Machine Learning für Rekurrente neuronale Netze mit Zusatzqualifikation: Datenbanksysteme mit SQL und Fullstack Webentwicklung

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in rekurrenten neuronalen Netzen, Datenbanksystemen mit SQL und Fullstack-Webentwicklung. Sie sind in der Lage, Machine Learning-Modelle zu entwickeln und zu implementieren, komplexe Datenbanken zu verwalten und Webanwendungen sowohl im Frontend als auch im Backend zu gestalten. Diese Fähigkeiten qualifizieren Sie für Tätigkeiten in der Datenanalyse, IT-Entwicklung und bei der Integration und Verwaltung von datenbasierten Projekten in verschiedenen Branchen.

Maschinelles Lernen mit rekurrenten neuronalen Netzen

• Einführung in Machine Learning
• Arten des Machine Learning
• Datenvorbereitung für Machine Learning
• Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
• Bewertung von Modellen
• Random Forests und Entscheidungsbäume

SQL und relationale Datenbanksysteme

• Einführung in relationale Datenbanken
• Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
• Transaktionen
• Normalisierung und Normalformen
• Datentypen und Keys
• SELECT, JOIN und GROUP BY

Fullstack Webentwicklung: Grundlagen

• Grundlagen der Webentwicklung
• JavaScript in der Webentwicklung
• HTML und CSS in der Webentwicklung
• Single Page Application mit React
• Webarchitekturen und Programmiersprachen auf Serverseite

Erweiterte Datenbank-Integration in Webanwendungen

• Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen
• Ensemble Learning (z. B. Bagging und Boosting)
• Handling von Nebenläufigkeit
• Einführung in Node.js
• Datenbanken in der Webentwicklung
• Erstellen einer kompletten Webanwendung