TK-5292-F - Data Science Summer School

Zielgruppen:

keine Angaben

Fachliche Voraussetzungen:

keine Angaben

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

keine Angaben

Inhalte

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.