Häufige Fragen und Antworten
Ein Data Scientist analysiert große Datenmengen um neue Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu unterstützen oder Vorhersagen zu treffen. Dabei spielt maschinelles Lernen eine wichtige Rolle, aber auch Methoden aus der Statistik oder der Datenvisualisierung.
Algorithmen, die die beim maschinellen Lernen genutzt werden, müssen zunächst mit einem Trainingssatz trainiert werden. Danach sind sie in der Lage, für ungesehene Daten Vorhersagen zu treffen und die Vorhersage mit neuen Beispielen stetig zu präzisieren. Im Machine Leraning Kurs von IOMIDS erhalten Sie einen detaillierteren Einblick in die Funktionsweise und Nutzung selbstlernender Algorithmen.
Wichtige Kenntnisse umfassen den interdiszipilinären Bereich zwischen Mathematik und Statistik, in dem es um maschinelles Lernen geht. Programmierkenntnisse in R und/oder Python sind außerdem eine wichtige Voraussetzung, da jedes Problem individuell ist. Ein weiterer Bestandteil ist das Business- oder „Domänenwissen“, also fachliches Verständnis der Branche. In Seminaren von IOMIDS erhalten Sie nicht nur theoretische Einblicke in die Welt von Data Science, sondern führen mit Echtdaten eigene Data Science Projekte durch. Ihre Fähigkeiten können Sie sich zertifizieren lassen. Den idealen Einstieg in das spannende Berufsfeld bietet der Data Science Grundlagen-Kurs.
Deep Learning ist ein Teilbereich des machinellen Lernens. Hier werden neuronale Netze genutzt, ursprünglich inspiriert durch das menschliche Gehirn aber doch in vielen spezialisierten Algorithmen deutlich anders. Das „deep“ bezieht sich auf viele Schichten (Layer) in neuronalen Netzen, die man sich als Abstraktionsebenen vorstellen kann – je tiefer ein Netz, umso „kompliziertere“ Probleme kann es lösen, immer genügend große Datensätze für das Training vorausgesetzt. In den letzten Jahren gab es erstaunliche Fortschritte in den Bereichen Bilderkennung, Spracherkennung und -synthese sowie Textverständnis. Der Deep Learning Kurs führt in dieses spannende Gebiet mit Praxisbeispielen und der Theorie dahinter ein.
Die beiden großen Programmiersprachen, die für Data Science zum Einsatz kommen sind R und Python. Im Data Science Grundlagen-Kurs wird auf die Unterschiede und Stärken der beiden Sprachen eingegangen. Wie Sie mit R arbeiten, lernen Sie im Seminar R für Data Science.