- Prochain date:
- 03.07.2023
- Le cours se termine le:
- 07.07.2023
- Durée totale:
- 5 Tage
- Stage:
- Nein
- Temps d'exécution:
- Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
- Participants min.:
- 5
- Participants max.:
- 11
- Prix:
- 144 € - Preis ermäßigt: 79,50 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 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.
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