Data Science: Data Science Methoden für innovative Data Science Strategien

Data Science: Data Science Methoden für innovative Data Science Strategien Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung. Einführung in die Datenwissenschaft und Python: -Überblick über Datenwissenschaft und die Rolle von Clustering bei der Erkennung von Mustern in unstrukturierten Daten -Einführung in Python zur Implementierung von Techniken des unüberwachten Lernens, einschließlich Clustering und Zeitreihenanalyse -Verständnis der Bedeutung des maschinellen Lernens bei der Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten -Einrichtung von Python-Umgebungen mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pandas und Statsmodels für Zeitreihenprognosen und Clustering Clustering-Techniken in der Datenwissenschaft: -Einführung in Clustering-Algorithmen wie K-Means und DBSCAN zur Gruppierung von Datenpunkten ohne Beschriftungen -Praktische Anwendung von Clustering in realen Datensätzen zur Identifizierung verborgener Muster und Ähnlichkeiten -Untersuchung, wie Clustering für die Kundensegmentierung, Marktanalyse und Anomalieerkennung eingesetzt werden kann -Bewertung der Clustering-Leistung anhand von Metriken wie Silhouetten-Score und Davies-Bouldin-Index Zeitreihenprognose mit Python: -Einführung in die Zeitreihenanalyse und ihre Bedeutung für die Prognose zukünftiger Trends -Techniken zur Analyse und Modellierung von Zeitreihendaten, einschließlich ARIMA und exponentieller Glättung -Verwendung von Python-Bibliotheken wie Statsmodels und Prophet zur Erstellung von Zeitreihenprognosemodellen -Verständnis der saisonalen, trend- und zyklischen Komponenten von Zeitreihendaten und ihrer Auswirkungen auf Vorhersagen Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP): -Überblick über die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und ihre Rolle beim Verständnis menschlicher Sprachdaten -Wichtige NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung mit Python -Verwendung von NLP-Bibliotheken wie NLTK, spaCy und Transformers für die Textdatenverarbeitung -Praktisches Projekt zur Anwendung von NLP-Techniken zur Analyse von Kundenfeedback oder Social-Media-Daten

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

ja

Teilnahmevorraussetzungen

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

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined