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Schulung Data Science - Einführung für angehende Data Scientists (S1941)

„The Sexiest Job of the 21st Century“ - so bezeichnete der „Harvard Business Review” den Beruf des Data Scientist. Doch was genau tut ein Data Scientist und für welche Fragestellungen kann Data Science genutzt werden?
In dieser Schulung werden wir Ihnen sowohl ein grundlegendes Verständnis von Data Science vermitteln als auch aufzeigen wie Sie Data Science in Ihrem Unternehmen aktiv nutzen können.
Am ersten Tag lernen Sie die Grundlagen von Data Science sowie ein konkretes Vorgehen für Data Science Projekte kennen. Sie erfahren, wie Sie von einer betriebswirtschaftlichen Fragestellung zu einem Vorhersagemodell kommen und wie Sie die Ergebnisse nutzen können. Ein Überblick über Data Science Methoden und Werkzeuge rundet den Tag ab.
Am zweiten Tag wird das Wissen praktisch angewendet. Mit einem Open Source Data Science Werkzeug wird der gesamte Data Science Prozess trainiert. Dabei erfahren Sie, worauf Sie als Data Scientist achten sollten, um ein möglichst gutes Produkt zu schaffen.
Die Inhalte in der Übersicht:
  • Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen
  • Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data Science Projekte
  • Data Science Methoden (insb. Machine Learning) und Werkzeuge
  • Praktische Umsetzung eines Data Science Prozesses in einem Tool
  • Tipps, Tricks und Kniffe für ein gutes Data Science Produkt

Offene Termine

23.04.-24.04.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
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30.07.-31.07.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
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26.11.-27.11.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
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Kein passender Termin? Termin
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen

Schulungs-Ziel

Nach diesem Seminar haben Sie ein Verständnis dafür entwickelt, was Data Science ausmacht, wie ein Data Science Prozess aussieht und wie er in einen betriebswirtschaftlichen Kontext eingebettet werden kann. Darüber hinaus lernen Sie welche Methoden im Data Science Umfeld verwendet werden und welche Werkzeuge dazu genutzt werden können. In Kombination mit der praktischen Anwendung von Data Science an einem konkreten Beispiel befinden Sie sich in einer hervorragenden Position, um als Data Scientist erste Projekte in Ihrem Unternehmen begleiten zu können.

Wer sollte teilnehmen

Zukünftige Data Scientists, Anwender aus dem BI/DWH/IT-Bereich, Entwickler, Business Analysten.
Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.

Inhalt

Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-2. Tag) des Kurses Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
  • Data Science
    • Einführung + Definition
    • Abgrenzung zu anderen Unternehmensbereichen
    • Betriebswirtschaftliche Anwendungsgebiete und konkrete Data Science Ziele
    • Betriebswirtschaftliche Erfolgsmessung
  • Vorgehensmodelle
    • Übersicht verschiedener Modelle
    • Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Data Science Prozess
    • Zieldefinition
    • Datenauswahl
    • Methoden Data Science
    • Machine Learning
    • Extreme Gradient Boosting
    • Modellbildungsprozess
    • Werkzeuge
    • Interpretation und Darstellung der Ergebnisse
    • Nutzung im Unternehmen
  • Praktischer Teil (Verwendung eines grafischen Open-Source Tools)
    • Toolvorstellung
    • Data Science Prozess im Tool
    • Methodenvorstellung der einzelnen Prozessschritte
    • Beispielhafte Methodenanwendung an einem Data Science Beispiel
    • Übungen zum selbständigen Anwenden der Methoden

Tipp: Folgende Seminare finden im Anschluss statt:

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: 2 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetag 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Offene Termine

23.04.-24.04.2018
2 Tage | 1.190,00
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30.07.-31.07.2018
2 Tage | 1.190,00
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26.11.-27.11.2018
2 Tage | 1.190,00
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Eine Klasse eines Unternehmens will zeitgleich die Schulung Data Science - Einführung für angehende Data Scientists buchen

Hier kann ein kundenspezifisches Seminar zum Thema Data Science - Einführung für angehende Data Scientists passend sein. Der Lehrstoff des Seminars kann hierbei in Abstimmung mit den Dozenten modifiert oder komprimiert werden.

Haben die “Schüler“ schon Vorwissen in Data Science - Einführung für angehende Data Scientists, sollte der Anfang nur gestreift werden. Eine Inhouse-Fortbildung lohnt sich ab drei Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science - Einführung für angehende Data Scientists finden ab und zu im Umkreis von Leipzig, Münster, Wuppertal, Bielefeld, Bochum, Frankfurt, Nürnberg, Bremen, Dresden, Dortmund, Duisburg, München, Düsseldorf, Hamburg, Essen, Stuttgart, Berlin, Hannover, Bonn und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken ergänzen Data Science - Einführung für angehende Data Scientists?

Eine erste Ergänzung findet sich in Data Science - Einführung für angehende Data Scientists mit

  • Datenauswahl
  • Methoden Data Science
  • Werkzeuge
  • Data Science Prozess Zieldefinition

Anzuraten ist auch ein Seminar von „Web Intelligence - Aufbaukurs - Administration, mobile Berichte“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Design von mobilen WebIntelligence Berichten
  • Vorstellung der SAP BusinessObjects Mobile App 
  • Zeitgesteuerte Verarbeitung 
  • Verwaltung und Verteilung von WebIntelligence-Dokumenten 

Für Firmenschulungen ist das Thema „Datenanalyse mit Power BI “ mit den Unterpunkten Weiterführende Techniken Visualisierungen nutzen und erweitern und Spezielle Dax-Funktionen für Business Intelligence passend.

Für Fortgeschrittene passt auch eine Crystal Reports, Professionelle Berichterstellung Fortbildung. In diesem Workshop werden vor allen Dingen

  • Bereichsformatierungen Erstellung von Bereichen
  • Anwendung von If - Then- Else Formeln
  • Erstellung eines Unterberichts auf Abfrage
  • Speichern eines Berichts
besprochen.

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