TK-5292-F - Data Science Summer School

الموعد القادم:
03.07.2023
الدورة تنتهي في:
07.07.2023
إجمالي المدة:
5 Tage
التدريب:
Nein
فترة التنفيذ:
  • Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
أدنى عدد للمشاركين:
5
أقصى عدد للمشاركين:
11
التكلفة:
€ ١٤٤ - Preis ermäßigt: 79,50 EUR
اختبار إتمام المؤهل:
Nein
اسم المؤهِّل:
keine Angaben
اعتمادات العرض:
keine Angaben
عرض للسيدات فقط:
Nein
رعاية الأطفال:
Nein
رابط العرض:
جودة المعلومات:
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المجموعات المستهدفة:
keine Angaben
المتطلبات المهنية:
keine Angaben
المتطلبات التقنية:
Keine besonderen Anforderungen.
منهجية وكالات العمل:
keine Angaben

المحتويات

Aktuelle Trends wie Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, E-Commerce und Social Media führen zu einer rasanten Zunahme an Daten, die für Unternehmen zunehmend zum zentralen Erfolgsfaktor werden (Daten als ''Rohstoff'' des 21. Jahrhunderts). Die durch intelligente Datenanalysen (Explorative Analytics, Predictive Analytics, Data Mining, Text Mining etc.) gewonnenen Informationen liefern z.B. dem Marketing, CRM, Vertrieb oder Controlling wichtige Erkenntnisse für den Geschäftserfolg ("Business Intelligence"). Data Science ist eine Querschnittsdisziplin und wird daher nicht nur in Unternehmen erfolgreich eingesetzt, sondern auch in anderen Bereichen wie z.B. in Behörden, in der Medizin, im Bildungswesen, im medialen Umfeld sowie in den Sozial- und Naturwissenschaften.

Themen:
- Einführung in Data Science, Data Analytics und Machine Learning
- Techniken und Methoden des Unsupervised Learning und Supervised Learning
- Unsupervised Learning und Supervised Learning (Machine Learning) mit KNIME/Orange
- Unsupervised Learning und Supervised Learning (Machine Learning) mit Python

In diesem 5-tägigen Kurs erhalten Sie einen intuitiven, umfassenden und verständlichen Einstieg in die wichtigsten Analysetechniken der Data Science und des Machine Learning. Die Anwendung der erlernten datenanalytischen Methoden und Techniken erfolgt in praxisbezogenen Fallstudien am PC.

Die Data Science Summer School ist eine ideale Ergänzung zu Excel, Access, MySQL oder Python, vorausgesetzt werden diese jedoch nicht.

Voraussetzungen: Solide PC-Kenntnisse und Affinität zu Daten.

جميع البيانات مقدمة دون ضمان. تتحمل الجهات المقدمة حصرًا مسؤولية صحة البيانات.

05.06.2023 آخر تحديث في ,21.10.2022 نُشر لأول مرة في