Data Science Crash Course

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Viele Unternehmen sind auf der Suche nach Data Scientists, um sich die Potenziale datengetriebener Vorgehensweisen und Geschäftsmodelle zu erschließen oder sie auszubauen. Was bei der Fülle von Anforderungen in diesem Arbeitsbereich und der dafür notwendigen Kompetenzen schnell klar wird: Den universellen Data Scientist gibt es nicht.

Welche Kompetenzen für Unternehmen im Vordergrund stehen, hängt von ihrem jeweiligen Anwendungsbereich ab, jedoch beinhaltet das Anforderungsprofil grundlegende Fähigkeiten, die jeder Data Scientist erfüllen muss. Unser „Data Science Crash Kurs“ ermöglicht es den Teilnehmern, diese Fähigkeiten zu erwerben, während sie mit realen Datensätzen arbeiten. Dies wird durch den Einsatz der relevantesten Tools, wir Azure ML, TensorFlow, Amazon Machine Learning AWS, Apache Spark etc. sowie Techniken mit R und Python zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme erreicht. Unsere Teilnehmer lernen Theorie und Praxis hinter Begriffen wie Empfehlungsmaschinen, Regressionen, Netzwerk- und grafischer Modellierung, Anomalie-Erkennung, Hypothesentests, Maschinellem Lernen und Big Data Analytics. Sie werden in die Lage versetzt, Data Science Techniken auf die Herausforderungen des Datenmanagements in ihren Unternehmen anzuwenden, häufige Fallstricke in der Big Data Analytik zu identifizieren und zu vermeiden sowie Maschinelle Lernalgorithmen einzusetzen, um ihre Daten zu analysieren.

Zielgruppe für das Seminar

Unser Programm ist speziell für Berufstätige konzipiert, die ihre aktuelle Position in der IT eines Unternehmens oder der Verwaltung um Kenntnisse des Data Science erweitern möchten. Wir konzentrieren uns auf die Vermittlung der Konzepte und des zugrundeliegenden Wissens, die für Data Science erforderlich sind und nicht auf plattformspezifische Techniken.

Voraussetzungen für das Seminar

Sie sollten Interesse an Datentechnik und Kenntnisse der Programmiersprachen R oder Python haben und mit den grundlegenden Konzepten der Mathematik wie Statistik, Linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung vertraut sein. Bei fehlenden Vorkenntnissen besuchen Sie bitte unsere Grundlagenkurse zu R und/oder Python und unsere Seminare zu den multivariaten Verfahren.

Lernziele des Seminars

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage analytische Modelle zu interpretieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie verstehen die Herausforderungen, die mit der Skalierung großer Datenalgorithmen verbunden sind. Wir legen den Schwerpunkt auf die Grundlagen der Datenexploration, Visualisierung, Feature Engineering, Qualität, Erfassung und Probennahme, um Ihnen eine solide Grundlage für die prädiktive Analytik zu bieten. Der Lehrplan umfasst ein breites Spektrum an Klassifikation, Regressionanalyse, Empfehlung und unüberwachte Lerntechniken. Wir legen Wert auf ein solides Verständnis der Algorithmen und deren korrekte Anwendung. Die richtige Wahl der Metriken und die Abstimmung der Parameter sind entscheidend für den Aufbau robuster prädiktiver Modelle. Eine Kombination aus Vorlesung, Diskussion und praktischen Übungen stellt sicher, dass Sie die Möglichkeit haben, die richtigen Metriken für Ihr Modell auszuwählen, und Sie können Ihr Maschinelles Lernmodell so einstellen, dass es verallgemeinerbar wird. Da der Data Scientist Kenntnisse im Bereich des Data Engineering benötigt, werden Sie Hive-Abfragen ausführen. Sie werden auch lernen, Nachrichten-warteschlangen aufzubauen und Daten in Echtzeit zu verarbeiten.

