Buchen Sie Ihr Wunschseminar als Präsenz-Schulung bei uns im Schulungszentrum in Köln, als Inhouse-Schulung bei Ihnen oder als Online-Training - ganz wie es für Sie am besten passt!
Mehr InfosData Science Schulungen & Inhouse-Seminare
Auch als Data Science Online Schulung im Virtual Classroom
- 28 Seminare
- 121 durchgeführte Termine
- 614 zufriedene Teilnehmende
Effizientes Lernen
- kleine Lerngruppen
- perfekte Lernumgebung
- auch online als Virtual Classroom
- inkl. Fachbuch / Seminarunterlagen
Buchen ohne Risiko
- keine Vorkasse
- keine Stornogebühren
- jeder Termin findet statt!
- All-Inclusive-Preis
- Welche Data Science Schulung ist die Richtige?
- Wann finden die Data Science Seminare statt?
- Wo finden Data Science Kurse statt?
- Warum ist eine Data Science Inhouse Schulung sinnvoll?
- Warum eine offene Data Science Schulung buchen?
- Data Science Training bundesweit, z.B. in München, Berlin oder Hamburg?
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- All-Inclusive-Preis
- * Garantierter Termin und Veranstaltungsort
- Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
Bei besonderen Ereignissen höherer Gewalt, wie etwa die aktuelle COVID-19 Krise, können wir unsere Durchführungsgarantie nicht uneingeschränkt anbieten.
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- All-Inclusive-Preis
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zu 3 Wochen vor dem Seminar
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
Infos zu Ihrer Data Science Weiterbildung
Welche Data Science Schulung ist die Richtige?
Für Einsteiger, Anwender und Fortgeschrittene gelten unterschiedliche Anforderungen, die Sie durch individuelle Data Science Schulungen abdecken können. Anwender, die sich noch nicht näher mit Data Science befasst haben, lernen in einer Data Science Grundlagenschulung die wichtigsten Basics. Erfahrene Nutzer vertiefen ihr Wissen mit einem fachspezifischen Kurs zu Data Science. Fortgeschrittene Nutzer können sich mit einem Data Science Aufbau Seminar zum Experten weiterentwickeln.
Wann finden Data Science Seminare statt?
Bei offenen Schulungen wählen Sie aus einer Vielzahl bestehender Termine Ihren Wunschtermin aus. Data Science Inhouse Schulungen finden zu einen mit Ihnen vereinbarten Wunschtermin statt. Auch bei Data Science Firmenschulungen berücksichtigen wir Ihren Terminwunsch.
Wo finden Data Science Kurse statt?
Egal ob sich Ihr Unternehmen in München, Hamburg, Berlin oder Köln befindet. Bei Buchung einer Data Science Inhouse Schulung kommen unsere Dozenten zu Ihnen ins Unternehmen.
Offene Data Science Schulungen finden in unserem zentralen Schulungszentrum in Köln Deutz oder als Online-Schulung statt.
Warum ist eine Data Science Inhouse Schulung sinnvoll?
Sie sind flexibel, denn den Schulungstermin bestimmen Sie.
Sie sparen Reisekosten, wiel die Schulung bei Ihnen vor Ort oder an einen von Ihnen bevorzugten Wunschort durchgeführt wird.
Ihr Schulungsbudget können Sie selbst planen, denn die Anzahl der Teilnehmer und die Schulungsdauer legen Sie fest.
Sie bringen Ihre Mitarbeiter auf den aktuellen Stand. Eine Inhouse Schulung lohnt sich bereits ab drei Schulungsteilnehmern und rechnet sich mit jedem weiteren Schulungsteilnmehmer.
Warum eine offene Data Science Schulung buchen?
Sie haben Planungssicherheit durch Garantietermine und festen Veranstaltungsort.
Sie sparen Zeit. Durch eine kurzfristige Buchung verfügbarer Termine, kann fehlendes Wissen innerhalb kurzer Zeit aufgeholt werden.
