06131 464 95 96

Data Science und Deep Learning Kombi-Schulung

Das Paket aus den Kursen „Data Science Grundlagen“ und „Deep Learning“

In zwei intensiven Tagen sowohl die Grundlagen als auch fortgeschrittene Methoden für Data Science und Artificial Intelligence lernen

Mehrwert aus Daten generieren – mit dieser Aufgabe beschäftigt sich ein Data Scientist. Die Methoden reichen dabei von Visualisierungen, explorativen Analysen und unüberwachtem maschinellen Lernen hin zu fortgeschrittenen Methoden der künstlichen Intelligenz.

Dieses Kurspaket beginnt am ersten Tag mit den Grundlagen wie Modellentwicklung für Klassifikation und Regression, Tools wie R und Python, Datenanbindung und erste Anwedungen des maschinellen Lernens. Am zweiten Tag wird in fortgeschrittenere Methoden eingestiegen: Deep Learning, der Aufbau effizienter neruonaler Netze sowie deren Training. In Praxisprojekten kommt das Gelernte zum Einsatz.

Dauer:
2 Tage

Zielgruppe:
Alle, die Data Science-Methoden selbst zum Einsatz bringen möchten, selbst Analysen durchführen möchten und dabei auch fortgeschrittene Methoden der künstlichen Intelligenz nutzen möchten, z.B. aus den Bereichen Analyse, Entwicklung, Programmierung oder absolventen naturwissenschaftlicher, technischer oder mathematischer Studiengänge.

Notwendiges Vorwissen:
Kein Vorwissen notwendig, die Grundlagen werden am ersten Tag vermittelt. Mathematisches Verständnis ist hilfreich.

Zertifizierung:
Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert.

Inhalte:

Tag 1:

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

Tag 2:

  • Deep Learning als Teilgebiet von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Funktionen, Anzahl und Größe der Layer
  • Feedforward-Netz
  • Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
  • Verlustfunktion (Loss Function)
  • Stochastischer Gradientenabstieg
  • Backpropagation-Algorithmus
  • Tool-Überblick: TensorFlow, Keras, Python, Jupyter Notebooks, R, RStudio …
  • Hyperparameter
  • Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting
  • Fortgeschrittene Netzarchitekturen im Überblick: CNN, RNN, LSTM, GANs
  • Praxisprojekt Deep Learning

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 aktuell als 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 kombiniert die Grundlagen von Data Science, auch für Teilnehmer ohne Vorkenntnisse, mit fortgeschrittenen Methoden aus dem Bereich Deep Learning. Teilnehmer des Kurses sind z.B. Entwickler oder Programmierer, die sich im Bereich Data Science und 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 Künstliche Intelligenz entwickeln möchten. Außerdem besuchen den Kurs auch Freelancer und Consultants, die Ihr Spektrum um gefragte KI-Methoden erweitern möchten.

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

Werden Vorkenntnisse benötigt?

Sie lernen am ersten Tag alle notwendigen Grundlagen, Vorkenntnisse werden daher nicht benötigt. Lediglich mathematisches Verständnis ist hilfreich.

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.–10. September 2019

Dozent: Dr. Pascal Kordt

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

Termin: Montag, 9. September 2019 und Dienstag 10. September 2019, jeweils 9:30 – 17:30

Kurssprache: Deutsch

Kosten: 1590 € zzgl. MwSt.
(190 € Ersparnis im Vergleich zu Einzelbuchung)

Verfügbarkeit: Ausgebucht