- Next Date:
- 02.12.2024 - Vom 02.12.2024 bis 04.12.2024 finden virtuelle Präsenztermine statt.
- Course ends on:
- 04.12.2024
- Total Duration:
- 24 Stunden in 3 Tage
- Internship:
- Nein
- Teaching Languages:
- Deutsch
- Type of Course:
- Weiterbildung
- Type of Provision:
- Virtuelles Klassenzimmer
- Execution Time:
- Tagesveranstaltung
- min. Participants:
- keine Angaben
- max. Participants:
- 20
- Price:
- €1,295
- Funding:
- Bildungszeit/-freistellung Veranstaltung ist gemäß § 10 Berliner Bildungszeitgesetz anerkannt.
- Bildungszeit/-freistellung
- Type of Qualification:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Final Examination:
- Nein
- Qualification Title:
- Teilnahmebescheinigung
- Certifications of the Course:
- Nicht zertifiziert
- Courses for Women only:
- Nein
- Childcare:
- Nein
- Link to Course:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Website
- Quantity of Details:
- Suchportal Standard nicht erfüllt - further information
- Target Groups:
- Der Kurs richtet sich an Hochschulabsolvent*innen aller Fachrichtungen.
- Professional Requirements:
- Vertieftes Interesse an Data Science
- Technical Requirements:
- Laptop/PC + Headset mit Mikrofon
- Classification of the Federal Employment Agency:
- keine Angaben
Contents
Data Science ist heute in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung. In einer zunehmend datengesteuerten Welt haben Organisationen Zugang zu einer Vielzahl von Daten, die genutzt werden können, um bessere Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln. Data Science ermöglicht es uns, diese Daten zu verstehen, zu verarbeiten und zu analysieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Dieser Kurs führt Teilnehmende in die Welt der Datenwissenschaft ein und befasst sich mit dem Umgang und der Nutzung von Daten. Dabei geht es explizit nicht nur um die Auswertung gegebener Daten, sondern auch um die Planung von Data Science Projekten "von Anfang an" und somit um verschiedene Methoden zur Gewinnung von Daten. Die theoretischen Inhalte werden dabei stets begleitet von hands-on Anwendungen in R. Zudem werden einige nützliche Web-Services eigebunden.
THEMEN
Web-Scraping
Experimentdesign und -durchführung
Grundlagen der Datenverarbeitung in R
Regressionsanalyse und Interaktionseffekte
Netzwerkanalyse
Machine Learning
Datenvisualisierung
Ergänzt und erprobt werden die Inhalte anhand von Fallstudien und realen Datenbeispielen.
LERNZIELE
Der Kurs vermittelt eine breite Palette von Techniken der Datenanalyse und Visualisierung. Teilnehmende lernen verschiedene Techniken des maschinellen Lernens kennen und verstehen, wie Sie statistische Modelle anwenden und Daten auf explorative Weise analysieren können. Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage, die vermittelten Methoden entlang des Informationslebenszyklus anzuwenden und somit eigene datenbasierte Forschungsprojekte umzusetzen. Der Kurs beinhaltet verschiedene Ansätze der Datenerhebung, -analyse bis hin zu Techniken der Datenvisualisierung. Zudem vermittelt der Kurs grundlegende und angewandte Statistik sowie Fähigkeiten der Programmierung.
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Published on 28.09.2023, last updated on 12.06.2024