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Schulung Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung

5 Tage / S2045

Neues Seminar

Schulungsformen

Offene Schulung

  • 5 Tage
  • 1 Termine
  • 4.690,00 zzgl. MwSt.
  • Köln

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

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 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

  • 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.

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

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


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
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

14.10.-18.10.2019
4.690,00
Köln    Noch frei
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Buchen ohne Risiko:
  • 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.


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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.
Arbeitsplatz



Eine Klasse eines Unternehmens will simultan das Seminar Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung frequentieren

In dem Fall kann ein kundenspezifisches Lehrgangssystem zur Augabenstellung Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung richtig sein. Der Inhalt des Seminars kann dabei in Abstimmung mit den Fachdozenten erweitert oder komprimiert werden.

Haben die Schulungsteilnehmer bereits Erfahrung in Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine Firmen-Weiterbildung rechnet sich bei mindestens 3 Schulungsteilnehmern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung finden sporadisch im Umkreis von Bochum, Frankfurt, Bonn, Dortmund, Hannover, Dresden, Nürnberg, Leipzig, Essen, Münster, Bremen, Düsseldorf, Hamburg, Berlin, Wuppertal, Bielefeld, München, Stuttgart, Duisburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen erweitern Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung?

Eine gute Basis findet sich in Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierung mit

  • Modellierungsprozess Machine Learning Algorithmen
  • Allgemeines zum Tool
  • Feature Selection
  • Daten aufbereiten (ETL Funktionen)

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Testautomation mit HP / Micro Focus ALM und HP / Micro Focus UFT“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Abschließende Besprechung der erstellten Scripte
  • Capture + Replay
  • Modularisierung (Actions)
  • Descriptive Programming (Arbeiten ohne Repository)

Für Firmenschulungen ist das Thema „Digital Storytelling und Videoproduktion mit dem Smartphone“ mit den Kapiteln Wie wird eine gute Geschichte aufgebaut? und Smartphone-Apps prädestiniert.

Für Help-Desk-Mitarbeiter eignet sich auch eine Lean UX: UI/UX für Web- und App-Entwickler Schulung. In diesem Kurs werden vor allen Dingen

  • Ein paar Regeln vorab...
  • Wie User so ticken
  • Zusammenspiel von UX und Usability
  • Kriterien der Dialoggestaltung (DIN EN ISO 9241-110) 
geschult.

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