Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
Schulungsformen
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- 5 Tage
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Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.
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Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
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1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.
Unverbindlich anfragenBeschreibung
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.
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 dem erstellten R Skripten Ihren ersten Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenanalyse in den Händen.
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
- Allgemeine Grundlagen der Skriptsprache R
- Datentypen,
- Objekte,
- Funktionale Programmierung
- Umsetzung eines exemplarischen Data Science Prozesses in R
- Visualisierung + Vorverarbeitung der Daten
- Modellierung mittels Machine Learning Algorithmen
- Nutzung der Modelle für Predictions
Schulungsziel
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.
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.
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
- 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-Deutzoder 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
Inhalt
- Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen
- Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data-Science-Projekte
- Data-Science-Methoden (insbesondere Machine Learning) und Werkzeuge
- Praktische Umsetzung eines Data-Science- Prozesses in einem Tool
- Tipps, Tricks und Kniffe für ein gutes Data-Science-Produkt
- Funktionale Programmierung
- Grundlagen der Skriptsprache R
- Entwicklungsumgebung Rstudio
- Grundlegende statistische Verfahren
- Umsetzung exemplarischer Data-Science-Prozesse in R
- Visualisierung und Vorverarbeitung der Daten
- Modellbildung mit aktuellen Machine-Learning-Algorithmen
- Erstellung und Bewertung von Prognosen für typische Anwendungsfälle
Kundenbewertungen
Buchungsmöglichkeiten
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 16.09.-20.09.2019 Plätze vorhanden Köln 2.760,00 | Köln | 2.760,00 | Buchen Vormerken |
Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
In Ihrem Hause- europaweit
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Das GFU-Sorglos-Paket
Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.
Eine Klasse eines Unternehmens will simultan das Seminar Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists frequentieren
In dem Fall kann ein Inhouse-Lehrgangssystem zum Thema Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists passend sein. Die Agenda des Seminars kann dabei in Abstimmung mit den Trainern weiterentwickelt oder gekürzt werden.
Haben die &ldquo ohnehin Routine in Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine Firmen-Bildungsmaßnahme rentiert sich bei mindestens 3 Mitarbeitern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists finden sporadisch im Umkreis von Stuttgart, Dortmund, Bremen, München, Hamburg, Essen, Hannover, Bielefeld, Duisburg, Münster, Frankfurt, Bochum, Berlin, Düsseldorf, Dresden, Nürnberg, Wuppertal, Bonn, Leipzig und Köln am Rhein in NRW statt.
Welche Kurse erweitern Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists?
Eine passende Erweiterung bildet Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists mit
- Modellbildung mit aktuellen Machine-Learning-Algorithmen
- Funktionale Programmierung
- Grundlagen der Skriptsprache R
- Visualisierung und Vorverarbeitung der Daten
Empfehlenswert ist auch ein Seminar von „SQL und Oracle“ mit der Behandlung von
- ... im WHERE-Block (EXISTS, ALL, IN)
- Zeichenketten- und Datumoperationen,
- Weitere SQL Befehle Hinzufügen, Löschen und Ändern von Datensätzen
- FULL Join
Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Machine Learning: Grundlagen kompakt“ mit dem Unterrichtsstoff Generalisierungsfähigkeit der gelernten Abbildung und Trainingsmenge versus Testmenge geeignet.
Für Erfahrene Anwender passt eine Big Data mit Amazon Web Services (AWS) Schulung. In diesem Training werden vor allen Dingen
- Automatisiertes extrahieren, transformieren und laden von Daten mittels AWS Glue
- Big Data - Konzeptuelle Grundlagen Einführung
- Interaktive Datenabfrage- und Analyse mit Amazon Athena
- Hadoop distributed File System (HDFS)
