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Schulung Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung
Schulungsformen
Beschreibung
-> Certified Data Science Explorer -> Certified Data Science Practitioner -> Certified Data Science Expert
Am Ende des Seminars haben Sie die Möglichkeit, die Prüfung (60 minütige Abschlussprüfung im Multiple-Choice-Format) für die erste Zertifizierungsstufe "Certified Data Science Explorer" abzulegen.
Bei Bestehen der Prüfung erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie als "Certified Data Science Explorer " ausweist. Ausgestellt wird es von der Knowledge Foundation @ Reutlingen University. So haben Sie einen echt handfesten Qualifizierungsnachweis in der Hand.
Weitere Infos zum Zertifizierungspfad der Data Science Business Akademie auf unserer Website:
=> https://www.datascience-business-akademie.de
Das datengetriebene Unternehmen und Industrie 4.0 sind die aktuellen Herausforderungen für die Digitalisierung der Wirtschaft. Hinter diesen Schlagworten steht Data Science als gemeinsamer methodischer Ansatz zur Auswertung und Interpretation von Daten. Data Scientists werden in Zukunft in jedem Unternehmen eine zentrale Rolle für die Wertschöpfung spielen.
Die Explorer Grundlagenwoche der Data Science Business Akademie ist der richtige Einstieg für Sie, um auch in Ihrem Unternehmen datengetriebene Projekte erfolgreich zu starten. Ausgehend von typischen betriebswirtschaftlichen Fragestellungen lernen Sie in diesem Seminar alle Arbeitsschritte des Data Science Prozesses kennen und eigenständig umzusetzen. Alle Schritte werden durch praktische Übungen mit Data Science Werkzeugen wie "R" oder "Knime" begleitet.
Auf der Basis einer fundierten Einführung in die mathematischen und statistischen Grundlagen gewinnen Sie einen Einblick in die Anwendung und Interpretation der wichtigsten Methoden der explorativen und modellbasierten Datenanalyse. Im Rahmen der Datenaufbereitung erfahren Sie, wie betriebswirtschaftliche Daten bereinigt und sinnvoll transformiert werden, um die Extraktion von entscheidungsrelevantem Wissen zu ermöglichen.
Den Schwerpunkt der Grundlagenwoche bildet die Modellbildung auf der Basis des überwachten und nicht überwachten Machine Learning. Sie erfahren, wie durch den Einsatz von Clustering-Algorithmen Modelle auch ohne handbearbeitete Beispiele gelernt werden können. Am Beispiel typischer Data Science Methoden wie Entscheidungsbäumen, linearer Klassifikation und Regression, sowie Bayes-Verfahren lernen Sie die Modellbildung mit den wichtigsten Algorithmen des überwachten Machine Learning kennen.
Natürlich kommt auch die Optimierung und Bewertung der Ergebnisse und deren Umsetzung im betriebswirtschaftlichen Kontext nicht zu kurz. Erst die erfolgreiche Operationalisierung des Modellwissens und die Implementierung in der IT-Infrastruktur sichern den langfristigen Mehrwert jedes Data Science Projektes. Den Abschluss der Grundlagenwoche bildet die Einführung in aktuelle Methoden, wie Ensemble Learning und neuronale Netzwerke, sowie die Verbindung von Big Data und Data Science.
Die Inhalte in der Übersicht:
- Einführung in Data Science im betriebswirtschaftlichen Kontext
- Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data Science Projekte
- Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Explorative Datenanalyse und statistische Schlussweisen
- Verfahren und Werkzeuge der Datenaufbereitung
- Methoden des überwachten und nicht überwachten Machine Learning
- Grundlegende Data Science Methoden der Modellbildung (Clustering, Entscheidungsbäume, lineare Regression, etc)
- Optimierung und Qualitätsbewertung von Modellen
- Praktische Umsetzung und Produktivsetzung von Data Science Prozessen, Einführung in Big Data Architekturen
- Tipps, Tricks und Kniffe für erfolgreiche Data Science Projekte
Beachten Sie auch unsere weiteren Data Science Trainings.
