Beschreibung
Data Science und Business Analytics sind die Schlüsseltechnologien der Zukunft, die Unternehmen helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. In diesem Kurs wirst Du die Methoden und Techniken kennenlernen, die aus Mathematik, Statistik, Machine Learning und Programmierung stammen, um Wissen aus großen Datenmengen zu generieren. Die Fähigkeit, unbekannte Muster in Datensätzen zu erkennen, wird viele Bereiche in Unternehmen revolutionieren. Du wirst lernen, wie neue Technologien wie Big Data, Data Mining, Predictive Maintenance und maschinelles Lernen innovative Lösungen bieten können. Dieser Kurs ist nicht nur eine Chance, Deine Fähigkeiten zu erweitern, sondern auch eine Notwendigkeit in einer Welt, in der Daten das neue Öl sind. Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die Dir einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Aspekte von Data Science und Business Analytics geben. Im ersten Modul wirst Du in die Grundlagen von Data Science und Python eingeführt. Hier lernst Du, wie Du statistische Verfahren anwendest und hilfreiche Visualisierungen erstellst, um neue Erkenntnisse zu generieren. Im zweiten Modul geht es um die Einführung in Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Du wirst die verschiedenen Untergebiete des maschinellen Lernens kennenlernen und an einer Fallstudie arbeiten, um ein Klassifikations- oder Prädiktionsproblem zu lösen, wie z.B. die Vorhersage von Kundenverhalten. Das dritte Modul befasst sich mit Deep Learning. Du wirst verstehen, wie sich Deep Learning von Machine Learning unterscheidet und welche wichtigen Modelle es gibt. Auch hier wirst Du an einer praktischen Fallstudie arbeiten, um beispielsweise Verkaufspreise für Immobilien vorherzusagen. Im vierten Modul vertiefst Du Deine Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning und lernst neuere Modelle wie Transformer kennen. Das fünfte Modul führt Dich in die Welt von Big Data und Datenbanken ein. Du wirst lernen, wie Du mit Datenbanken aus Python heraus arbeitest, um Daten für Data Science und Machine Learning auszuwerten. Im letzten Modul geht es um AutoML und Machine Learning in der Cloud. Du wirst erfahren, wie automatisiertes Training und Modellauswahl funktionieren und an einer Fallstudie arbeiten, um ein konkretes Unternehmensproblem mit AutoML zu lösen. Dieser Kurs ist eine einmalige Gelegenheit, Deine Kenntnisse in einem der gefragtesten Bereiche der heutigen Arbeitswelt zu erweitern und Dich auf die Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten. Du wirst nicht nur wertvolle Fähigkeiten erwerben, sondern auch Teil eines Netzwerks von Gleichgesinnten werden, die alle das gleiche Ziel verfolgen: die Macht der Daten zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und Unternehmen voranzubringen.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Betriebswirtinnen, Wirtschafts-Informatikerinnen, Ingenieurinnen und Naturwissenschaftlerinnen, die ihre Kenntnisse in Data Science und Business Analytics vertiefen möchten. Unterschiedliche Hintergründe der Teilnehmenden sind ausdrücklich erwünscht, da dies zu einem bereichernden Austausch und neuen Perspektiven führt.
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik kombiniert, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Business Analytics hingegen konzentriert sich darauf, diese Erkenntnisse in geschäftliche Entscheidungen umzuwandeln. Gemeinsam helfen sie Unternehmen dabei, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und ihre Effizienz zu steigern.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning?
- Nenne drei Anwendungsgebiete von Big Data in Unternehmen.
- Wie kann Python in Data Science-Projekten eingesetzt werden?
- Erkläre den Begriff 'Predictive Maintenance'.
- Was sind die Vorteile von AutoML?
- Wie funktioniert eine Künstliche Neuronale Netz?
- Was sind typische Herausforderungen bei der Datenanalyse?
- Nenne zwei wichtige Frameworks für Machine Learning.
- Wie können Datenvisualisierungen die Entscheidungsfindung unterstützen?
- Was sind die Schritte in einem typischen Data Science-Projekt?
