stunden
  • englisch

The Data Literacy Course – Learn How to Work with Data

Der Kurs startet mit Datenbegriffen und Analysewerkzeugen, gefolgt von Anwendungen in Business Intelligence und KI. Du lernst anschließend, Datenqualität zu bewerten und Statistiken zu interpretieren. Zum Schluss erwirbst du Kenntnisse in Korrelation und Regression, um Daten richtig zu deuten.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 4 Wochen á 3-4 Stunden
  • englisch
  • kostenfrei

Data Science Ethics

In diesem Kurs lernst du, ethische Fragen im Bereich der Datenwissenschaft zu analysieren. Die Grundlage bildet ein ethischer Rahmen, der gemeinsame Werte umfasst, um richtig von falsch zu unterscheiden. Der Kurs vermittelt dir, wie du ethische Aspekte von Datenschutz, Datenteilung und algorithmischer Entscheidungsfindung durchdenken kannst.

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • kostenfrei

Was sind Daten?

Auf der Lernplattform des DRKs erhältst du einen ersten, einfachen und kurzen Einstieg in die Welt der Daten. Du lernst, was Daten sind, woher Daten kommen, und warum wir Daten brauchen. Der Kurs eignet sich für dich, wenn Daten für dich noch etwas Neues sind.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch
  • kostenfrei
  • open source tool

Machine Learning with Python

Maschinelles Lernen findet viele praktische Anwendungen. Du nutzt in diesem Kurs das TensorFlow Framework, um neuronale Netze zu erstellen und entdeckst fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und bestärkendes Lernen. Außerdem lernst du unterschiedliche Typen von neuronalen Netzwerken kennen.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch
  • kostenfrei
  • open source tool

Data Analysis with Python

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Datenanalyse mit Python. Du liest Daten von unterschiedlichen Quellen, wie CSV und SQL ein und nutzt Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib und Seaborn, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. Wenn du schon einige Grundkenntnisse in der Programmierung hast, ist der Kurs gut für dich geeignet.

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei
  • open source tool

Daten lesen lernen mit Python

Auf dieser Seite findest du Übungen zu Grundlagen der Programmierung in Python sowie den Einsatz von Bibliotheken zum Umgang mit verschiedenen Datentypen. Du lernst Jupyter Notebooks kennen und kannst Gelerntes an Fallstudien ausprobieren. Die Materialien stehen auf github zum Selbstlernen zur Verfügung.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 4 Wochen á 5-10 Stunden
  • englisch
  • kostenfrei
  • open source tool

Einführung in die Bayessche Datenanalyse

Dieser Kurs ist eine Einführung in die Bayes’sche Datenanalyse. Du lernst einige Grundlagen über zufällige Variablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und die Anwendung der Bayes`schen Regeln in der Datenanalyse kennen. Der Kurs ist für dich geeignet, wenn du Vorerfahrung mit der Programmiersprache R hast und du bereits lineare Modelle in der Datenanalyse angewandt hast.

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 1-2 Stunden
  • kostenfrei
  • Videoaufzeichnung
  • Webinar

Datenschutz im Ehrenamt: Datenbestände rechtskonform nutzen

Vereine und gemeinnützige Organisationen haben im Rahmen ihrer Tätigkeiten mit einer Menge an Daten zu tun. Obwohl die Daten für einen bestimmten Zweck im Rahmen der regulären Aktivitäten erhoben werden, haben sie oftmals das Potential für mehr. So lässt sich anhand der Mitgliederdaten eine Prognose über die Entwicklung des Vereins treffen und Daten zu Sponsoren und Spendern lassen sich nutzen, um neue Finanzierungsquellen zu erschließen. Bestehende Datenbestände werden so zu echten Datenschätzen. Aber darf man bestehende Daten einfach so für weitere Zwecke nutzen?

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 8 Wochen á 2 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei
  • open source tool

Data Literacy – Basiskurs Data Lifecycle

Datenkompetenz (Data Literacy) ist die Fähigkeit, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Dieser Kurs ist ein guter Einstieg, du lernst einen planvollen und sicheren Umgang mit Daten sowie ihren bewussten Einsatz unter Beachtung von Datenschutz und Datenethik. Der Kurs enthält Übungen, um Gelerntes direkt an realen Umweltdaten anzuwenden und erste Schritte zum Programmieren mit Python.