Sie sind flexibel, denn die Stornierung der gebuchten Schulung ist bis zum Vortag des Seminars kostenfrei.
Ihr Schulungsbudget wird geschont, denn der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil, wenn Sie für drei Mitarbeiter buchen.
Kein Stress: Die Rechnung erhalten Sie erst nach dem durchgeführten Seminar.
Jede Data Science Schulung kann auch als Inhouse-Training in Köln, München, Berlin, Hamburg, Stuttgart oder europaweit stattfinden
Offene Data Science Schulung
findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
Data Science Firmen-/Inhouse-Schulung
geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können europaweit durchgeführt werden.
Data Science Individual-Schulung
bietet Ihnen Flexibilität bei Lerninhalten, Lernmethoden und Dauer. Sie erhalten eine 1-zu-1 Betreuung. Sie bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Data Science-Trainer passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Das Ziel der Data Science ist die Extraktion von nützlichen Informationen aus einem Datensatz. Unternehmen haben den Wert von Daten als Wirtschaftsgut schon seit langem erkannt. Aber die riesigen Datenmengen, die jetzt zur Verfügung stehen, erfordern neue Wege, um Daten sinnvoll zu nutzen und effizient zu verwalten. Eine wachsende Zahl von Ingenieuren und Wissenschaftlern baut Systeme auf, um die Data Science auf riesige Datenmengen anzuwenden.
Die Data Science beginnt mit der Sammlung von Daten. Kandidaten für die Sammlung können offene Daten oder Daten sein, die aus internen Geschäftsprozessen stammen (z.B. Website-Statistiken). Als nächstes folgt die Verfeinerung: der erfinderische Prozess, der die Daten auf nützliche Informationen reduziert, die bestimmte Fragen beantworten. Typischerweise definieren die Fragen den Ansatz für die Extraktion der Informationen. Innerhalb der Erhebungs- und Verfeinerungsschritte gibt es weitere wichtige Aspekte wie Datenbereinigung (oder Vorverarbeitung) und Datenvisualisierung.
Das Internet schafft Möglichkeiten, Massen von Daten über das Verhalten und die Gewohnheiten der Benutzer zu sammeln. Apache Hadoop ist das führende Framework für die Verarbeitung massiver Datensätze. Hadoop ist wichtig für die Data Science, da es einen skalierbaren Rahmen für die verteilte Datenverarbeitung bietet. Nicht alle datenwissenschaftlichen Probleme erfordern eine große Datenverarbeitung, aber Hadoop ist ideal, wenn Ihr Problem Daten im Internetmaßstab betrifft. Die Implementierung des PageRank-Algorithmus im Google MapReduce-Framework ist ein frühes Beispiel für Data Science auf einem großen Datenrahmen. (Hadoop ist eine Implementierung von MapReduce.) Apache Pig kann Hadoop noch besser zugänglich machen, indem es eine Abfragesprache mitbringt, die automatisch MapReduce-Anwendungen erstellt.
Ein Werkzeug, das häufig im Data-Miner-Toolkit zu finden ist, ist eine Programmiersprache und Entwicklungsumgebung namens R. R konzentriert sich auf statistische Berechnungen und Grafiken. R ist relativ einfach zu erlernen und wird häufig im Bereich der Datenanalyse eingesetzt. Da es quelloffen und kostenlos ist, ist R eine beliebte Sprache mit einer großen Benutzerbasis.
R ist eine Multiparadigmasprache, die objektorientierte, funktionale, prozedurale und imperative Programmierstile unterstützt. Die Sprache wird über eine Befehlszeilenschnittstelle interpretiert und umfasst auch umfangreiche grafische Fähigkeiten auf Produktionsebene. Statische Grafiken sind sofort verfügbar. Mit zusätzlichen Paketen sind sowohl dynamische als auch interaktive Grafiken möglich.
