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Live-Online: Data Science Bootcamp: Datenanalyse und Maschinelles Lernen mit Python: Data-Science-Projekte vom Business Understanding bis zur Umsetzung mit Python

Webinar - Haufe Akademie GmbH & Co. KG

Der Deep-dive in Data Science in nur zweimal zwei Tagen: In diesem Online-Seminar lernen Sie, wie Sie mit der Programmiersprache Python aus Daten Mehrwert generieren. Sie erwerben sowohl fundierte Kenntnisse als auch praktische Fähigkeiten, um selbstständig Data Science Projekte mit maschinellem Lernen und automatisierter Datenanalyse durchzuführen. Dabei vermitteln Ihnen die Referent:innen zuerst das entsprechende Business- und Data-Understanding, um Ihre Projekte auf einem soliden Fundament zu starten. Im zweiten Teil des Seminars wenden Sie Python an, um den CRISP-DM-Zyklus für Data Mining selbst umzusetzen. In praktischen Übungen bereinigen und explorieren Sie Ihre Daten, entwickeln eigene Vorhersage-, Klassifikations- und Segmentierungsmodelle und visualisieren die Ergebnisse. Im Mittelpunkt des Seminars stehen viele praktische Übungen und Einblicke in reale Projekte aus der Industrie – beispielsweise aus den Bereichen Predictive Maintenance, Kundensegmentierung oder Absatzprognose.
Termin Ort Preis*
03.06.2024- 11.06.2024 online 3.201,10 €
07.10.2024- 15.10.2024 online 3.201,10 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

1. Methodische Grundlagen

  • Einführung in Data Science, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
  • Vermittlung des richtigen Business- und Data-Understandings als Grundlage für Datenanalysen
  • Erlernen des methodischen Vorgehens im Data Mining zur Extraktion wertvoller Informationen aus großen Datenmengen
  • Praxisbezogene Beispiele und Use Cases aus den Bereichen Marketing, Controlling und Industrie
  • Heranführung an potenzielle Einsatzfelder und dazu passende Herangehensweisen in Data-Science-Projekten
  • Ein Crash-Kurs in Python, der speziell auf die Anwendung in Data-Science-Projekten zugeschnitten ist

2. Supervised und Unsupervised Learning

  • Statistische Grundlagen, die für maschinelles Lernen und Data Science unerlässlich sind
  • Tiefgehende Datenexploration und visuelle Darstellung von Daten zur besseren Verständlichkeit und Analyse
  • Einführung in die Konzepte der Regression, Klassifikation und Clustering – die Grundpfeiler des maschinellen Lernens
  • Praxisbezogene Übungen zu Training, Testing und Evaluation von Machine-Learning-Modellen
  • Tipps, Herausforderungen und Best Practices im Umgang mit realen Data Science-Projekten

3. Datenaufbereitung und -visualisierung

  • Feature Engineering und Selektion zur Verbesserung der Modellperformance
  • Methoden zur Datenbereinigung und -transformation, um die Datenqualität zu sichern und verbessern
  • Strategien im Umgang mit fehlenden Werten (Missing Values) und Ausreißern

4. Praktische Übungen zum Mitprogrammieren

Durch das ganze Online-Seminar hindurch lösen Sie selbst praxisnahe Aufgaben mit Python, die Ihnen helfen, das Gelernte sofort anzuwenden und zu festigen. Diese Übungen sind so konzipiert, dass sie Herausforderungen simulieren, mit denen Data Scientists in der realen Welt konfrontiert sind. Bereitgestellt werden die Aufgaben in Jupyter Notebooks – Sie benötigen also keine komplexen Programmierumgebungen.

Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage (2 Module à 2 Tage)
Ziele/Bildungsabschluss:

Nach Abschluss dieses Bootcamps werden Sie mit soliden Kenntnissen und praktischen Fähigkeiten ausgestattet sein, um selbstständig Data Science-Projekte durchzuführen. Sie werden eine klare Vorstellung davon haben, wie Sie Datenanalysen und maschinelles Lernen in Ihrem beruflichen Alltag effektiv einsetzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu schaffen.

Zielgruppe:

Dieses Bootcamp richtet sich branchenübergreifend an Fach- und Führungskräfte sowie an alle Interessierten, die ihr Wissen im Umgang mit Daten vertiefen wollen und sich mit der Programmiersprache Python beschäftigen möchten. Für die Teilnahme an diesem Online-Seminar ist es hilfreich, wenn Sie erste Programmierkenntnisse mitbringen (Python oder andere Sprachen). 

Seminarkennung:
36359
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