Data Science Boot Camp (Webinar)

Einführung in Data Science, Data Analytics und Machine Learning

Algorithmen im Machine Learning

Unsupervised Learning, Supervised Learning und Reinforcement Learning

Explorative Analytics und Predictive Analytics

Timeseries Analysis und Survival Analysis

Data Mining, Text Mining und Image Mining

Nutzen und Treiber von Data Analytics und Machine Learning

Anwendungsbereiche von Data Analytics und Machine Learning in der Praxis

Datenbeschaffung und Datenschutz

Gesellschaftspolitische Aspekte von Data Science

Rechtliche und ethische Aspekte von Data Analytics und Machine Learning

Grundlegende Einführung in die Programmierung mit Python

UNSUPERVISED LEARNING: Clusteranalyse

Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

Data Preprocessing für die Clusteranalyse

Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Clusteranalyse

Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

SUPERVISED LEARNING: Klassifikationsanalyse, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und Überlebenszeitanalyse

Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

Data Preprocessing für die Klassifikationsanalyse, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und Überlebenszeitanalyse

Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Klassifikationsanalyse, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und Überlebenszeitanalyse

Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

Nachfolgend finden Sie eine Übersicht der im Seminar vermittelten Datenanalyse-Verfahren des Machine Learning mit typischen Anwendungsbeispielen aus der (beruflichen) Praxis:

VERFAHREN: Clusteranalyse

ZIEL: Bildung von Gruppen (Cluster) von Objekten (z.B. Kunden, Mitarbeiter, Produkte, Patienten), die ähnliche Eigenschaften haben oder sich ähnlich verhalten

ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS:

• Wirtschaft: Kundensegmentierung, Marktanalysen
• Behörden: Bevölkerungsgruppen nach sozioökonomischen Merkmalen clustern
• Technik: Fehler- und Ausfallmuster in Maschinen erkennen
• Medizin: Patientengruppen mit ähnlichen Symptomen
• Sozialwesen: Typisierung von Klientengruppen
• Naturwissenschaften: Arten- oder Gencluster in der Biologie

VERFAHREN: Klassifikationsanalyse

ZIEL: Vorhersage der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu einem zukünftigen Zeitpunkt

ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS:

• Wirtschaft: Kreditwürdigkeit, Betrugserkennung, Vorhersage von Produktverkäufen oder Vertragskündigungen
• Behörden: Kriminalfälle nach Deliktsart klassifizieren, Vorhersage von Steuerbetrug
• Technik: Bauteile als „in Ordnung“ oder „defekt“ einstufen, Vorhersage von Maschinenausfällen
• Medizin: Diagnosen anhand von Bilddaten, Vorhersage von bestimmten Erkrankungen
• Sozialwesen: Einschätzung von Förderbedarfen
• Naturwissenschaften: Klassifizierung von Tier- oder Pflanzenarten

VERFAHREN: Regressionsanalyse

ZIEL: Vorhersage eines Zahlenwertes zu einem zukünftigen Zeitpunkt

ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS:

• Wirtschaft: Umsatz- und Preisprognosen
• Behörden: Prognose von Sozialausgaben oder Haushaltsdefiziten
• Technik: Vorhersage von Materialverschleiß
• Medizin: Zusammenhang zwischen Medikamentendosis und Wirkung
• Sozialwesen: Zusammenhang zwischen Einkommen und Bildungserfolg
• Naturwissenschaften: Zusammenhang von Temperatur und Wachstumsrate

VERFAHREN: Zeitreihenanalyse

ZIEL: Vorhersage eines zukünftigen Zahlenwertes auf einer mehrperiodigen Zeitachse

ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS:

• Wirtschaft: Absatzplanung, Börsenprognosen, Vorhersage von Verkaufsmengen oder des Stromverbrauchs
• Behörden: Entwicklung der Arbeitslosenzahlen oder Staus vorhersagen
• Technik: Energie- und Netzlastprognosen
• Medizin: Infektionsverläufe, Krankenhausbelegung
• Sozialwesen: Entwicklung von Arbeitslosenzahlen
• Naturwissenschaften: Klimaprognosen, Wetterentwicklung

VERFAHREN: Überlebenszeitanalyse

ZIEL: Vorhersage der Eintrittswahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses auf einer mehrperiodigen Zeitachse

ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS:

• Wirtschaft: Vorhersage von Kundenabwanderung, Vertragsabschlüssen oder Vertragskündigungen
• Behörden: Zeit bis zur Wiedereingliederung von Arbeitslosen vorhersagen
• Technik: Vorhersage der Ausfallzeiten von Maschinen oder von Materialermüdung
• Medizin: Zeit bis Krankheitsrückfall oder Therapieerfolg vorhersagen
• Sozialwesen: Dauer von Betreuungsverhältnissen vorhersagen
• Naturwissenschaften: Überlebenswahrscheinlichkeit von Populationen vorhersagen

