Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Der Lehrgang richtet sich an Fachkräfte aus allen Branchen, die eine Zahlenaffinität mitbringen und über ein Grundverständnis von Daten und deren Verarbeitung verfügen. Vorkenntnisse in der Arbeit mit Daten, beispielsweise in Tabellenkalkulationsprogrammen wie MS Excel, sind von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich. Der Kurs ist ideal für Personen ohne IT-Hintergrund, die ihre Kenntnisse erweitern und neue berufliche Chancen im Bereich der Datenanalyse ergreifen möchten.   

Daten sind ein zentraler Erfolgsfaktor für moderne Unternehmen - doch wie lassen sich aus ihnen fundierte Entscheidungen ableiten?    

In diesem zweitägigen Seminar erhalten Sie einen kompakten Einstieg in die Welt der Data Science. Sie lernen grundlegende Konzepte, Methoden und Begriffe kennen - von der Datenstrategie über das Projektvorgehen mit CRISP-DM bis hin zu ersten Anwendungen von Machine Learning. Praxisnahe Übungen mit Google Sheets (übertragbar auf Excel) und interaktive Diskussionen zu realen Use Cases sorgen für einen nachhaltigen Lerntransfer. Das Training wird als Präsenz- oder Live Online-Seminar angeboten und basiert auf dem 4REAL-Modell für wirksames Lernen.    

Nach dem Seminar verstehen Sie die typischen Phasen eines Data-Science-Projekts, kennen relevante Datenarchitekturen und können erste datenanalytische Fragestellungen selbstständig einordnen und bearbeiten. Unser Seminar ist für alle, die ohne Vorkenntnisse in das Thema einsteigen und datengetriebenes Denken in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten.

Nach dem Seminar kennen Sie die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache R und können RStudio für erste eigene Datenanalysen nutzen. Sie haben relevante Funktionsbibliotheken für Data Science und Machine Learning kennengelernt und anhand konkreter Aufgaben eingesetzt.

Sie können Daten visualisieren und vorverarbeiten sowie grundlegende statistische Verfahren in R anwenden. Darüber hinaus haben Sie die Modellbildung und die Erstellung und Bewertung von Prognosen praktisch erprobt. Damit können Sie die Einsatzmöglichkeiten von R für eigene Projekte besser einschätzen und die behandelten Beispiele auf vergleichbare Fragestellungen übertragen.

Nach dem Seminar kennen Sie die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache R und können RStudio für erste eigene Datenanalysen nutzen. Sie haben relevante Funktionsbibliotheken für Data Science und Machine Learning kennengelernt und anhand konkreter Aufgaben eingesetzt.

Sie können Daten visualisieren und vorverarbeiten sowie grundlegende statistische Verfahren in R anwenden. Darüber hinaus haben Sie die Modellbildung und die Erstellung und Bewertung von Prognosen praktisch erprobt. Damit können Sie die Einsatzmöglichkeiten von R für eigene Projekte besser einschätzen und die behandelten Beispiele auf vergleichbare Fragestellungen übertragen.

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
  
  
  
  

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Data Engineering - Skalierbare Datenpipelines und Big Data Technologien

Daten und KI erfolgreich nutzen

Der eigene Datenschatz ist eines der wichtigsten strategischen Assets eines Unternehmens. Ziel von KI- und Data-Science-Initiativen ist es, aus diesen Daten handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. In der Praxis scheitern solche Vorhaben jedoch häufig an der Schnittstelle zwischen fachlicher Fragestellung und technischer Umsetzung.

Fachliche Entscheider wissen oft nicht genau, was Künstliche Intelligenz heute realistisch leisten kann. Gleichzeitig verfügen Data Scientists zwar über hohe technische Kompetenz, richten ihre Modelle jedoch nicht immer konsequent an den relevanten Geschäftsfragen aus. Genau hier setzt dieses Seminar an.

Sie lernen, wie die fachlich