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

06.11.-07.11.2017
2 Tage | 1.270,00
Köln   
Noch frei
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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   
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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 zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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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

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Das Wissen wurde fundiert dargestellt, jedoch wurde an mancher Stelle zu tief ins Thema gegangen (für die Verhältnismäßigkeit eines Einsteigerkurses)

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Eine Gruppe einer Firma will zeitgleich den Kurs Data Science - Einführung für angehende Data Scientists reservieren

Dann kann ein Inhouse-Lehrgangssystem zum Thema Data Science - Einführung für angehende Data Scientists passend sein. Die Agenda des Lehrgangs kann hierbei zusammen mit den Trainern weiterentwickelt oder komprimiert werden.

Haben die Seminarbesucher schon Vorkenntnisse in Data Science - Einführung für angehende Data Scientists, sollte der Anfang gekürzt werden. Eine Inhouse-Weiterbildung lohnt sich ab drei Seminarbesuchern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Data Science - Einführung für angehende Data Scientists finden sporadisch im Umkreis von Frankfurt, Hannover, Bremen, Dortmund, Hamburg, Wuppertal, Bielefeld, Bonn, Bochum, Münster, Stuttgart, Dresden, Duisburg, München, Düsseldorf, Berlin, Leipzig, Essen, Nürnberg und Köln am Rhein in NRW statt.

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

Eine passende Erweiterung bildet Data Science - Einführung für angehende Data Scientists mit

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

Empfehlenswert ist auch ein Kurs 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 dem Unterrichtsstoff Weiterführende Techniken Visualisierungen nutzen und erweitern und Spezielle Dax-Funktionen für Business Intelligence geeignet.

Für Fortgeschrittene eignet sich eine Crystal Reports, Professionelle Berichterstellung Schulung. In diesem Workshop werden u.a.

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

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