Dauer des Seminars

  • Rahmen: 5 Tage mit 50 Stunden Präsenzschulung (täglich 10 Stunden, 9-18 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 50% Vorlesung + 50 % Praxis, Übungen und Demos

Termine und Preise

Den Veranstaltungsort zu einem bestimmten Termin erfahren Sie, indem Sie auf den Ortsnamen zu einem Termin klicken. Unternehmen und Organisationen können bei der Buchung von zwei Seminarplätzen kostenlos eine dritte Person online anmelden (falls genügend freie Plätze verfügbar). Die Kursgebühr beinhaltet die Kursmaterialien, ein Mittagessen, Erfrischungssnacks und Getränke. Bitte Laptop mit der Python Anaconda Distribution bzw. R Project und RStudio mitbringen oder Schulungslaptop für fünf Tage im Warenkorb dazu buchen. Sie können per Überweisung oder auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis +19% MwSt.
Data Science Training KölnAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 20.01. - 24.01.2020  5 Tage > 5 frei 2.800,00 €
Data Science Training BerlinAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 17.02. - 20.02.2020  5 Tage > 5 frei 2.800,00 €
Data Science Training KölnAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 02.03. - 06.03.2020  5 Tage > 5 frei 2.800,00 €

Die Angaben wurden am 15.12.2019 um 22:20 Uhr abgerufen.

Unsere Garantien

Durchführungsgarantie Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare an den angegebenen Terminen durchgeführt werden. Die Garantie gilt, sobald Sie einen Platz buchen oder vormerken lassen. Ohne Anmeldung oder Vormerkung wird ein Seminar sechs Wochen vor Beginn ersatzlos gestrichen.
Best-Price-Garantie Best-Price-Garantie: Sollten Sie ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares Seminar im selben Zeitraum bei einem anderen Anbieter finden (nicht bei Ihnen selbst), erhalten Sie denselben Preis (bzw. den Differenzbetrag von uns erstattet).
Zufriedenheitsgarantie Zufriedenheitsgarantie: Sollte das Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie bis zur Mittagspause am ersten Tag wieder gehen. Sie erhalten die Seminargebühr in voller Höhe und Ihre Fahrtkosten (bis zu 30 Cent/km) wieder zurück. Damit stellen wir sicher, dass im Seminar nur zufriedene Personen verbleiben.
Gruppengrößengarantie Gruppengrößengarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare mit nicht mehr als 10 Personen belegt werden. Die durchschnittliche Gruppengröße liegt bei ca. 4-8 Personen. Vereinzelt gibt es Seminare mit weniger als 4 oder mehr als 8 Personen.
Ambientegarantie Ambientegarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare in den angekündigten Veranstaltungsorten durchgeführt werden. Lediglich bei einer Belegung von weniger als 6 Personen behalten wir uns vor, in ein anderes Center mit einem ähnlichen Ambiente zu wechseln.
Nutzengarantie Nutzengarantie: Sollten Sie nach einem halben Jahr feststellen, dass Sie nichts von dem Gelernten in Ihrem Berufsalltag anwenden konnten, dürfen Sie kostenfrei ein weiteres unserer Seminare besuchen.
Nachhaltigkeitsgarantie Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter Ihrer Organisation innerhalb eines halben Jahres nach dem Besuch eines unserer Seminare plötzlich und unvorhergesehen aus Ihrer Organisation ausscheiden oder für mindestens 12 Monate in Elternzeit gehen, dürfen Sie kostenfrei eine weitere Mitarbeiterin oder einen weiteren Mitarbeiter an einem unserer Seminare teilnehmen lassen.

