PräsenzNicht BerufsbegleitendPreis: 24.089,00 €
Data Science Essentials: Machine Learning und Statistik für Profis
StackFuel GmbH Oranienburger Straße 66, 10117 Berlin
Beschreibung
Modulbeschreibung
-Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI: Schulung in der Nutzung von Power BI zur Erstellung interaktiver Reports und Dashboards, um Daten anschaulich und verständlich zu präsentieren und Geschäftsentscheidungen zu erleichtern.
-Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas: Einführung in die grundlegenden Programmierkonzepte mit Python und den Einsatz der pandas-Bibliothek zur effizienten Datenmanipulation und -analyse, um fundierte Einblicke aus Datensätzen zu gewinnen.
-Einführung in Data Science: Grundlagen der Data Science, einschließlich der wichtigsten Konzepte, Techniken und Werkzeuge, um Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
-Auszeichnungssprache SQL und relationale Datenbanken: Einführung in SQL und relationale Datenbanken zur effizienten Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten in verschiedenen Geschäftsanwendungen.
-Vertiefung in Supervised Learning: Intensive Auseinandersetzung mit überwachten Lernmethoden, einschließlich Regression, Klassifikation und der Anwendung dieser Techniken auf reale Datensätze.
-Machine Learning Grundlagen: Einführung in die grundlegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens, um die Basis für weiterführende Studien und Anwendungen zu schaffen.
-Gruppenunterricht und Selbstlernen: Kombination aus strukturiertem Gruppenunterricht und flexiblen Selbstlernmodulen, um die Lernerfahrung zu maximieren und individuelle Lernbedürfnisse zu berücksichtigen.
Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists
Data Scientists nutzen Technologien wie Artificial Intelligence, Deep Learning und neuronale Netze, um komplexe Daten zu analysieren. Maschinelles Lernen, einschließlich Random Forests und Unsupervised Learning, ist zentral für predictive Analytics. Python-Tools wie Pandas und Module für Unit Testing spielen eine wichtige Rolle bei der Datenverarbeitung und im Test Driven Development.
Data Modelling, Clusteranalysen und Varianzanalysen unterstützen die statistische Auswertung. Weiterbildungen in IT und Informatik fördern analytisches Denken und technische Fähigkeiten, während ein Informatikzertifikat die Karrierechancen im Bereich Data Science erhöht.