In diesem 5-tägigen Data Science Boot Camp erlernen Sie die “best practices” in der Analyse von Daten mit den “intelligenten” Techniken des Machine Learning. Sie lernen die in der (beruflichen) Praxis am häufigsten genutzten Datenanalysetechniken des Machine Learning kennen, die Sie in die Lage versetzen, die tief in den Daten verborgenen, relevanten Informationen zu extrahieren und damit für Ihr berufliches Umfeld nutzbar zu machen. Viele Unternehmen verschaffen sich z.B. auf diese Weise gewinnbringende Wettbewerbsvorteile, aber auch in anderen Anwendungsbereichen liefern die gewonnenen Erkenntnisse aus diesen “intelligenten” Datenanalysetechniken sichtbare Vorteile in den verschiedensten Berufsfeldern.

Viele Seminare zu Data Science und Machine Learning werden von ausgebildeten Programmierern oder IT-Spezialisten angeboten, die sich zu diesen datenanalytischen Methoden und Techniken (selbst) theoretisch weitergebildet haben, dies auch gut beherrschen, jedoch wenig Erfahrung in der Umsetzung in der beruflichen Praxis haben. Diese sind jedoch essentiell, damit das Erlernte für Sie keine “akademische Übung” bleibt, sondern in Ihrem beruflichen Umfeld gewinnbringend eingesetzt werden kann. Für Ihren Lernerfolg und die Umsetzung im beruflichen (oder privaten) Umfeld ist es wichtig, dass Sie die verschiedenen Datenanalysetechniken des Machine Learning inhaltlich und methodisch verstehen. Nur dann sind Sie in der Lage, das Erlernte auf Ihre individuellen Anwendungsfälle in der (beruflichen) Praxis zu übertragen. Das bloße Erlernen einer Programmiersprache für Data Science und Machine Learning ist dazu nicht ausreichend. Wir setzen daher in unserem Boot Camp einen Schwerpunkt auf das praxisorientierte Erlernen dieser Techniken und Methoden. Hier profitieren Sie von den wertvollen praktischen Erfahrungen des Seminarleiters, der hierzu die “SUCCESS-Formel” für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning im beruflichen Umfeld entwickelt hat.

Die erlernten Techniken und Methoden setzen Sie anfänglich in praxisorientierte Fallstudien mit einer Data Science Software um, für die Sie keine Programmierkenntnisse benötigen. So können Sie sich zunächst voll und ganz auf diese Techniken und Methoden konzentrieren, ohne sogleich noch eine Programmiersprache lernen zu müssen. Erst im zweiten Schritt, wenn Sie diese Techniken und Methoden beherrschen, setzen Sie das Erlernte in einer Programmiersprache (Python) um. Dieses Vorgehen führt für Sie zum maximalen Lernerfolg!

Für die Teilnahme sind daher keine Vorkenntnisse notwendig, außer natürlich Interesse am Thema.

Exklusives, praxiserprobtes Toolset – transparent, bewertbar und nachhaltig nutzbar:

Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal dieses Data Science Boot Camps ist das exklusive Data-Science-Toolset, das den Teilnehmenden zur Verfügung gestellt wird. Dieses Toolset basiert auf langjährigen Projekt- und Beratungserfahrungen aus realen Data-Science-Anwendungen und wurde gezielt für den praktischen Einsatz entwickelt.

Besonderer Wert wird dabei auf Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Risikobewertung gelegt:

• Offengelegter Quellcode: Der vollständige Code des Toolsets ist für die Teilnehmenden einsehbar. Dadurch sind alle Berechnungen, Datenverarbeitungen und Modellierungsprozesse vollständig nachvollziehbar.

• Bewertbarkeit für den dienstlichen Einsatz: Die Offenlegung des Codes ermöglicht es, das Toolset im Hinblick auf IT-Sicherheit, Datenschutz, Compliance und interne Richtlinien fundiert zu prüfen und das Risiko einer dienstlichen Nutzung realistisch einzuschätzen.

• Abbau von Vorbehalten: Durch die Transparenz können potenzielle Bedenken gegenüber „Black-Box-Lösungen“ gezielt adressiert und Vorbehalte gegenüber dem Einsatz in produktiven oder sensiblen Umgebungen ausgeräumt werden.

• Freie Nutzung: Die Teilnehmenden dürfen das Toolset sowohl für private als auch für dienstliche Zwecke verwenden.

• Sofort einsatzbereit: Die Werkzeuge sind ohne aufwändige Konfiguration direkt in eigenen Projekten nutzbar.