Schulungsziel
Nach diesem Seminar beherrschen Sie die theoretischen und praktischen Grundlagen von Data Science im betriebswirtschaftlichen Kontext. Sie können Daten systematisch explorativ analysieren und fundiert statistische Unsicherheit von Analyseergebnissen bewerten. Das dazu benötigte Wissen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischen Verteilungen wird Ihnen im Rahmen der Grundlagenwoche vermittelt. Sie kennen die methodischen Vorgehensweisen und Konzepte von Data Science und haben mit typischen Werkzeugen aus dem Data Science Umfeld gearbeitet. Mit den beiden Ansätzen des supervised und unsupervised Learning lernen Sie die die beiden aktuell wichtigsten Modellbildungsklassen des Machine Learning kennen. Hierauf aufbauend, können Sie Modelle mit einfachen, aussagekräftigen Methoden wie Clusterverfahren, Entscheidungsbäume und lineare Verfahren erstellen und vergleichen. Sie haben an konkreten Beispielen die Arbeitsweise von Data Science kennengelernt und selbstständig eigene Fragestellungen erfolgreich umgesetzt. Dabei haben Sie bereits erste Erfahrungen mit typischen Data Science Werkzeugen gemacht. Mit dem Abschluss der Data Science Grundlagenwoche befinden Sie sich in einer hervorragenden Position, um als Data Scientist erste Projekte in Ihrem Unternehmen begleiten zu können und Ihr Wissen in der Praxiswoche mit einem Werkzeug Ihrer Wahl weiter zu vertiefen.
Details
Wer teilnehmen sollte
Das Seminar bildet die Grundlage für die Zertifizierung zum Certified Data Science Explorer. Es richtet sich an zukünftige Data Scientists, an Business Analysten unterschiedlicher Fachrichtungen und an Anwender und Entwickler aus den Bereichen Business Intelligence und Data Warehousing.
Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich, grundlegendes mathematisches und analytisches Verständnis wird jedoch vorausgesetzt.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
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Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
Arbeitsplatz | |
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Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
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Teilnehmendenzahl | ||
min. 3, max. 8 Personen | ||
Garantierte Durchführung * | ||
Ab 3 Teilnehmenden | ||
Schulungszeiten | ||
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Ort der Schulung | ||
GFU Schulungszentrum Am Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen, um das Seminar so praxisnah und relevant wie möglich zu gestalten
- Data Science im Unternehmen
- Einführung und Definition
- Abgrenzung zu anderen Unternehmensbereichen
- Typische Use Cases
- Betriebswirtschaftliche Anwendungsgebiete und konkrete Data Science Ziele
- Betriebswirtschaftliche Erfolgsmessung
- Statistische Grundlagen
- Deskriptive Statistik und statistische Verteilungen
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Explorative Analyseverfahren
- Induktive Statistik und statistische Test-Verfahren
- Vorgehensmodelle
- Übersicht verschiedener Modelle
- Knowledge Discovery in Databases (KDD)
- Data Science Prozess
- Zieldefinition
- Datenauswahl
- Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung
- Modellbildungsprozess
- Werkzeuge
- Interpretation und Darstellung der Ergebnisse
- Nutzung im Unternehmen
- Data Science Methoden
- Supervised/Unsupervised Machine Learning
- Clustering
- Klassifikation und Regressionsmethoden
- Entscheidungsbäume und Ensemble Verfahren
- Lineare und logistische Regression, Support Vector Machines
- Neuronale Netzwerke
- Praktische Anwendungen
- Arbeiten mit Data Science Werkzeugen
- Grafische und programmorientierte Werkzeuge
- Implementierung unterschiedlicher Zielfunktionen
- Beispielhafte Methodenanwendung für Data Science Datensätze
- Übungen zum selbständigen Anwenden der Methoden
Am Ende des Seminars haben Sie die Möglichkeit, die Prüfung (60 minütige Abschlussprüfung im Multiple-Choice-Format) für die erste Zertifizierungsstufe "Certified Data Science Explorer" abzulegen.
Bei Bestehen der Prüfung erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie als "Certified Data Science Explorer" ausweist. Ausgestellt wird es von der Knowledge Foundation @ Reutlingen Universityn. So haben Sie einen echt handfesten Qualifizierungsnachweis in der Hand.
Weitere Infos zum Zertifizierungspfad der Data Science Business Akademie und unseren Kooperationspartnern der Informationsfabrik und dem Institut für Angewandte Informatik der Knowledge Foundation @ Reutlingen University gibt's direkt auf unserer gesonderten Data Science Business Akademie-Website:
=> https://www.datascience-business-akademie.de
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen