Statistische Analyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists

Fundamentale Programmierkonzepte mit Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen anwenden *Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und DataFrames effizient verwalten und manipulieren *Schleifen, Funktionen und Fehlerbehandlung für strukturierte und wiederverwendbare Codes entwickeln !Statistische Methoden und explorative Datenanalyse zur Mustererkennung nutzen *Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Mittelwertberechnungen und Hypothesentests zur Dateninterpretation einsetzen *Korrelationen und Regressionen analysieren, um datengetriebene Einblicke zu gewinnen !Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python verstehen und an realen Datensätzen erproben *Überwachtes und unüberwachtes Lernen anwenden, um Vorhersagemodelle zu entwickeln und zu testen *Modelle mit Metriken bewerten und optimieren, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern !Effiziente Datenverarbeitung und Automatisierung für die Analyse großer Datenmengen einsetzen *Daten bereinigen, normalisieren und transformieren, um eine strukturierte Modellierung zu ermöglichen *Leistungsfähige Algorithmen nutzen, um rechenintensive Analyseprozesse zu beschleunigen

Zielgruppe

Mitarbeiter (m/w/d) aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

Förderungsmöglichkeiten

Die Weiterbildung kann durch einen Bildungsgutschein sowie über das Qualifizierungschancengesetz gefördert werden.

Teilnahmevorraussetzungen

- Sprachkenntnisse (Deutsch B2, Englisch A2) - Eignungstest - Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined