Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Nach dem Seminar kennen Sie die Grundlagen von Tableau® und haben erste praktische Erfahrung mit seiner Anwendung gemacht. 

Nach dem Seminar kennen Sie die Grundlagen von Tableau® und haben erste praktische Erfahrung mit seiner Anwendung gemacht. 

In unserem Seminar erlangen Sie umfassende Kenntnisse, um die Datensicherheit in Ihrer Organisation zu optimieren. Sie lernen, wie Sie sensible Informationstypen und Sensitivity Labels erstellen sowie Auto-Labeling-Strategien implementieren. Zudem erfahren Sie, wie Sie DLP (Data Loss Prevention)-Richtlinien einrichten, um den Verlust kritischer Daten zu verhindern. Diese praxisorientierte Schulung versetzt Sie in die Lage, die Sicherheitsstandards in Ihrem Unternehmen entscheidend zu verbessern und Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

In diesem Seminar werden Sie:

• Microsoft Purview anwenden: Erfahren Sie, wie Sie Microsoft Purview nutzen, um Sensitivity Labels und Auto-Labeling-Strategien zu erstellen, die den Schutz Ihrer Daten in Microsoft 365 erhöhen.
• DLP-Richtlinien implementieren: Lernen Sie, DLP-Richtlinien zu entwickeln, die den Verlust sensibler Daten verhindern und Ihre Organisation vor potenziellen Sicherheitsrisiken schützen.
• Datensicherheitsstrategien optimieren: Gewinnen Sie wertvolle Einblicke, wie Sie die Datensicherheit in Ihrem Unternehmen effizienter gestalten und an die neuesten Best Practices anpassen können.

Nach dem Seminar werden Sie:

In der Lage sein, Microsoft Purview effektiv zu nutzen, um Sensitivity Labels und DLP-Richtlinien in Microsoft 365 zu implementieren und so den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Ihr Unternehm...

Dieses fünftägige Intensivseminar vermittelt praxisorientierte Kompetenzen für den Einstieg in Data Science und Machine Learning mit Python. Die Teilnehmenden erlernen die Grundlagen der Programmiersprache Python für die Datenanalyse und entwickeln Schritt für Schritt die Fähigkeit, Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn eigenständig umzusetzen.

Schwerpunkte der Weiterbildung:
- Python für Data Analytics: Datenstrukturen, eigene Funktionen, Control Flows.
- Datenaufbereitung und Analyse: Arbeiten mit pandas, numpy sowie Visualisierung mit seaborn und matplotlib.
- Machine Learning in der Praxis: Implementierung und Verständnis zentraler Algorithmen (Regression, Klassifikation, Clustering) mit scikit-learn.
- Modellbewertung und Optimierung: Train-Test-Split, Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning, Overfitting erkennen und vermeiden.
- Eigenständige Umsetzung: Intensive Übungsphasen und praxisnahe Projekte unter Anleitung des Trainers.

Nach Abschluss des Bootcamps können Sie:
- Daten aus unterschiedlichen Quellen einlesen, bereinigen und visualisieren.
- Machine-Learning-Modelle trainieren, validieren und interpretieren.
- Die Grundlagen von Data Engineering und Data Mining anwenden.
- Ihr Wissen eigenständig weiter ausbauen und in beruflichen Projekten einsetzen.

Besonderheiten:
- Nutzung der Anaconda-Distribution und der IDE Spyder.
- Ideal für Bildungsurlaub und den Einstieg in Data Science, Business Intelligence und Data Analytics.

Nach dem Seminar können Sie das Design eines Data-Warehouse erstellen.

Nach dem Seminar können Sie das Design eines Data-Warehouse erstellen.

Die aktuelle rechtliche Situation, dessen Einordnung und Implikationen für die Umsetzung in der Praxis.

Python Programmierung

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/

Der 3-tägige Intensivkurs vermittelt die Kompetenzen für ein effektives Management von Daten im Unternehmen und zeigt, wie KI Sie dabei unterstützen kann. So sind Sie in der Lage, künftig bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen sowie Produkte, Services und Prozesse zu optimieren.