SQL-Datenbanken für Web und Data Science
  • Effiziente Datenbankabfragen und Verwaltung großer Datenmengen für Webseiten und datengesteuerte Anwendungen
  • Verwendung von SQL zur Datenanalyse und -verarbeitung in Data-Science-Projekten


Backend-Entwicklung für Webanwendungen
  • Python für serverseitige Logik und API-Entwicklung in Webprojekten nutzen
  • Django oder Flask zur Erstellung dynamischer und skalierbarer Webanwendungen einsetzen


Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
  • Nutzung von Python-Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn zum Erstellen und Implementieren von KI-Modellen
  • Datenvorbereitung und -verarbeitung für maschinelles Lernen mit Pandas und NumPy


Data Science und analytische Techniken
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn zur Erkenntnisgewinnung aus großen Datensätzen anwenden
  • Statistische Analysen und Vorhersagemodelle in Data-Science-Lösungen integrieren


Best Practices und Spezialisierung
  • Verwendung fortschrittlicher Algorithmen und Softwaremuster zur Leistungsoptimierung in Web, KI und Data Science
  • Weiterbildung und Anpassung an neueste Technologien und Methoden für tiefere Spezialisierung in diesen Bereichen