 

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei
  • open source tool
  • ca. 36 Stunden

Von der Datenanalyse zur Datengeschichte

Zielgruppengerechte Kommunikation von Datenanalyseergebnissen wird in einer Zeit mit komplexen Herausforderungen wie beispielsweise dem Klimawandel zunehmend wichtiger. In diesem Kurs erlernst du die Voraussetzungen dafür, Geschichten mit Daten zu erzählen. Neben Jupyter Notebooks, quantitativer Datenanalyse und Datenvisualisierung mit R lernst du auch unterschiedliche Typen von Geschichten kennen.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 2-3 Stunden
  • englisch
  • kostenfrei

Finding Stories in Data

Daten können sehr überzeugend wirken, wenn sie auf die richtige Art und Weise präsentiert werden. Beispielsweise können datenbasierte Aussagen deine Wahrnehmung eines Themas verändern und dir unerwartete Erkenntnisse aufzeigen, die sogar deine Handlung beeinflussen. Am Schnittpunkt zwischen Journalismus und Datenanalyse, zeigt dir dieser Kurs wie du Ergebnisse visualisierst, um Geschichten in Daten zu finden, und diese zu erzählen.

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 2-3 Stunden
  • englisch
  • kostenfrei

Data Ethic Essentials

Was bedeutet Datenethik und vertrauenswürdige KI? Verantwortungsbewusste Entscheidungen im Umgang mit Daten sind wichtig um effektive und gerechte Lösungen zu schaffen. Dieser Kurs zeigt dir anhand realer Beispiele die Grundlagen des ethischen Datenmanagements und verleiht dir ein Verständnis von Datenethik, welches dir dabei hilft, deine eigenen Praktiken bewerten und verbessern zu können.
  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 18 Stunden
  • kostenfrei
  • open source tool

SQL für die Datenverarbeitung

SQL steht für Structured Query Language, eine Programmiersprache zur Kommunikation zwischen Datenbanken. Sie kann zum Abfragen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von in einer Datenbank gespeicherten Daten verwendet werden. In diesem Kurs erlernst du Schritt für Schritt die Grundlagen von SQL, wie zum Beispiel das Filtern und Formatieren von Daten, oder auch deren Kombination aus unterschiedlichen Quellen. Der Kurs ist auf Englisch entstanden und wurde ins Deutsche übersetzt.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • kostenfrei
  • open source tool
  • 4-8 Stunden

Bildklassifikation mit Convolutional Neural Networks

Convolutional Neural Networks sind eine Klasse von neuronalen Netzwerken, die speziell für Bilddaten entwickelt wurden. Im Fortsetzungskurs von Quickstart Deep Learning hebst du deine Deep Learning-Kenntnisse auf das nächste Level. Der Kurs enthält einen Exkurs in das Thema Regressionen und du erweiterst deine Programmierkenntnisse mit Python.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 2-4 Stunden
  • kostenfrei
  • open source tool

Quickstart Deep Learning

Was verbirgt sich hinter Deep Learning und neuronalen Netzen? Dieser Kurs bietet dir eine Einführung und zeigt dir die neuen Konzepte direkt in der Praxis, indem du lernst, wie neuronale Netzwerke zur Klassifikation von Daten eingesetzt werden können. Dazu wirst du auch die Programmiersprache Python verwenden, Vorkenntnisse sind hilfreich aber nicht notwendig.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • kostenfrei
  • 8 Stunden

E-Learning Statistik

Wie erhebst du Daten? Was unterscheidet den Mittelwert vom Median? Wie berechnest du eine Lorenz-Kurve? Und wie stellst du deine Daten und Ergebnisse am besten grafisch dar? Neben Antworten auf diese Fragen findest du in diesem Online-Kurs einen Einstieg in die Grundlagen der Statistik und die Erhebung von Daten. Dies bietet dir eine gute Basis für deine Datenanalysen.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Veranstaltung
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • open source tool
  • 1 Termin

Kompakteinstieg Datenanalyse

In dieser interaktiven Online-Veranstaltung erhältst du einen kompakten Einstieg in die Datenanalyse mit Hilfe von maschinellem Lernen. Dabei durchläufst du alle Phasen eines Datenanalyseprojekts. Mit dem Open Source Analysetool KNIME erlernst du anwendungsnah die Datenaufbereitung und den Aufbau eines ersten Modells des maschinellen Lernens.

