TensorFlow Spezialist (m/w/d) für Anwendungen im Controlling

Im Anschluss an diese Weiterbildung verfügen Sie über Wissen in den Bereichen TensorFlow, GitHub/GitLab, Digital Business Modelling, Kaufmännische Grundlagen, Controlling, Deep Learning und Machine Learning. Sie sind in der Lage, professionelle Anwendungen im Controlling zu entwickeln und Daten mit Hilfe von TensorFlow zu visualisieren. Zusätzlich beherrschen Sie die Grundlagen des Machine Learning und können Daten analysieren, um Handlungsanweisungen abzuleiten. Mit diesem breiten Wissensschatz sind Sie gerüstet, um Anwendungen im Controlling tätig zu werden und Unternehmen bei der Optimierung und Auswertung finanzieller Daten zu unterstützen.

Grundlagen und Tools

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Agiles Arbeiten mit Git
• Versionsverwaltung
• Continuous Integration und Continuous Delivery

Keras und TensorFlow in der Praxis

• Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
• Analyse von Machine Learning in TensorFlow
• Visualisierung von Ergebnissen mit Keras
• Problemlösung für nicht funktionierende Modelle
• Laden und Speichern von Modellen
• Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras
• Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperfomance

Spezialanwendungen in Keras und TensorFlow

• Stimmungsanalyse mit Keras
• Intelligente Spurerkennung mit Keras und OpenCV
• Erkennung der Umgebung mit YOLO und TensorFlow.js
• Qualifikationsprojekt TensorFlow

Machine Learning und Deep Learning Techniken

• Neuronale Netze
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression
• Neuronale Netze und Deep Learning
• Support Vector Machines (SVM)
• Techniken: Merkmalserstellung und Normalisierung
• Unüberwachtes Lernen: Clustering
• Dimensionalitätsreduktion: PCA und t-SNE

Datenanalyse und -visualisierung

• Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung

Business-Know-how im Controlling

• Definition von Business-Modellen
• Ziele digitaler Business-Modelle
• Prozess der wirtschaftlichen Bewertung
• Begriff und Zielsetzung des Controllings
• Aufgaben und Funktionen im Controlling

Operatives und strategisches Controlling

• Strukturierung des Controllings: strategisches und operatives Controlling
• Operative Planung und Kontrolle: Budgetierung als zentrales Instrument der operativen Steuerung
• Kennzahlen, Kennzahlensysteme und Reporting im Controlling
• Kosten- und Leistungsrechnung: Erfassung und Analyse von Kosten und Leistungen im Unternehmen

Finanzwirtschaftliche Grundlagen

• Externes und internes Rechnungswesen
• Gewinn und Liquidität
• Bilanz
• Vor- und Nachkalkulation

Beschaffung und rechtliche Grundlagen im Unternehmen

• Ermittlung des Material- und Dienstleistungsbedarfs
• Planung, Beschaffung und Verwaltung des Büromaterialbedarfs
• Einholung, Prüfung und Vergleich von Angeboten

Recht und Compliance

• Rechtssystem und Justizwesen
• Ablage und gesetzliche Aufbewahrungsfristen
• Rechtssichere Bearbeitung von Kundenaufträgen

Trends und Zukunftsfelder

• Aktuelle Entwicklungen und Trends im Controlling
• Zukunftsfelder und Herausforderungen für das Controlling
• Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Ausblick in die Zukunft