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Data Science Grundlagen-Kurs

Die Schulung für den Einstieg in Data Science

In diesem Kurs wird das Wesentliche für den Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen vermittelt: Daten anbinden mit Tools wie R, die Entwicklung von Vorhersagemodellen und die Herangehensweise an Data-Science-Fragestellungen. Anschließend wird im Praxisprojekt selbst ein Machine-Learning-Modell für Fahrzeug-Diagnosedaten entwickelt. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Themen umfassen Modellentwicklung für Klassifikation und Regression, Tools wie R und Python, Datenanbindung und erste Anwedungen des maschinellen Lernens. Theorie wird dabei mit Erfahrungen aus der Praxis kombiniert. Im Hands-on-Projekt mit echten Daten wenden die Teilnehmer die Methoden selbst an und können so nach dem Kurs selbstständig mit eigenen Data Science-Projekten durchstarten.

Dauer:
1 Tag

Zielgruppe:
Alle, die Data Science-Methoden selbst zum Einsatz bringen möchten, selbst Analysen durchführen möchten und an den entsprechenden technischen Details interessiert sind.

Notwendiges Vorwissen:
Mathematisches Verständnis ist hilfreich, kein Vorwissen in R oder Python notwendig.

Zertifizierung:
Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert.

Inhalte:

  • Data Science Workflow
  • Modellentwicklung und -validierung
  • Variablenselektion und statistische Signifikanz
  • Klassifikations- und Regressionsmodelle
  • Einführung in Maschinelles Lernen
  • Data Science Tools: R, RStudio, Python
  • Crashkurs R
  • Datenanbindung und Preprocessing (Flatfiles und Datenbanken)
  • Explorative Analysen & Data Mining

Praxis-Projekte:

Der Kurs umfasst Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Bereichen, u.a. Healthcare und Automotive. Speziell entwickeln die Teilnehmer Machine-Learning-Modelle für die folgenden Anwendungszenarien:

  • Predictive Analytics für Diabetes-Screening
  • Prognosemodell für Fahrzeugdiagnosedaten

Dozent:

Dr. Pascal Kordt

Experte für Data Science und künstliche Intelligenz

Dr. Pascal Kordt

Dr. Kordt ist zertifizierter Experte für Data Science und Deep Learning. In die Kurse bringt er Praxiserfahrung aus Data Science Projekten ein, u.a. mit BMW, Deutsche Bank, BASF sowie der Deutschen Bahn AG, bei der er als aktuell Senior Data Scientist tätig ist. Die Erfahrung im Unternehmen ergänzt er durch seine frühere wissenschaftliche Arbeit am Mainzer Max-Planck-Institut, seine Promotion (JGU Mainz) sowie drei abgeschlossene Studiengänge in Physik, Mathematik (RWTH Aachen) sowie Economics & Management (LSE).

Als Leiter des Institute of Machine Intelligence & Data Science entwickelt Dr. Pascal Kordt federführend das Schulungsprogramm von IOMIDS und verfolgt die Philosophie, Wissen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen breiter zugänglich zu machen, sodass diese Technologie nicht nur Unternehmen wie Google oder Facebook vorenthalten bleibt.


Fundierte Theorie

Die wichtige Theorie wird in fokussierter Form in intensiven Theorieblöcken vermittelt.


Praxisprojekt mit Echtdaten

Ein Praxisprojekt mit realen Daten befähigt die Teilnehmer, die Inhalte eigenständig in der Praxis anzuwenden.


eLearning

In unseren Kursen kommt das IOMIDS eLearning zum Einsatz. Interaktives Quiz-Voting sorgt für hohen Lernerfolg.


Hochkarätige Dozenten

Unsere Dozenten haben eine fundierte akademische Ausbildung, oft mit Promotion. Alle Dozenten arbeiten aktuell in Data-Science-Positionen und bringen so den neusten Stand aus der Praxis mit.


Präsenzkurse

Unsere Präsenzkurse bieten deutlich höhere Motivation und bessere Lernerfolge als Online-Kurse. Individuelle Fragen zu bisherigen Erfahrungen werden beantwortet, und Teilnehmer können sich mit anderen Data Scientists vernetzen.


Zertifizierung

Für alle Kurse gibt es Teilnahmezertifikate bzw. bei Kursen mit Prüfungsblöcken ein Zertifikat über das erfolgreiche Bestehen. Zertifikate werden zweisprachig auf Deutsch und Englisch ausgestellt.

Ist dieser Kurs der richtige für mich?

Dieser Kurs ist optimal für den Einstieg ins Themenfeld Data Science und künstliche Intelligenz. Mit diesen Grundlagen können Sie erste Data-Science-Fragestellungen bearbeiten.Teilnehmer des Kurses sind z.B. Entwickler oder Programmierer, die sich im Bereich künstliche Intelligenz fortbilden möchten oder deren Arbeitgeber mehr Know-how in diesem Bereich benötigt, Absolventen von Studiengängen wie Ingenieurswissenschaften, Mathematik, Physik und anderen Naturwissenschaften, die den Berufseinstieg im Bereich Data Science planen sowie Analysten oder Data Engineers, die sich stärker in Richtung Data Science entwickeln möchten. Außerdem besuchen den Kurs auch Freelancer und Consultants, die Ihr Spektrum um gefragte Data-Science-Qualifikationen erweitern möchten.

Wenn Sie nicht sicher sind, welcher Kurs für Sie passt, sprechen Sie uns einfach an und wir helfen gerne weiter.

Wie kann ich im Anschluss die Kenntnisse vertiefen?

Mit der Kursteilnahme legen Sie die Basis, um im Folgekurs „Neuronale Netze und Deep Learning“ den State-of-the-Art in der künstlichen Intelligenz zu vertiefen.

Kann dieser Kurs auch zusammen mit dem Vertiefungskurs "Deep Learning" belegt werden?

Ja, der Kurs Deep Learning findet direkt am Folgetag statt. Sie haben die Möglichkeit, beide Kurse als Paket zu belegen und die Grundlagenkenntnisse direkt im Anschluss mit dem Deep-Learning-Kurs zu vertiefen.

Was ist im Preis enthalten?

Der Preis beinhaltet die Schulung inkl. der Unterlagen zur Vorlesung sowie natürlich auch Getränke und das Mittagessen.

Wird ein eigener Laptop benötigt?

Ja, 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.

Mainz, 9. September 2019

Dozent: Dr. Pascal Kordt

Veranstaltungsort: Gutenberg Digital Hub, Taunusstraße 59-61, 55118 Mainz

Termin: Montag, 9. September 2019, 9:30 – 17:30

Kurssprache: Deutsch

Kosten: 890 € zzgl. MwSt.

Verfügbarkeit: noch Plätze frei

Anmeldeschluss: 26.08.2019


Alternativ können Sie auch ein  Paket aus Grundlagenkurs Data Science und Fortgeschrittenenkurs Deep Leaning direkt an zwei aufeinanderfolgenden Tagen buchen.