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Data Science Kurs: Die Grundlagen

Datenanalyse und die Arbeit des Data Scientist im Kurs für Einsteiger

Der Data Science Grundlagen-Kurs vermittelt Einsteigern einen umfassenden Überblick über das Feld Data Science: wie hat sich das Feld 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.

Auf einen Blick

Kursbeschreibung

Dauer:
1 Tag

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

Notwendiges Vorwissen:
Es wird keine Vorkenntnisse vorausgesetzt. Auch Programmiererfahrung wird nicht benötigt.

Zertifizierung:
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.

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:

  • 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.

Buchen ohne Risiko: Als Verbraucher können Sie innerhalb von 14 Tagen nach der Buchung jederzeit kostenfrei Ihre Teilnahme stornieren, solange Sie über zwei Wochen vor Kursbeginn buchen. Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz!


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 Data-Science-Fragestellungen einordnen, kennen den Ablauf von Data-Science-Projekten, unterschiedliche Tools und verstehen auch die Funktionsweise von maschinellem Lernen. Die Programmierung eigener Modelle ist nicht Teil des Kurses (das wird im Machine Learning Kurs gemacht), aber Sie setzen fertige Modelle selbst ein und lernen die Ergebnisse zu verstehen und zu evaluieren.

Wenn Sie nicht sicher sind, welcher Kurs für Sie passt, lassen Sie sich von uns beraten.

Wie kann ich im Anschluss die Kenntnisse vertiefen?

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.

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.

Kurstermine

Frankfurt, 12. Oktober 2020

Dozent: Dr. Kordt

Veranstaltungsort: Frankfurt

Termin: Montag 12.10.2020, 10:00 – 18:00

Kurssprache: Deutsch

Kosten: 890 € zzgl. MwSt.

Early-Bird-Preis: 890 €790 € zzgl. MwSt. bei Buchung bis zum 11.09.2020.

Der Rabatt wird nach der Buchung bei Rechnungsstellung abgezogen.

Verfügbarkeit: noch Plätze frei


Haben Sie Fragen?


Kontaktieren Sie mich hier oder rufen Sie an: 06131 464 95 96. Ich helfe gerne weiter.

Tamara Noll IOMIDS
Tamara Noll
Client Relations

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Übersicht Data Science und KI Schulungen

Schulungen 2020
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