Data Scientist - Machine-Learning-Algorithmen mit Python (online)

Inhalte der Weiterbildung

Dieses Training findet berufsbegleitend statt. Der jeweilige Starttermin für das Online-Training wird individuell festgelegt. Für weitere Informationen sprechen Sie uns bitte an.

Datenbasierte Services benötigen eine komplexe Infrastruktur, ein hohes Maß an Ressourcen sowie fundierte Praxiserfahrung mit aktuellen Werkzeugen und Methoden im Umgang mit Daten. Dabei ist das Know-how der Fachdomäne ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Wirtschaftlichkeit von Datenprojekten.

Unser Partner StackFuel bietet berufsbegleitende Online-Trainings in aktuellen Datentechnologien. In Schulungen zur Verarbeitung und Analyse von Daten steigern Sie Ihre technologische  Datenkompetenz. Damit schaffen Sie wichtigeRahmenbedingungen für einen professionellen und wertsteigernden Umgang mit Daten.

ZIELE
Ziel des Data Scientist Trainings ist die anwendungsorientierte Umsetzung von Datenmodellen mit Python zur Vorhersage von unterschiedlichen BusinessSzenarien. Unüberwachte und überwachte Machine-Learning-Algorithmen werden implementiert und iterativ optimiert. Ebenso werden
Visualisierungsmethoden und Data Storytelling vermittelt, um nach dem Training die Rolle des Data Scientist einnehmen zu können.

ZIELGRUPPE
Das Training richtet sich an Mitarbeitende, die sich im Bereich Data Science spezialisieren oder vorhandene Kenntnisse mit Daten und Vorhersagen erweitern möchten. Das Data Science Training ist für Abteilungen von Bedeutung, welche verstärkt datengetriebene Entscheidungen und Vorhersagen automatisieren wollen.

INHALT
Modul 0 – Maths (optional)
  • Linear algebra
  • Probability distributions

Modul 1 - Machine learning basics
  • Datenanalysen mit pandas und matplotlib auffrischen
  • Performance Metriken und Annahmen von Modellen des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn

Modul 2 - Supervised learning
  • Algorithmen des überwachten Lernens, wie Entscheidungsbäume und Random Forests, Support Vector Machines vertiefend anwenden
  • Das Python-Modul tensorflow im Kontext von neuronalen Netzen verstehenProblemstellungen begreifen und Modelle erarbeiten

Modul 3 - Advanced topics in Data Science
  • Grundlagen des Data Storytellings verstehen
  • Best Practices der informativen Gestaltung von Visualisierungen mit bokeh umsetzen
  • Big Data Verfahren mit pyspark umsetzen
  • Mit einem Industriedatenset eigenständige Data Science Projekte umsetzen

METHODIK
In kurzen Einheiten vermitteln Ihnen Daten-Experten praktisches Wissen, welches Sie anschließend in interaktiven Übungen festigen. Zusätzlich vertiefen Sie in praxisnahen Business-Szenarien die Trainingsinhalte eigenständig.

DAUER
96 Stunden in vier Monaten (4-6 Std./Woche)

Anbieter

Akademie im Bildungswerk der Baden-Württembergischen Wirtschaft eV

Info

Akademie im Bildungswerk der Baden-Württembergischen Wirtschaft eV
Ansprechpartner: Dirk Schäfer

Lerchenstraße 6
79104 Freiburg

Preis auf Anfrage

Produktnummer: DI-0005