Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Fachgerechter Umgang mit Informationen und Daten als BIM-Autor:in.

Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der Kernkonzepte und praktischen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Unternehmensalltag zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen lernen, wie sie KI-Technologien zur Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen treffen und Risiken effektiv managen können. Durch den Vergleich alternativer Technologien und praxisorientierte Übungen werden die individuellen Einsatzmöglichkeiten und strategischen Vorteile von KI klar herausgearbeitet.

Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der Kernkonzepte und praktischen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Unternehmensalltag zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen lernen, wie sie KI-Technologien zur Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen treffen und Risiken effektiv managen können. Durch den Vergleich alternativer Technologien und praxisorientierte Übungen werden die individuellen Einsatzmöglichkeiten und strategischen Vorteile von KI klar herausgearbeitet.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, ggplot2 effektiv zu nutzen, um ansprechende und informative Datenvisualisierungen zu erstellen. Sie lernen, wie sie einfache und erweiterte Plots erstellen, interaktive Visualisierungen integrieren und ihre Plots für Publikationen anpassen können.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, ggplot2 effektiv zu nutzen, um ansprechende und informative Datenvisualisierungen zu erstellen. Sie lernen, wie sie einfache und erweiterte Plots erstellen, interaktive Visualisierungen integrieren und ihre Plots für Publikationen anpassen können.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit allen Erweiterungen.

Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das Standardverfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Da die Varianzanalyse eine spezielle Variante eines Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Das Seminar soll einen Überblick über die Möglichkeiten der Erstellung von Berichten und Dashboards der verschiedenen Versionen von Power BI geben. Sie lernen, wie Sie Daten aus vielen unterschiedlichen Datenquellen schnell und ansprechend zu aussagekräftigen Analysen zusammenbringen. 

Das Seminar soll einen Überblick über die Möglichkeiten der Erstellung von Berichten und Dashboards der verschiedenen Versionen von Power BI geben. Sie lernen, wie Sie Daten aus vielen unterschiedlichen Datenquellen schnell und ansprechend zu aussagekräftigen Analysen zusammenbringen. 

Arbeiten mit MS Office 365: Große Excel-Tabellen erstellen, schnell auswerten und die Ergebnisse anschaulich präsentieren, darum geht es in diesem Seminar. Excel 365 bietet insbesondere bei der Datenanalyse von Listen neue Funktionen und Möglichkeiten. Dieses Training behandelt die Inhalte und Techniken, die du für Arbeiten mit mehreren Tabellen, großen Datenmengen und Pivot-Tabellen brauchst. Im Seminar erlernst du u.a., wie du Pivot-Tabellen und Pivot-Charts sinnvoll und effizient einsetzen kannst. Darüber hinaus erhältst du viele Tipps und Tricks aus der Praxis für die Praxis.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).