Beschreibung
Data Science und Business Analytics ist ein spannendes und zukunftsorientiertes Feld, das sich mit der Analyse und Auswertung von Daten beschäftigt, um wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. In diesem Kurs wirst Du in die Welt der Datenwissenschaft eingeführt und lernst, wie Du Methoden aus Mathematik, Statistik und Programmierung anwenden kannst, um aus Rohdaten Wissen zu generieren. Die Inhalte sind so strukturiert, dass Du sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Anwendungen erlernst. Im ersten Modul tauchst Du in die Grundlagen von Data Science ein und erhältst eine Einführung in die Programmiersprache Python. Du wirst lernen, wie Du mit statistischen Verfahren und Visualisierungen neue Erkenntnisse aus Zahlen gewinnen kannst. Im zweiten Modul steht das Thema Machine Learning im Fokus. Hier erfährst Du, wie Künstliche Intelligenz funktioniert und wie Du mit Machine Learning Klassifikations- und Prädiktionsprobleme lösen kannst, beispielsweise zur Vorhersage von Kundenverhalten oder Maschinenzuständen. Das dritte Modul beschäftigt sich mit Deep Learning. Du wirst verstehen, wie sich Deep Learning von Machine Learning unterscheidet und welche neuronalen Netzwerke hierbei eine Rolle spielen. Anhand von Fallstudien wirst Du lernen, wie Du Deep Learning anwenden kannst, um komplexe Probleme wie die Vorhersage von Immobilienpreisen zu lösen. In den folgenden Modulen vertiefst Du Deine Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning und erfährst mehr über klassische und neuere Modelle. Das Modul zu Big Data und Datenbanken gibt Dir einen Überblick über die Herausforderungen und Lösungen im Umgang mit großen Datenmengen. Du wirst lernen, wie Du Datenbanken in Python anbindest und auswertest. Schließlich wirst Du im letzten Modul mit AutoML und Machine Learning in der Cloud vertraut gemacht. Du lernst, wie automatisiertes Training und Modellauswahl funktionieren und wie Du aktuelle AutoML-Frameworks nutzen kannst, um konkrete Unternehmensprobleme zu lösen. Der Kurs bietet Dir nicht nur wertvolle Kenntnisse, sondern auch die Möglichkeit, Dich mit Gleichgesinnten auszutauschen und von erfahrenen Trainerinnen zu lernen. Die Mischung aus Theorie und Praxis sorgt dafür, dass Du bestens auf die Herausforderungen im Bereich Data Science und Business Analytics vorbereitet bist.
Tags
#Programmierung #Datenanalyse #Künstliche-Intelligenz #Mathematik #Datenvisualisierung #Python #Statistik #Machine-Learning #Big-Data #Data-ScienceTermine
Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Betriebswirtinnen, Wirtschafts-Informatikerinnen, Ingenieurinnen und Naturwissenschaftlerinnen, die sich für die Analyse von Daten und deren Anwendung im Geschäftsbereich interessieren. Unterschiedliche Hintergründe sind willkommen, denn der Austausch zwischen den Teilnehmenden bereichert das Lernen und fördert neue Perspektiven. Wenn Du Deine Karriere im Bereich Data Science und Business Analytics vorantreiben möchtest, bist Du hier genau richtig.
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik, Informatik und anderen Disziplinen kombiniert, um aus großen Datenmengen wertvolle Informationen zu extrahieren. Business Analytics hingegen konzentriert sich darauf, diese Erkenntnisse in geschäftliche Entscheidungen umzusetzen. Gemeinsam ermöglichen sie es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen. In einer Welt, die zunehmend von Daten geprägt ist, sind die Fähigkeiten in Data Science und Business Analytics entscheidend für den Erfolg.
- Was sind die grundlegenden Prinzipien von Data Science?
- Wie unterscheidet sich Machine Learning von Deep Learning?
- Nenne einige Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz in Unternehmen.
- Was ist der Zweck von Big Data und wie wird es in der Wirtschaft eingesetzt?
- Erkläre den Prozess des automatisierten Trainings in AutoML.
- Was sind neuronale Netze und wie funktionieren sie?
- Nenne einige gängige Softwarelösungen für Big Data.
- Wie kannst Du Daten in Python auswerten?
- Was sind die Herausforderungen beim Arbeiten mit großen Datensätzen?
- Wie hilft Data Science Unternehmen, ihre Geschäftsstrategien zu optimieren?
