FK5.706 - Einführung in Data Science und Data Analytics (Modul A) (Onlinekurs)

Следующая дата:
20.01.2023
Курс заканчивается:
21.01.2023
Общая продолжительность:
2 Tagen
Практика:
Nein
Время проведения:
  • Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
Участники мин.:
4
Участники макс.:
8
Цена:
39 € - Preis ermäßigt: 21,50 EUR
Итоговый экзамен:
Nein
Окончательный титул:
keine Angaben
Сертификация курса:
keine Angaben
Курсы только для женщин:
Nein
Присмотр за детьми:
Nein
Ссылка на курс:
Качество информации:
Suchportal Standard nicht erfüllt - больше информации

Целевые группы:
keine Angaben
Профессиональные условия:
keine Angaben
Технические условия:
Keine besonderen Anforderungen.
Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:
keine Angaben

Содержание

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 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.

Dieses Kurs-Modul gibt einen intuitiven und verständlichen Einstieg in Data Science mit den algorithmenbasierten Analysetechniken des Machine Learning. Sie erfahren, was sich hinter diesen Begrifflichkeiten sowie weiteren Schlagwörtern wie Künstliche Intelligenz, Data Mining, Text Mining, Predictive Analytics verbirgt und wie diese miteinander zusammenhängen. Darüber hinaus lernen Sie verschiedene Anwendungsbereiche von Data Science und Machine Learning in der Praxis sowie die Grenzen dieser Analysetechniken kennen.

Voraussetzungen: Solide PC-Kenntnisse

Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.

Впервые опубликовано на 21.10.2022, последнее обновление на 23.01.2023