Beschreibung
Data Science und Business Analytics ist der Schlüssel zur Zukunft der Unternehmensanalyse und Entscheidungsfindung. In diesem umfassenden Kurs wirst Du die Methoden und Techniken kennenlernen, die notwendig sind, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Du wirst in die Welt der Mathematik, Statistik, des maschinellen Lernens und der Programmierung eintauchen, um zu verstehen, wie Unternehmen durch die Analyse von Daten signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen können. Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die Dir nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten vermitteln. Im ersten Modul wirst Du Dich mit Business Intelligence und Big Data Analytics auseinandersetzen. Hier lernst Du, wie man strategische und organisatorische Aspekte von Datenanalysen berücksichtigt und welche Analysemethoden und Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen. Im zweiten Modul liegt der Fokus auf Python, einer der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in der Data Science. Du wirst die Grundlagen von Python sowie die Bibliotheken Pandas, NumPy und Matplotlib kennenlernen, die Dir helfen, Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. Das dritte Modul beschäftigt sich mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning. Du wirst lernen, wie man Predictive Maintenance implementiert und relevante Use Cases identifiziert. In den folgenden Modulen vertiefst Du Dein Wissen über maschinelles Lernen und Big Data-Technologien. Du erhältst Einblicke in Datenmodellierung, SQL und NoSQL-Datenbanken sowie in die Grundlagen des Deep Learning. Dieser Kurs bietet Dir nicht nur die Möglichkeit, Deine analytischen Fähigkeiten zu schärfen, sondern auch, Dich auf die Herausforderungen der digitalen Transformation in Unternehmen vorzubereiten. Die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich Data Science und Business Analytics wächst stetig, und dieser Kurs wird Dir helfen, Dich in diesem spannenden und dynamischen Feld zu positionieren. Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein, komplexe Datenanalysen durchzuführen, Muster in Daten zu erkennen und innovative Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu entwickeln. Du wirst nicht nur die technischen Fähigkeiten erlernen, sondern auch das strategische Denken, das erforderlich ist, um datengetriebene Entscheidungen in Deinem Unternehmen zu treffen.
Tags
#Datenanalyse #Künstliche-Intelligenz #Datenvisualisierung #Business-Intelligence #Python #Statistik #SQL #Machine-Learning #Big-Data #Data-ScienceTermine
Kurs Details
Der Kurs richtet sich an Betriebswirte, Wirtschafts-Informatiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Science und Business Analytics erweitern möchten. Er ist ideal für Fachkräfte, die in ihren Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen wollen und ein fundiertes Verständnis für moderne Analysemethoden benötigen. Unterschiedliche Hintergründe der Teilnehmer sind ausdrücklich erwünscht, um einen interdisziplinären Austausch zu fördern.
Data Science und Business Analytics beschäftigen sich mit der Analyse von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Es umfasst Methoden aus Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen und Programmierung. Unternehmen nutzen diese Techniken, um Muster in ihren Daten zu erkennen, Trends vorherzusagen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren. Die Integration von Big Data und fortschrittlichen Analysemethoden hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, revolutioniert und bietet enorme Chancen für Innovation und Wachstum.
- Was sind die grundlegenden Unterschiede zwischen Business Intelligence und Big Data Analytics?
- Erkläre die Rolle von Pandas in der Datenanalyse mit Python.
- Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz und welchen Einfluss hat sie auf die Industrie?
- Nenne mindestens zwei Anwendungsfälle für Predictive Maintenance.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL-Datenbanken?
- Was ist Deep Learning und wie unterscheidet es sich vom traditionellen maschinellen Lernen?
- Welche Schritte sind notwendig, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren?
- Wie können Datenvisualisierungen zur Entscheidungsfindung beitragen?
- Was sind die Vorteile von Self Service BI für Unternehmen?
- Welche Herausforderungen können bei der Implementierung von Big Data Technologien auftreten?
