- Следующая дата:
- 24.06.2024
- Курс заканчивается:
- 28.06.2024
- Общая продолжительность:
- 5 Tagen
- Практика:
- Nein
- Время проведения:
- Einmaliger Mehrtages-/Wochenkurs
- Участники мин.:
- 6
- Участники макс.:
- 10
- Цена:
- 127,50 € - Preis ermäßigt: 65,25 EUR
- Поддержка:
- Bildungszeit/-freistellung Veranstaltung ist gemäß § 10 Berliner Bildungszeitgesetz anerkannt.
- Bildungszeit/-freistellung
- Итоговый экзамен:
- Nein
- Окончательный титул:
- keine Angaben
- Сертификация курса:
- Bildungsurlaub
- 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
Die digitale Revolution hat die Art und Weise wie wir arbeiten und leben grundlegend verändert. Aktuelle Trends wie Digitalisierung, E-Commerce und Social Media haben eine Datenflut erzeugt, die Unternehmen als entscheidenden Faktor für ihren Erfolg nutzen. Diese Daten werden oft als der „Rohstoff des 21. Jahrhunderts“ betrachtet.
Besonders die Entwicklung der generativen Künstlichen Intelligenz hat neue Möglichkeiten eröffnet, aus großen Datenmengen innovativ Nutzen zu ziehen, sei es durch die Erstellung automatisierter Inhalte oder die Optimierung von Geschäftsprozessen.
Unser Kurs „Data Science Summer School“ ist speziell darauf ausgelegt, Ihnen nicht nur die grundlegenden Techniken der Datenanalyse nahezubringen, sondern auch einen Einblick in die revolutionäre Welt der generativen KI zu geben. Diese Technologien transformieren Branchen über Nacht und eröffnen neue Horizonte für das Business Intelligence, Marketing, CRM und viele andere Bereiche.
Kursinhalte:
Montag: Einführung in Data Science
- Was ist Data Science? Überblick und Schlüsselkonzepte.
- Einführung in Data Mining: Verständnis der Prozesse und Werkzeuge.
Dienstag: Datenanalyse in der Praxis
- Praktische Einführung in die Datenanalyse: Methoden der explorativen Datenanalyse.
- Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen: Wie Datenanalyse branchenübergreifend genutzt wird.
Mittwoch: Maschinelles Lernen und Vorhersagemodelle
- Grundlagen von Machine Learning: Algorithmen und deren Anwendungen.
- Neuronale Netze: Grundkonzepte und Anwendungsbeispiele.
Donnerstag: Generative KI und ihre Anwendungsfelder
- Einführung in generative KI: Was ist das und wie funktioniert es?
- Praktische Anwendungen der generativen KI in der Datenwissenschaft, inklusive Beispiele und Fallstudien.
Freitag: Kommunikation und Storytelling mit Daten
- Fortgeschrittene Techniken der Datenpräsentation: Wie man Daten visuell ansprechend und informativ darstellt.
- Storytelling mit Daten: Konzepte und Techniken, um Datenanalysen effektiv zu kommunizieren.
- Workshop: Entwickeln Sie Ihre eigene Datenstory anhand eines Fallbeispiels.
Sie erhalten einen umfassenden Einblick in die zentralen Analysetechniken der Data Science und Machine Learning (Montag - Donnerstag) und erlernen zudem, mit Daten effektiv und überzeugend zu kommunizieren (Freitag).
Praktische Übungen und Fallstudien am PC ermöglichen Ihnen, die erlernten Fähigkeiten sofort umzusetzen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie nicht nur über theoretisches Wissen, sondern auch über praktische Fähigkeiten, die Sie direkt in Ihrem beruflichen Umfeld anwenden können.
Entdecken Sie die transformative Kraft der Datenanalyse und erweitern Sie Ihre beruflichen Fähigkeiten in einem der zukunftsträchtigsten Berufsfelder.
Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein Verständnis für die Macht der Daten entwickeln und lernen möchten, wie moderne Data Science praktisch angewendet wird, unabhängig davon ob Sie Einsteiger oder Fortgeschrittene sind. Erwerben Sie die Fähigkeiten, um in diesem dynamischen Feld erfolgreich zu sein.
Vorkenntnisse: Für die Teilnahme an diesem Kurs sind grundlegende Computerfähigkeiten erforderlich. Zudem sollten Sie ein Interesse an Daten und deren Analyse mitbringen.
Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.
Впервые опубликовано на 07.05.2024, последнее обновление на 23.05.2024