- Следующая дата:
- 24.02.2023
- Курс заканчивается:
- 26.02.2023
- Общая продолжительность:
- 3 Tagen
- Практика:
- Nein
- Время проведения:
- Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
- Участники мин.:
- 6
- Участники макс.:
- 8
- Цена:
- 86,21 € - Preis ermäßigt: 51,71 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
Voraussetzung: Solide PC/Betriebssystemkenntnisse und Affinität zu Daten.
Aktuelle Trends wie Digitalisierung, E-Commerce und Social Media führen zu einer rasanten Zunahme an Daten, die für Unternehmen und Organisationen zunehmend zum zentralen Erfolgsfaktor werden (Daten als ''Rohstoff'' des 21. Jahrhunderts). Die durch intelligente und algorithmenbasierte Datenanalysen (z.B. Data Mining, Text Mining, Predictive Analytics, Data Science mit Python) gewonnenen Informationen liefern z.B. dem Marketing, CRM, Vertrieb oder Controlling wichtige Erkenntnisse für den Geschäftserfolg. Data Science ist eine Querschnittsdisziplin und wird nicht nur in Unternehmen erfolgreich eingesetzt, sondern auch in anderen Bereichen wie z.B. in der Medizin, im Bildungswesen, im medialen Umfeld, in der Marktforschung sowie in den Sozial- und Naturwissenschaften.
Kursinhalte: Einführung in Data Science und Data Mining, Anwendungsbereiche in der Praxis, Vorteile, Mehrwert und Grenzen von Data Science, Grundlagen der Datenanalyse mit Data Mining (explorative Datenanalysen), Grundlagen der Datenanalyse mit Machine Learning (prädiktive Datenanalysen), Anwendung der erlernten Analysetechniken in Übungen und Fallstudien am PC.
Der Kompaktkurs ist eine ideale Ergänzung zu Excel, Access, MySQL oder Python, vorausgesetzt werden diese jedoch nicht.
Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.
Впервые опубликовано на 21.10.2022, последнее обновление на 27.02.2023