Data Analytics: Fortgeschrittenenkurs

- Regressionstechniken - Entscheidungsbäume und Random Forests - Einführung in die Neuronale Netze - Einführung in das Maschinelle Lernen - Unüberwachtes Lernen: Clusteranalyse und Dimensionenreduktion - Einführung in Big Data-Technologien wie Hadoop und Spark - Fortgeschrittene Datenanalysemethoden - Zeitreihenanalyse - Textanalyse und NLP - Durchführung von realen Datenprojekten - Anwendung von Machine Learning und Big Data-Technologien - Präsentation von Ergebnissen und Erstellung von Berichten - Vertiefte Einblicke in fortgeschrittene Machine Learning Algorithmen wie Support Vector Machines, künstliche neuronale Netze (CNN, RNN) und Deep Learning-Modelle. - Anwendung von Machine Learning auf spezifische Anwendungsfälle wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung und empfohlene Systeme. - Vertiefte Einführung in die Arbeit mit großen Datensätzen und Big Data-Technologien wie Apache Spark und Hadoop. - Fortgeschrittene Datenvisualisierungstechniken mit Data-Visualization-Tools wie D3.js oder Python-Bibliotheken wie Seaborn und Plotly. - Erweiterte Methoden zur Erstellung von interaktiven Dashboards und Datenpräsentationen. - Nutzung von Cloud-Plattformen für Data Analytics-Projekte und -Skalierung. - Praktische Erfahrungen in der Bereitstellung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen in der Cloud.

Zielgruppe

Zielgruppe Von Arbeitslosigkeit bedrohte und arbeitsuchende sowie Menschen, die ihre berufliche Perspektive als Datenanalyst sehen und diesen oder artverwandte Berufe ausüben wollen.

Förderungsmöglichkeiten

ja

Teilnahmevorraussetzungen

Zugang - Mindestniveau Englisch B1, Fachsprachlich B2 - Hohe Eigenmotivation und Bereitschaft viel zu lernen

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined