Schulung Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung
5 Tage / S2045
Schulungsformen
Offene Schulung
- 5 Tage
- 1 Termine
- 4.690,00 zzgl. MwSt.
- Köln
Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.
Beschreibung
-> 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 sind Sie in der Lage KNIME als Data Science Tool für Ihre Projekte zu nutzen. Sie kennen die grundlegenden Konzepte, Funktionen und Strukturen und wissen, wie Sie praktisch einen Data Science Prozess in KNIME umsetzen können.
Details
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
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
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 |
| 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 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 |
Buchen ohne Risiko
| 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 |
Kostenfreie Services
Kundenbewertungen
Buchungsmöglichkeiten
Offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
|
14.10.-18.10.2019
Plätze vorhanden
|
Köln | 4.690,00 |
14.10.-18.10.2019
4.690,00 Köln Plätze vorhanden |
|
| Kein passender Termin? | Termin vorschlagen | |||
- 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
Das GFU-Sorglos-Paket
Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelreservierung
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Verpflegung
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.
Eine Gruppe einer Firma will geschlossen die Schulung Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung reservieren
Dann kann ein Firmen-Lehrgangssystem zur Augabenstellung Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung passend sein. Der Unterrichtsstoff der Schulung kann nebenbei bemerkt gemeinsam mit den Fachdozenten ergänzt oder komprimiert werden.
Haben die schon Erfahrung in Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine Firmen-Weiterbildung macht sich bezahlt ab drei Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung finden bisweilen im Umkreis von Hannover, Leipzig, Bochum, Dresden, Bielefeld, Nürnberg, Frankfurt, Stuttgart, Dortmund, Essen, Hamburg, Bremen, Berlin, Bonn, Düsseldorf, Wuppertal, Duisburg, Münster, München und Köln am Rhein in NRW statt.
Welche Seminare passen zu Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung?
Eine erste Ergänzung bildet Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung mit
- Funktionen (Nodes)
- KNIME - Grundlagen Data Science - Eine kurze Einführung
- Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten Datenbereinigung
- Integration externer Tools (R, Python, Java)
Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „HP / Micro Focus ALM Grundlagen“ mit dem Unterrichtsstoff von
- Dashboard und Reports
- Geschäftsmodelle importieren und bearbeiten
- Testfälle
- Testläufe anlegen planen analysieren
Für Firmenschulungen ist das Thema „DevOps Werkzeugkasten für Entwickler“ mit dem Unterrichtsstoff Logging Frameworks und Formate und Architektur: Self contained systems und Microservices passend.
Für Erfahrene Anwender eignet sich auch eine Grundlagen D3 - Data Driven Documents Fortbildung. In diesem Workshop werden u.a.
- Linien- und Balkendiagramme, Torten und Tachoanzeigen
- Interaktionskonzepte Ereignisprogrammierung in D3
- Grosse Datenmengen visualisieren
- D3-Grundlagen Eine kurze Einführung in Diagramme und Graphen
