- Следующая дата:
- 05.05.2023
- Курс заканчивается:
- 06.05.2023
- Общая продолжительность:
- 2 Tagen
- Практика:
- Nein
- Время проведения:
- Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
- Участники мин.:
- 5
- Участники макс.:
- 12
- 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:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Website
- 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 (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 erlernen Sie die Funktionsweise verschiedener Algorithmen des Machine Learning. Mit dem Blick „hinter die Kulissen“ dieser Algorithmen verstehen Sie, wie die Ergebnisse algorithmenbasierter Datenanalysen im Machine Learning entstehen und zu interpretieren sind. Tiefgehende mathematische oder statistische Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt, da Sie in die Lage versetzt werden, die Funktionsweise der Algorithmen auf verständliche und intuitive Weise zu verstehen.
Voraussetzungen: Solide PC-Kenntnisse sowie idealerweise Kenntnisse der Module B und C des Kurses
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Впервые опубликовано на 21.10.2022, последнее обновление на 15.05.2023