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Data Science Grundlagen-Kurs

Seminar - IOMIDS

Datenanalyse und die Arbeit des Data Scientist im Kurs für Einsteiger

Diese Data Science Weiterbildung vermittelt Einsteigern einen umfassenden Überblick über das Feld Data Science: wie hat es sich entwickelt, welche Möglichkeiten bieten Datenanalyse und maschinelles Lernen und welche Tools stehen einem Data Scientist zur Verfügung? Die Teilnehmer sehen nicht nur in Demos die Möglichkeiten, sondern bearbeiten auch erste Data Science-Fragestellungen selbst.

Termin Ort Preis*
15.05.2024 Frankfurt am Main 1.059,10 €
02.12.2024 online 1.059,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Der weltweite Datenbestand zum Ende 2020 auf CDs gebrannt würde für 200 Stapel bis zum Mond reichen – und das ohne Hüllen. Die intelligente Nutzung von Datenpotenzialen wird für Unternehmen zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor: datenbasiert lassen sich fundierte Entscheidungen treffen, Produkte verbessern oder sogar neu schaffen. Hochgefragt sind die, die das können: Data Scientists. Mit Kompetenzen aus den Bereichen Statistik, Programmierung und Machine Learning entdecken Sie Zusammenhänge und Einflussfaktoren oder entwickeln Vorhersagemodelle.

Dieses Seminar vermittelt Anfängern die Grundlagen des Felds. Sie lernen zwischen Begriffen wie Data Science, Data Mining, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Predictive Analytics einzuordnen und zu differenzieren. Auch das Aufgabenspektrum und die entsprechenden Kenntnisse eines Data Scientist und der verwandten Berufe Data Engineer und Business Analyst werden behandelt.

Anschließend geht es darum, ein Grundverständnis für das wichtige Teilgebiet des Machine Learning aufzubauen. Alle Machine-Learning-Algorithmen funktionieren nach einem gemeinsamen Prinzip. Sie werden nach dem Seminar verstanden haben, „wie Maschinen lernen“, kennen die Ideen hinter unterschiedlichen Methoden, verstehen die Unterschiede zwischen Supervised Learning und Unsupervised Learning und können Daten und Anwendungsszenarien den Methoden zuordnen. In einem realen Use Case sehen Sie außerdem Modelle im Einsatz und lernen die Ergebnisse zu.

Die typischen Schritte eines Projekts im Bereich Data Science werden mit dem Data Science Workflow behandelt. Hier entwickeln Sie im Laufe des Kurses Ihren eigenen Use Case mit den unterschiedlichen Schritten im Projekt, von der explorativen Analyse über die Modellentwicklung und Validierung mittels Verlustfunktionen und dem Train-Test-Split hin zum produktiven Einsatz. Sie programmieren in diesem Kurs aber nicht selbst Machine-Learning-Modelle.

Das Seminar verfolgt das Ziel, Raum für Fragestellungen aus Ihrem Unternehmen zu geben. Im Zuge unseres „Customised Learning“-Ansatzes erhalten Sie die Möglichkeit, bereits vor Seminarbeginn dem Dozenten Ihre individuelle Fragestellung zu schicken, die anschließend im Kurs entwickelt und diskutiert wird.

Inhalte der Schulung:

  • Data Science: das Feld im Überblick
  • Einordnung und Abgrenzung: Data Science, Data Mining, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Predictive Analytics
  • Skillset für die Arbeit als Data Scientist und die angrenzenden Berufe Data Engineer und Business Analyst
  • Wie lernen Maschinen? Funktionsweise des Machine Learning
  • Regression und Klassifikation
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten
  • Zuordnen von Use Cases zu Methoden
  • Modellvalidierung
  • Explorative Analyse
  • Data Science Workflow


Praxis-Projekt

Im Rahmen des Seminars entwickeln Sie anhand des Data Science Workflow die unterschiedlichen Schritte eines Data Science Projektes. Sie können einen Use Case des Dozenten entwickeln oder aber einen Anwendungsfall aus Ihrem Unternehmen.

Dauer/zeitlicher Ablauf:
1 Intensivtag
Ziele/Bildungsabschluss:
Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert.
Ihr Mehrwert: Sie lernen von erfahrenen Dozenten, arbeiten eine Fragestellung aus Ihrem Unternehmen aus und schließen das Seminar mit einem fundierten und praxisnahen Überblick zum Feld Data Science ab.
Teilnahmevoraussetzungen:
Es wird keine Vorkenntnisse für die Weiterbildung vorausgesetzt. Auch Programmiererfahrung wird nicht benötigt.
Technische Voraussetzungen:
Bitte bringen Sie Ihren Laptop mit. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie über die notwendigen Administratorrechte verfügen um Software zu installieren, die während des Kurses genutzt wird.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Mit der Kursteilnahme legen Sie die Basis, um im Machine Learning Kurs tiefer in das Feld des maschinellen Lernens einzusteigen. Die für Data Science wichtige Programmier- und Statistik-Sprache R lernen Sie im Kurs R für Data Science.
Förderung:

✓ IOMIDS akzeptiert den Bildungsscheck. Als Einzelperson oder KMU aus NRW übernimmt das Land NRW bis zu 50% der Kosten für die Kurse von IOMIDS. Weitere Infos

Zielgruppe:
Einsteiger in das Feld Data Science, die in dem Seminar ein Verständnis für die Methoden und das Potenzial von Data Science aufbauen möchten.
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