Data Science: Data Science Konzepte, Werkzeuge und Techniken

Data Science: Data Science-Konzepte, -Tools und -Techniken Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in Data Science-Konzepte, grundlegende Tools und Techniken und vermittelt den Lernenden die Fähigkeiten, Daten für datengesteuerte Entscheidungen zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Python, Datenmanipulation und Analysetechniken. Kursmodule: Einführung in Python für Data Science -Lernen Sie Python-Syntax, Variablen, Schleifen und Funktionen für die Datenverarbeitung kennen. -Arbeiten mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn. -Einrichten von Python-Umgebungen mit Jupyter Notebooks und Anaconda. Grundlagen der Datenwissenschaft -Verstehen der Rolle der Datenwissenschaft in Wirtschaft und Forschung. -Erlernen des datenwissenschaftlichen Arbeitsablaufs von der Datenerfassung bis zur Erkenntnisgewinnung. -Erkunden der wichtigsten Methoden in der prädiktiven Analyse und statistischen Modellierung. Datenmanipulation und -vorverarbeitung -Arbeiten Sie mit Pandas für die Datenverarbeitung und -transformation. -Verwenden Sie NumPy für numerische Berechnungen und Matrixoperationen. -Lernen Sie Techniken für den Umgang mit fehlenden Daten, Feature-Engineering und Skalierung. Explorative Datenanalyse (EDA) -Identifizieren Sie Muster, Trends und Korrelationen in Datensätzen. -Führen Sie deskriptive und inferenzstatistische Analysen durch. -Verwenden Sie Python-Tools, um Daten zusammenzufassen, zu bereinigen und zu visualisieren. Datenvisualisierungstechniken -Lernen Sie Matplotlib und Seaborn für eine effektive Datenvisualisierung kennen. -Erstellen Sie Histogramme, Balkendiagramme, Streudiagramme und Heatmaps. -Verwenden Sie Data-Storytelling-Techniken, um Erkenntnisse effektiv zu vermitteln.! Konzepte des maschinellen Lernens -Verstehen Sie die Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens. -Erkunden Sie Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Techniken. -Erfahren Sie mehr über die Modellbewertung anhand von Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score. KI und Automatisierung in der Datenwissenschaft -Erkunden Sie die Automatisierung in der Datenverarbeitung und im Modelltraining. -Erfahren Sie, wie KI vorausschauende Analysen und Entscheidungsfindung verbessert. -Verstehen Sie die ethischen Implikationen der KI-gesteuerten Datenwissenschaft. Praktische datenwissenschaftliche Projekte -Arbeiten Sie mit realen Datensätzen, um Datenanalysetechniken anzuwenden. -Implementieren Sie datengesteuerte Entscheidungsfindungsmodelle für Geschäftsanwendungsfälle. -Entwickeln Sie interaktive Berichte und Dashboards zur Präsentation von Erkenntnissen.

Zielgruppe

-Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern. -Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten. -Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten. -Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind -Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Trägerzertifikat sowie Abschlussprojekt

Förderungsmöglichkeiten

Bildungsgutscheine können für dieses Angebot als Fördermittel eingesetzt werden

Teilnahmevorraussetzungen

-Motivation und Interesse an IT, Design und Softwareentwicklung -Gute Computerkenntnisse (PC/Mac) -Teilnahme an einer unverbindlichen Beratung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined