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In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

 Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

 Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Sentry effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und interaktive Anwendungen zu überwachen und zu optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte erstellen, verwalten, integrieren und optimieren, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken und die Benutzererfahrung zu verbessern. Sie können spezifische Techniken anwenden, um komplexe Fehler- und Leistungsüberwachungsanforderungen zu erfüllen und erweiterte Optimierungs- und Analysetools zu nutzen.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Sentry effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und interaktive Anwendungen zu überwachen und zu optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte erstellen, verwalten, integrieren und optimieren, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken und die Benutzererfahrung zu verbessern. Sie können spezifische Techniken anwenden, um komplexe Fehler- und Leistungsüberwachungsanforderungen zu erfüllen und erweiterte Optimierungs- und Analysetools zu nutzen.

Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Data Science-Plattform RapidMiner effektiv einzusetzen, um ihre Datenanalyse- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. Durch das Seminar sollen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten optimal zu nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kosten zu reduzieren, den Umsatz zu steigern, Kundenerfahrungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Das Seminar soll dazu beitragen, die Mitarbeiter im Unternehmen zu befähigen, RapidMiner erfolgreich zu nutzen und die Data-Science-Initiativen des Unternehmens voranzutreiben.

Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Data Science-Plattform RapidMiner effektiv einzusetzen, um ihre Datenanalyse- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. Durch das Seminar sollen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten optimal zu nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kosten zu reduzieren, den Umsatz zu steigern, Kundenerfahrungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Das Seminar soll dazu beitragen, die Mitarbeiter im Unternehmen zu befähigen, RapidMiner erfolgreich zu nutzen und die Data-Science-Initiativen des Unternehmens voranzutreiben.

Das  Ziel des Seminars ist es, Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der DevOps-Kultur und der damit verbundenen Praktiken zu vermitteln. Es soll ihnen das nötige Wissen an die Hand geben, um DevOps-Praktiken in ihre Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu integrieren. Dies umfasst  den  Einsatz von Werkzeugen für Continuous Integration und Continuous Delivery, das Management von Infrastrukturen als Code sowie das Monitoring und die Sicherstellung der Betriebsqualität. Des Weiteren werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb zu verbessern, schnellere und zuverlässigere Softwarebereitstellungen zu realisieren und effektive Feedbackschleifen innerhalb ihrer Organisationen zu etablieren. Das Seminar bietet zudem praktische Übungen, die darauf abzielen, das Gelernte zu vertiefen und direkt anwendbar zu machen.

Das  Ziel des Seminars ist es, Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der DevOps-Kultur und der damit verbundenen Praktiken zu vermitteln. Es soll ihnen das nötige Wissen an die Hand geben, um DevOps-Praktiken in ihre Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu integrieren. Dies umfasst  den  Einsatz von Werkzeugen für Continuous Integration und Continuous Delivery, das Management von Infrastrukturen als Code sowie das Monitoring und die Sicherstellung der Betriebsqualität. Des Weiteren werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb zu verbessern, schnellere und zuverlässigere Softwarebereitstellungen zu realisieren und effektive Feedbackschleifen innerhalb ihrer Organisationen zu etablieren. Das Seminar bietet zudem praktische Übungen, die darauf abzielen, das Gelernte zu vertiefen und direkt anwendbar zu machen.

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■    Modul I: KI in der Projektplanung
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■    Modul II: KI bei der Projektumsetzung
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■    Modul III: KI für Führungsaufgaben
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