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Schulung - Data Science - Grundlagen der Datenauswertung bei Big-Data-Lösungen

Grundlagen der Datenauswertung bei Big-Data-Lösungen

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TERMIN UND ORT NACH ABSPRACHE
Nr.
54011

Dauer
2 Tage (14 Stunden)

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Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Nach dem Besuch des Seminars verfügen Sie über das nötige Grundwissen und haben erste eigene Erfahrungen gesammelt.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Dieser Kurs wendet sich für alle, die Interesse an Data Science haben und einen Gesamteinblick in die Thematik bekommen möchten.

Voraussetzungen

Da das gesamte behandelte Wissen von Grund aufgebaut wird, werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt

Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Data Science Starter Kit

  • Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet.
  • Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.
  • Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen.
  • Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet.
  • Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur.
  • Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning.
  • Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.
  • Der Kurs schließt einen durchgängigen Use Case implementiert in Python und Alteryx mit entsprechenden Aufgaben zur Datenaufbereitung und -analyse ein.

Behandelte Methoden/Modelle

  • Datenstrategie
  • Projektvorgehen CRISP-DM
  • Data Warehouse, Data Lake, Hybrid Architecture
  • Explorative Datenanalyse
  • Regression
  • Entscheidungsbaum
  • Neuronale Netze
  • Zeitreihenanalyse
  • Visualisierungstypen

Tools und Sprachen

  • Python
  • Alteryx

Schulungsmethode

Schulungsmethode

Die Inhalte werden durch Vorträge, Diskussionen, Demonstrationen und Praktikum am System vermittelt.

Hinweis

Hinweis

Wegen der Internationalität des Themas sind die Vortragsfolien in Englisch. Die Seminarsprache ist Deutsch.

Weitere Informationen

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