Inhalte des Seminars

Data Science Crash Course
pro Person in Köln, Berlin oder Frankfurt
2.800 Euro
(3.332,00 Euro inkl. 19% MwSt.)
Inhalte
  • Einführungen in
    • Data Science, Big Data und Künstliche Intelligenz
    • Praxisbeispiele aus Unternehmen
      • Kundenabwanderung
      • Umsatzsteigerung
      • Kreditrisiko-Bewertung
      • Produktentwicklung
      • Kreditkartenbetrug
  • Grundlagen des Data Science
    • Data Exploration, Visualization, and Feature Engineering
    • Praxis-Übung: Data Exploration, Visualisierung, and Feature Engineering
    • Machine Learning Grundlagen
  • Klassifikations-Algorithmen
    • Einführung in Predictive Modeling
    • Entscheidungsbaum-Lernen
    • Logistische Regression
    • Naïve Bayes
    • Praxis-Übung: Erstellen eines Klassifikators
  • Regressions-Algorithmen
    • Lineare Regression
    • Regularized Regression Models
    • Praxis-Übung: Erstellen eines Regression-Modells
    • Neuronale Netze
    • Praxis-Übung: Erstellen eines Regression-und Klassifikations-Modells
  • Unsupervised Learning
    • K-Means Clustering
    • Praxis-Übung: Beispiel für K-Means Clustering
  • Empfehlungssysteme
    • Text Analytics
    • Content-Based and Collaborative Filtering
    • Bewertung von Empfehlungssystemen. DCG, nDCG
    • Praxis-Übung
  • Ensemble Methods
    • Bootstrapping, Bagging, and Boosting
    • AdaBoost
    • Random Forests
    • Praxis-Übung: Erstellen eines Random Forest Klassifikators
  • Operationalisierung von Modellen des maschinellen Lernens
    • Metriken und Methoden für die Evaluierung von Klassifikations- und Regressionsmodellen
    • Tuning von Parametern maschineller Lernalgorithmen
  • Feature Engineering
  • Feature Auswahl
  • Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens
    • Erstellen und Testen von APIs
    • Kontinuierliche Integration
    • PaaS und IaaS
    • Docker
  • Übungen: Erstellen eines Modells in Azure ML Studio oder KNIME oder Amazon SageMaker
    • Praxis-Übung: Laden und Visualisierung von Daten
    • Praxis-Übung: Aufbau und Bewertung eines Modells
Voraussetzungen
  • Kenntnisse über grundlegende Konzepte der Statistik, der linearen Algebra und der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Kenntnisse der Programmiersprachen R oder Python und Interesse an Datentechnik

Ohne Vorkenntnisse empfehlen wir Ihnen vorab die Teilnahme an einem unserer Seminare → Grundlagen der Statistik mit Python oder → Grundlagen der Statistik mit R. Sollten Sie bereits mit den statistischen Grundlagen (Korrelatonen und Signifikanztests) und einer der Sprachen R oder Python (Programmiertechniken wie Funktionen, Fallunterscheidungen und Schleifen) vertraut sein, empfiehlt sich das dreitägige Basis-Training → Multivariate Datenanalyse mit R oder das dreitägige Basis-Training → Multivariate Datenanalyse mit Python.

Seminartyp und Dauer
  • offene 5-Tages-Schulung mit 2-16 Teilnehmer
  • Unterricht 9-18 Uhr mit angemessenen Pausen
  • 50 Stunden Präsenzschulung, d.h. 10 Stunden täglich
  • 50% Vorlesung + 50 % Praxis, Übungen und Demos
Termine und Veranstaltungsorte

Zur Anzeige der Adresse klicken Sie bitte auf den Ortsnamen:

  • 20.01. - 24.01.2020 in Köln
  • 17.02. - 20.02.2020 in Berlin
  • 02.03. - 06.03.2020 in Köln

 

Alle Termine und Standorte auf einen Blick

Den Veranstaltungsort zu einem bestimmten Termin erfahren Sie, indem Sie auf den Ortsnamen zu einem Termin klicken. Unternehmen und Organisationen können bei der Buchung von zwei Seminarplätzen kostenlos eine dritte Person online anmelden (falls genügend freie Plätze verfügbar). Die Kursgebühr beinhaltet die Kursmaterialien, ein Mittagessen, Erfrischungssnacks und Getränke. Bitte Laptop mit der Python Anaconda Distribution bzw. R Project und RStudio mitbringen oder Schulungslaptop für fünf Tage im Warenkorb dazu buchen. Sie können per Überweisung oder auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis +19% MwSt.
Data Science Training KölnAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 20.01. - 24.01.2020  5 Tage > 5 frei 2.800,00 €
Data Science Training BerlinAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 17.02. - 20.02.2020  5 Tage > 5 frei 2.800,00 €
Data Science Training KölnAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 02.03. - 06.03.2020  5 Tage > 5 frei 2.800,00 €

Die Angaben wurden am 15.12.2019 um 22:20 Uhr abgerufen.