Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Nach Abschluss des Seminars werden Sie ein fundiertes Verständnis für die grundlegenden Komponenten einer modernen Analytics-Datenarchitektur haben. Dadurch sind Sie in der Lage, die optimalen Bausteine für Ihr individuelles Projekt gezielt auszuwählen. Der Kurs bietet Ihnen eine fesselnde Einführung in die Themen unserer Gliederung, die Ihnen ausreichende Informationen vermitteln, um Ihre Architektur gestalten zu können.Dies ermöglicht Ihnen:

• Erfahrungswerte und Best Practices zu berücksichtigen
• Architekturalternativen zu bewerten
• Zukunftssichere Architekturlösungen auszuwählen
• Erweiterung des Fachwissens in Big Data
• Verbesserung der Entscheidungsfindung bei der Auswahl von BI-Software und Architekturen
  
  
  
  

Nach Abschluss des Seminars werden Sie ein fundiertes Verständnis für die grundlegenden Komponenten einer modernen Analytics-Datenarchitektur haben. Dadurch sind Sie in der Lage, die optimalen Bausteine für Ihr individuelles Projekt gezielt auszuwählen. Der Kurs bietet Ihnen eine fesselnde Einführung in die Themen unserer Gliederung, die Ihnen ausreichende Informationen vermitteln, um Ihre Architektur gestalten zu können.Dies ermöglicht Ihnen:

• Erfahrungswerte und Best Practices zu berücksichtigen
• Architekturalternativen zu bewerten
• Zukunftssichere Architekturlösungen auszuwählen
• Erweiterung des Fachwissens in Big Data
• Verbesserung der Entscheidungsfindung bei der Auswahl von BI-Software und Architekturen
  
  
  
  

Sie machen erste Erfahrungen mit maschinellem Learnen und lernen dieses in Ihre Arbeit zu ingerieren, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.

Sie machen erste Erfahrungen mit maschinellem Learnen und lernen dieses in Ihre Arbeit zu ingerieren, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die ...

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die ...

Sie wollen mithilfe eines Data Lake aus isolierten Datenspeichern geschäftliche Erkenntnisse gewinnen? Dieses Training hilft Ihnen, den Aufbau und die Sicherung eines Data Lake in einer praktischen Umgebung zu verstehen. Sie erfahren zudem, wie Sie AWS Lake Formation zum Erstellen eines Data Lake, AWS Glue zum Erstellen eines Datenkatalogs und Amazon Athena zum Analysieren von Daten verwenden.

Der Kurs Künstliche Intelligenz mit Python ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Das einführende Modul gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus.

 

Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache Python, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden.

 

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

Einführung in das Data Mining mit Python

Sie können grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in Python anwenden. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand von Datenbeispielen werden die wichtigsten Bibliotheken (pandas, seaborn, scikit-learn) besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert.