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Schulung Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung

5 Tage / S2045

Schulungsformen

Inhouse-/Firmenschulung

  • 5 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Unverbindlich anfragen

Beschreibung

Die Practitioner Praxiswoche 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 1. Zertifizierungsstufe "Certified Data Science Practitioner" abzulegen.

Bei Bestehen der Prüfung erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie als "Certified Data Science Practitioner" 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.

R ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache, wenn es um Statistik   und Data Science geht. R wird häufig mit dem R Studio als Entwicklungsumgebung (IDE) genutzt. Die Sprache bietet zahlreiche Möglichkeiten, Daten zu visualisieren und zu analysieren.

In dieser Schulung lernen Sie, das Potenzial der Sprache und der IDE zu nutzen.
Zunächst vermitteln wir Ihnen die grundlegenden Funktionen von R. Im zweiten Teil wird dieses Wissen dann anhand einer konkreten Data Science Aufgabe gefestigt und weiter ausgebaut. Am Ende halten sie mit den erstellten R Skripten Ihren ersten Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenanalyse in den Händen. 

KNIME (Konstanz Information Miner) ist eine Analytics Plattform, die eine visuelle Zusammenstellung und interaktive Ausführung einer Datenpipeline ermöglicht. Die graphische Benutzeroberfläche ermöglicht das intuitive und schnelle Aneinandersetzen von Modulen, u.a. für die Datenvorverarbeitung (ETL: Extract, Transformation, Load), die Analyse, Visualisierung und für das maschinelle Lernen. Ausgestattet mit Grundkenntnissen können Nutzer ohne großen Aufwand aus einer breiten Palette an Machine Learning Verfahren auswählen. Dazu gehören lineare und logistische Regression, aber auch Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und diverse Clusterverfahren.

KNIME ist hinsichtlich Inputdaten und Anbindung an andere Programmiersprachen und Software sehr flexibel. Bei den Input Daten kann es sich um einfache Textdateien und Datenbanken, aber auch um Bilddateien, Netzwerke oder Hadoop-basierte Datenstrukturen handeln. Durch Integration von zahlreichen Tools können Daten von einem Tool zum anderen direkt in KNIME übergeben werden. So können in einem Prozess Skripte in Python, R, SQL, Java und weiteren Sprachen enthalten sein. 

Schulungsziel

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, R als Programmiersprache und R  Studio für Ihre Projekte zu nutzen. Sie kennen Sie die grundlegenden  Konzepte, Funktionen und Strukturen von R und wissen, wie Sie Data Science Aufgaben mit R lösen können.

Den Teilnehmern wird der Umgang mit KNIME interaktiv nähergebracht. Eine durchgängiges Praxisbeispiel mit vielen Übungen, die die Teilnehmer direkt in KNIME lösen, führt wie ein roter Faden durch diese Tool Schulung.

Nach dem Seminar können Sie  KNIME als Data Science Tool für Ihre Projekte nutzen. Sie kennen die grundlegenden Konzepte, Funktionen und Strukturen und wissen, wie Sie praktisch einen Data Science Prozess in KNIME umsetzen können.

Details

Wer teilnehmen sollte

Angehende Data Scientists, Business Analysten, BI Experten mit Programmiererfahrung in einer anderen Sprache.


Ihre Schulung

Lernmethode:
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen:
Seminarunterlagen oder 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:
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.
Arbeitsmaterialien:
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmebescheinigung:
Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis

Organisation

Teilnehmerzahl:
min. 1, max. 8 Personen
Schulungszeiten:
5 Tage - anpassbar, 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
Catering:
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
Barrierefreiheit:
Das GFU-Schulungszentrum(Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

Buchen ohne Risiko

Rechnungsstellung:
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung:
Kostenfrei bis zu 3 Wochen vor dem Seminartermin

Kostenfreie Services

Inhalt

  • R Einführung
    • Datentypen und Objekte in R
    • Subsetting
    • Kontroll-Strukturen
    • Funktionen
    • Scoping Rules/ Umgebung (Environment)
    • Debugging Tools
    • Style Guide
  • Data Science Prozess in R
  • Daten Selektion mit R
    • Einlesen von Flatfiles
    • Datenbankanbindung
  • Daten Vorverarbeitung mit R
    • Explorative Datenanalyse
  • Plots  in R
    • Säulendiagramme
    • Boxplots
    • Histogramme
  • Exportieren in PDFs
  • Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten
    • Datenbereinigung
  • Modellierungsprozess
    • Machine Learning Algorithmen
    • Evaluierungskriterien + Kreuzvalidierung
  • Modellnutzung
    • Exportieren, Laden und Scoring von Daten
  • Ausblick und weitere Möglichkeiten in R
    • Weitere Kriterien zur Messung der Modellgüte: ROC, AUC, Lift
    • Entscheidungsbaumvisualisierung
    • Feature Importance
  • KNIME - Grundlagen
    • Data Science - Eine kurze Einführung
    • Allgemeines zum Tool
    • Funktionen (Nodes)
  • Data Science Prozess in KNIME
    • Daten einlesen (Textfiles, Datenbanken)
    • Daten aufbereiten (ETL Funktionen)
    • Daten visualisieren (Explorative Datenanalyse, BIRT Reporting, Hilighting)
    • Modellbildungsprozess: Machine Learning, Kreuzvalidierung, Prediction und Scoring, Evaluierungsmetriken, Deployment
    • Using the Knowledge
  • Fortgeschrittene Themen in KNIME
    • Flow Variablen
    • Parameter Optimierung
    • Feature Selection
    • Integration externer Tools (R, Python, Java)
    • Weitere Machine Learning Methoden (Unsupervised)
    • Ausblick

Am Ende des Seminars haben Sie die Möglichkeit, die Prüfung (60 minütige Abschlussprüfung im Multiple-Choice-Format) für die 1. Zertifizierungsstufe "Certified Data Science Practitioner" abzulegen.

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