Beschreibung
Im einführenden Modul → „Data Science und Künstliche Intelligenz mit R“ erhalten Sie einen Überblick über das spannende Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in der Programmiersprache R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.
Das weiterführende Modul → „Machine Learning mit R“ geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.
Abgerundet wird der Data Science Crash Course durch das abschließende Modul → „Natural Language Processing (NLP) mit R“, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Im Gegensatz zum Modul Machine Learning mit R werden jetzt Wörter und Textdaten und nicht mehr numerische Daten verarbeitet. Zusätzlich behandeln wir in diesem Modul das wichtige Thema der Datenbeschaffung – und eine mögliche Option bietet hier das Web Scraping bzw. Crawling, das Sie anhand einer Praxisübung selbst umsetzen.
\n\nIn dem R-Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten. Ziel dieser Methoden ist es, aus den vorhandenen Daten einen Mehrwert zu schaffen. Und genau das lernen Sie in unserem Data Science Crash Course in drei aufeinander aufbauenden Modulen. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen.
Hinweis zum Ablauf
Sie benötigen zur Teilnahme an einem unserer Online-Seminare einen Computer mit Internetzugang (empfohlene Bandbreite 1-2 MBit/s). Sie erhalten nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung für die erforderliche Statistik- und Videokonferenz-Software (Teilnahme mit Browser möglich). Bei Bedarf können Sie einen Fernzugang zu einem Schulungscomputer mit der erforderlichen Software erhalten.
Zielgruppe
Unser Data Science Crash Course mit R ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen.
Zielsetzung
In diesem R-Kurs lernen Sie u.a., die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können; vorhandene Daten mit R und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der R-Pakete Tidyverse, Caret und Keras/Tensorflow);
die Programmiersprache R und den wissenschaftlichen Rechenstapel von R zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind und ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden.
Weitere Ziele können Sie im Detail der Homepage entnehmen.
Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss
Schulungszertifikat bei Anwesenheit von mind. 90 % der Schulungszeit
Förderungsmöglichkeiten
Bildungsurlaub, Weiterbildungsscheck, Weiterbildungsbonus, QualiScheck (kein Bildungsgutschein)
Teilnahmevorraussetzungen
Für den Data Science Crash Course mit R sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und ein Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie R, Python oder Matlab. Liegen keine Programmierkenntnisse vor, können Sie den dafür entwickelten Vorbereitungskurs Einführung in die Programmierung mit R besuchen.
Preishinweis
Preis inkl. MwSt.
Selbstzahler erhalten 50 % Rabatt, der Kurs besteht außerdem aus 3 einzeln buchbaren Teilkursen (Künstliche Intelligenz 2 Tage + Machine Learning 2 Tage + Natural Language Processing 1 Tag)
