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Schulung Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung

5 Tage / S2043

6 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht

Schulungsformen

Offene Schulung

  • 5 Tage
  • 4 Termine
  • 4.880,00 zzgl. MwSt.
  • Köln, Stuttgart

Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

Beschreibung

Die Explorer Grundlagenwoche ist Teil des dreistufigen Zertifizierungspfades der "Data Science Business Akademie"
 
-> 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 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
 
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
 

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

  • 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
 

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.


Lernmethode: Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen: Seminarunterlagen / Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann
Arbeitsplatz: PC/VMs für jeden Teilnehmer
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
Lernumgebung: Frische Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter
Arbeitsmaterialien: Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmezertifikat: Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis
Teilnehmerzahl: min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung : Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten: 5 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetage 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung: GFU Schulungszentrum

GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten: Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur
Preisvorteil : Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil.
All-Inclusive: Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
Barrierefreiheit: Das GFU-Schulungszentrum(Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei
Rechnungsstellung: Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung: Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars
Vormerken statt buchen: Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen
Bildungsgutschein: Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie

Kundenbewertungen

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Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine

28.01.-01.02.2019
4.880,00
Köln    Noch frei
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18.02.-22.02.2019
4.880,00
Köln    Noch frei
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01.04.-05.04.2019
4.880,00
Stuttgart    Noch frei
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  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
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  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer

Arbeitsplatz



Eine Gruppe eines Unternehmens will simultan den Kurs Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung reservieren

Dann kann ein Inhouse-Training zur Thematik Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung ratsam sein. Der Inhalt des Seminars kann nebenbei bemerkt gemeinsam mit den Fachdozenten ausgebaut oder gestrafft werden.

Haben die Seminarbesucher ohnehin Vorkenntnisse in Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung, sollte die Einleitung entfallen. Eine Inhouse-Fortbildung lohnt sich bei mindestens 3 Seminarbesuchern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung finden manchmal in Essen, Mÿnchen, Hamburg, Dortmund, Duisburg, Bonn, Leipzig, Bielefeld, Mÿnster, Stuttgart, Frankfurt, Nÿrnberg, Bochum, Dÿsseldorf, Dresden, Hannover, Wuppertal, Berlin, Bremen und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Themen ergänzen Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung?

Eine passende Erweiterung findet sich in Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung mit

  • Grafische und programmorientierte  Werkzeuge
  • Praktische Anwendungen Arbeiten mit Data Science Werkzeugen
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Datenauswahl

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besprochen.

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