- Prochain date:
- 09.06.2023
- Le cours se termine le:
- 10.06.2023
- Durée totale:
- 2 Tage
- Stage:
- Nein
- Temps d'exécution:
- Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
- Participants min.:
- 5
- Participants max.:
- 12
- Prix:
- 39 € - Preis ermäßigt: 21,50 EUR
- Examen final:
- Nein
- Désignation de diplôme:
- keine Angaben
- Certifications du cours:
- keine Angaben
- Cours pour femmes uniquement:
- Nein
- Garde d’enfants:
- Nein
- Lien vers l’offre:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Webseite
- Qualité de l’information:
- Suchportal Standard nicht erfüllt - informations complémentaires
- Groupes cibles:
- keine Angaben
- Connaissances spécialisées:
- keine Angaben
- Connaissances techniques:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Classification de l’Agence pour l’emploi:
- keine Angaben
Contenus
Aktuelle Trends wie 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 algorithmenbasierte Datenanalysen (z.B. Data Mining, Text Mining, Predictive Analytics) gewonnenen Informationen liefern bspw. dem Marketing, CRM, Vertrieb oder Controlling wichtige Erkenntnisse für den Geschäftserfolg („Business Intelligence“). Data Science ist eine Querschnittsdisziplin und wird nicht nur in Unternehmen erfolgreich eingesetzt, sondern auch in anderen Bereichen wie z.B. in Behörden und öffentlichen Einrichtungen, in der Medizin, im Bildungswesen und medialen Umfeld, in der Marktforschung sowie in den Sozial- und Naturwissenschaften.
In diesem Kurs-Modul werden die in den Modul B und C erworbenen methodischen Kenntnisse des Machine Learning und der praktischen Statistik ergänzt durch die Techniken und Methoden des „Feature Engineering“. Diese Techniken und Methoden (Data Cleansing, Data Reduction, Data Construction, Data Transformation und Data Sampling) haben das Ziel, die analytische Präzision von Algorithmen und damit die Analyse-Ergebnisse zu verbessern, indem vor der eigentlichen Analyse die ausgewählten Daten für deren Anwendung in Algorithmen optimiert werden („Data Preprocessing“).
Voraussetzungen: Solide PC-Kenntnisse sowie idealerweise Kenntnisse der Module B und C.
Toutes les informations sont sans garantie. Les prestataires sont seuls responsables de la justesse des informations mises à disposition.
Première publication le 21.10.2022, dernière mise à jour le 05.06.2023