- Следующая дата:
- 03.07.2023
- Курс заканчивается:
- 07.07.2023
- Общая продолжительность:
- 5 Tagen
- Практика:
- Nein
- Время проведения:
- Ein-/mehr-maliger Wochenendkurs
- Участники мин.:
- 5
- Участники макс.:
- 11
- Цена:
- 144 € - Preis ermäßigt: 79,50 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 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.
Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.
Впервые опубликовано на 21.10.2022, последнее обновление на 05.06.2023