• Praxisnahe Spezialfunktionen: Enthalten sind speziell entwickelte Features für Data Preprocessing, Modellierung, Evaluierung und Optimierung, die typische Herausforderungen aus der Praxis adressieren (z. B. Datenqualität, unausgewogene Klassen, Zeitreihen, Modellvergleiche) sowie Features für ein wirkungsvolles Data Storytelling.

• Mehr als Standardtools: Viele dieser Funktionen sind in gängigen Standardbibliotheken in dieser Form nicht enthalten oder müssten mit erheblichem Entwicklungsaufwand selbst implementiert werden.

• Bewährte Best Practices: Vorgehensmodelle, Templates und Analysebausteine basieren auf erprobten Data-Science-Projekten aus unterschiedlichen Branchen.

Damit erhalten die Teilnehmenden nicht nur ein leistungsfähiges Werkzeug, sondern ein transparentes, prüfbares und verantwortungsvoll einsetzbares Toolset, das sich auch in regulierten oder sensiblen Arbeitsumfeldern bewährt.

In diesem 5-tägigen Boot Camp erhalten Sie einen umfassenden und verständlichen Einstieg in die wichtigsten Analysetechniken der Data Science und Data Analytics (Machine Learning mit Data Mining, Explorative Analytics, Predictive Analytics etc.). Die Anwendung der erlernten Datenanalysetechniken erfolgt in praxisbezogenen Übungen und Fallstudien am eigenen Laptop, den Sie zum Seminar mitbringen. Sie erfahren zudem, wie Sie die Methoden und Techniken von Data Analytics und Machine Learning in Ihrem beruflichen Umfeld gewinnbringend einsetzen können. 

Die meisten Seminare zu dieser Thematik setzen das Erlernte sogleich in einer Programmiersprache (z.B. Python oder R) um. Aus langjähriger Erfahrung und didaktischen Gründen führt dieses Vorgehen jedoch bei Teilnehmenden ohne oder mit wenigen Vorkenntnissen im Machine Learning in aller Regel nicht zum maximalen Lernerfolg. Für Ihren Lernerfolg und die Umsetzung im beruflichen (oder privaten) Umfeld ist es essentiell, dass Sie die verschiedenen Datenanalysetechniken des Machine Learning inhaltlich und methodisch verstehen. Nur dann sind Sie in der Lage, das Erlernte auf Ihre individuellen Anwendungsfälle in der (beruflichen) Praxis zu übertragen. Das bloße Erlernen einer Programmiersprache für Data Science und Machine Learning ist dazu nicht ausreichend. Wir setzen daher in unserem Boot Camp einen Schwerpunkt auf das praxisorientierte Erlernen dieser Techniken und Methoden. Die erlernten Techniken und Methoden setzen Sie dann anfänglich in praxisorientierte Fallstudien mit einer Data Science Software um, für die Sie keine Programmierkenntnisse benötigen. So können Sie sich zunächst voll und ganz auf diese Techniken und Methoden konzentrieren, ohne sogleich noch eine Programmiersprache lernen zu müssen. Erst im zweiten Schritt, wenn Sie diese Techniken und Methoden beherrschen, setzen Sie das Erlernte in einer Programmiersprache (Python) um. Dieses Vorgehen führt für Sie zum maximalen Lernerfolg!

Wenn Sie sich in Ihrem Berufsfeld zu Data Analytics und Machine Learning weiterentwickeln möchten oder eine berufliche Neuorientierung in diesem Bereich anstreben, sind Sie im Data Science Boot Camp genau richtig. Hier erhalten Sie eine solide, verständliche und umfängliche Grundausbildung zu einem fairen Preis. Data Analytics und Machine Learning sind kein “Hexenwerk”, Sie werden Schritt für Schritt an diese Themen herangeführt und in Ihrem Lernfortschritt professionell begleitet. 

Die Teilnehmenden erhalten umfangreiche Skripte zu den Themen des Seminars, Dokumentationen zu den im Seminar genutzten (kostenfreien) Data Science Tools sowie wertvolle Praxistipps für den erfolgreichen Einsatz von Data Science und Machine Learning im beruflichen Umfeld.

Wenn Sie sich für das Webinar anmelden möchten, setzen Sie sich gern über den Button "Infos anfordern" oder direkt über mail@easydatascience.de mit uns in Verbindung. Wir übersenden Ihnen dann gern weitere Informationen.

Wir bieten Rabatte bei Seminar-Anmeldung von mehreren Teilnehmenden des Unternehmens, der Behörde oder Institution:

• 2 Teilnehmende: 5% Rabatt auf den Seminarpreis pro Person
• 3 Teilnehmende: 10% Rabatt auf den Seminarpreis pro Person
• 4 Teilnehmende: 15% Rabatt auf den Seminarpreis pro Person
• 5 und mehr Teilnehmende: 20% Rabatt auf den Seminarpreis pro Person