  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • kostenfrei
  • 2 Wochen á 3-5 Stunden

KI und Datenqualität – Perspektiven aus Data Science, Ethik, Normung und Recht

Wie sichern wir die Qualität von Daten und warum ist das wichtig für gesellschaftlich verträgliche KI? Dieser Kurs behandelt das Thema aus den Perspektiven der Informatik, des Rechts, sowie der Ethik und der Normung. Du lernst, was es heißt und warum es wichtig ist, ein KI-Modell mit qualitativ hochwertigen Daten zu trainieren.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: App
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • kostenfrei

App Stadt Land DatenFluss

Datenkompetenz für alle – diese App setzt auf einen spielerischen Ansatz, der an deinen Alltag anknüpft. Im Zentrum steht eine virtuelle Stadt, in der du verschiedene thematische Lernwelten, wie Arbeit, Mobilität und Gesundheit, betreten kannst. Hier lernst du etwas über die Verwendung von datenbasierten Technologien im Alltag und kannst dein Verständnis über ihre Funktionsweisen und Potentiale stärken. Gleichzeitig wirst du über einen verantwortungsbewussten Umgang mit Daten aufgeklärt.
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 4-6 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei

Schule macht Daten

Dieser Grundlagen-Kurs richtet sich an dich, wenn du Interesse am Thema KI und Daten hast und einen Einstieg suchst. Im Kurs lernst du Grundlagen zu Daten und wie du große Datenmengen (Big Data) bereinigst und analysierst sowie visualisierst. Du beschäftigst dich außerdem mit der Bedeutung von Daten für die Gesellschaft und wie sie unser Leben verändern.
  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • 4 Wochen á 5-7 Stunden
  • englisch
  • kostenfrei

Data Science Bootcamp

Dieser Intensiv-Kurs ist was für dich, wenn du Programmiererfahrung in Python hast. Du erlangst tiefere Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Datenwissenschaft (Data Science), mit dem Fokus auf maschinellem Lernen. Unter anderem lernst du: Datenanalyse und -interpretation auf statistischer Grundlage und explorativ mittels Jupyter Notebooks, Datenvisualisierung mittels Bibliotheken wie NumBy, Pandas und Matplotlib, Erstellung von Modellen mittels scikit-learn.
  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 7 Wochen á 2 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei

Daten- und Algorithmenethik

In diesem Kurs erfährst du, wie moralische Vorstellungen unserer realen Welt Daten und Algorithmen beeinflussen. Er gibt einen Überblick über Moraltheorien sowie Formen und Ausprägungen von Daten- und Algorithmenethik in der aktuellen Anwendung von KI-Ansätzen und zeigt Handlungsempfehlungen für eine ethisch korrekte Verarbeitung von Daten und Gestaltung von Algorithmen auf.
  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • kostenfrei
  • 6 Wochen á 3-6 Stunden

Big Data Analytics

In diesem Kurs lernst du, wie du bei der Auswertung riesiger Datenmengen sinnvoll vorgehst – angefangen bei modernsten Data Mining-Techniken zum „Schürfen“ verborgener oder ungenutzter Informationen über die Aufbereitung bis hin zur Analyse der Daten. Der Kurs beinhaltet aktuelle Anwendungen und einprägsame Praxisbeispiele und ist auf Deutsch, die Folien sind auf Englisch.
  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Veranstaltung
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 29. bis 31. Mai 2024
  • Berliner Bildungszeit
  • open source tool

DATA SCIENCE TOOLBOX

Diese Online-Veranstaltung vermittelt eine breite Palette von Techniken der Datenanalyse und Visualisierung. Du lernst maschinellen Lernens kennen und zu verstehen, wie du statistische Modelle anwenden und Daten auf explorative Weise analysieren kannst. Dir werden auch grundlegende und angewandte Statistik sowie Fähigkeiten der Programmierung in R vermittelt und du lernst eigene datenbasierte Projekte umzusetzen.
  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Kurs
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 12 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • kostenfrei
  • open source tool

Entscheidungsbäume do it yourself – Datenbasiertes Entscheiden

Der Kurs ist eine Einführung in das Arbeiten mit realen und multivariaten Daten. Du lernst statistische Grundbegriffe und das Open Source Tool CODAP kennen, Daten zu explorieren und zu untersuchen sowie Diagramme zu interpretieren. Weiterhin verstehst wie Entscheidungsbäume datenbasiert und automatisiert erstellt, anschließend evaluiert werden und als Methode des maschinellen Lernens funktionieren.

Benötigt ihr speziell auf eure Organisation zugeschnittene Daten-Workshops?

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Wir unterstützen euch! Teilt uns eure Bedarfe und Ideen mit, wir denken gemeinsam mit euch weiter und organisieren für euch kostenfreie, maßgeschneiderte Inhouse-Seminare. Kein Standardprogramm, sondern genau das, was ihr braucht!


Kontakt zum Academy-Team

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Stephanie Agethen (sie/ihr)

Kontakt in HumHub

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Katharina Buchsbaum (sie/ihr)

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Carolin Henze (sie/ihr)

Kontakt in HumHub

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Ariane Kuhnla (sie/ihr)

Kontakt in HumHub

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Anna Sarah Lieckfeld (sie/ihr)

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Clarissa Mackeldanz (sie/ihr)

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Nora Perseke (sie/ihr)

Kontakt in HumHub