- Следующая дата:
- 20.04.2023
- Курс заканчивается:
- 11.05.2023
- Общая продолжительность:
- 22 Tagen
- Практика:
- Nein
- Время проведения:
- Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
- Участники мин.:
- 5
- Участники макс.:
- 10
- Цена:
- 100 € - Preis ermäßigt: 57,00 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
Erfolgreicher im Business mit intelligenten Datenanalysen
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 Datenanalysen (z.B. Data Mining, Predictive Analytics und Text Mining) 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, Verbrechensbekämpfung, Verkehrslogistik, Politik, im Bildungswesen und Medienbereich sowie in der Marktforschung und den Sozialwissenschaften.
Themen:
- Einführung in Data Science und Anwendungsbereiche in der Praxis
- Vorteile, Mehrwert und Grenzen von Data Science
- Grundlagen der Datenanalyse mit Data Mining (diagnostische Datenanalysen), Predictive Analytics inkl. Machine Learning (prädiktive Datenanalysen) und Text Mining inkl. Sentiment Analytics
- Anwendung der erlernten Analysetechniken in Übungen und Fallstudien am PC
Der Kurs gibt einen intuitiven und verständlichen Einstieg in Data Science und ist eine ideale Ergänzung zu Excel, Access, MySQL oder Python (vorausgesetzt werden diese jedoch nicht).
Mit Ausnahme solider PC-Kenntnisse sind keine Vorkenntnisse notwendig.
Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.
Впервые опубликовано на 21.10.2022, последнее обновление на 20.03.2023