Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists (S1943)
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
Offene Termine
| Termin | Tage | Freie Plätze | Ort | Preis | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 30.07.-03.08.2018 | 5 | >3 | Köln | 2.660,00 |
30.07.-03.08.2018
5 Tage | 2.660,00 Köln Noch frei |
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| 26.11.-30.11.2018 | 5 | >3 | Köln | 2.770,00 |
26.11.-30.11.2018
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
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| 04.02.-08.02.2019 | 5 | >3 | Köln | 2.770,00 |
04.02.-08.02.2019
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
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13.05.-17.05.2019
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
13.05.-17.05.2019
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>3
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Köln
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2.770,00
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19.08.-23.08.2019
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
19.08.-23.08.2019
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5
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>3
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Köln
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2.770,00
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| Kein passender Termin? | Termin vorschlagen |
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- Garantierter Termin und Veranstaltungsort
- Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
- Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Weitere Buchungsmöglichkeiten
| Firmenschulung |
GFU Schulungszentrum
|
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| Inhouse-Schulung |
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Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
Weiterer Ort:
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| Individualschulung |
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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.
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.
Wer sollte teilnehmen
Angehende Data Scientists, Business Analysten, BI Experten mit Programmiererfahrung in einer anderen Sprache.
Inhalt
1.-2. Tag: Auch separat buchbar als Data Science - Einführung 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
- 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
Schulungszeiten und Teilnehmerzahl
Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen
Schulungszeiten: 5 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetage 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Offene Termine
| Termin | Tage | Freie Plätze | Ort | Preis | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 30.07.-03.08.2018 | 5 | >3 | Köln | 2.660,00 |
30.07.-03.08.2018
5 Tage | 2.660,00 Köln Noch frei |
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| 26.11.-30.11.2018 | 5 | >3 | Köln | 2.770,00 |
26.11.-30.11.2018
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
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| 04.02.-08.02.2019 | 5 | >3 | Köln | 2.770,00 |
04.02.-08.02.2019
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
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13.05.-17.05.2019
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
13.05.-17.05.2019
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5
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Köln
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2.770,00
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19.08.-23.08.2019
5 Tage | 2.770,00 Köln Noch frei |
19.08.-23.08.2019
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5
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>3
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Köln
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2.770,00
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| Kein passender Termin? | Termin vorschlagen |
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- Garantierter Termin und Veranstaltungsort
- Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
- Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Weitere Buchungsmöglichkeiten
| Firmenschulung |
GFU Schulungszentrum
|
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| Inhouse-Schulung |
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Eine Klasse eines Unternehmens will zusammen den Kurs Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists buchen
An dieser Stelle kann ein Inhouse-Lehrgangssystem zur Thematik Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists ratsam sein. Der Inhalt des Seminars kann dabei in Abstimmung mit den Trainern modifiert oder abgerundet werden.
Haben die Mitarbeiter ohnehin Erfahrung in Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists, sollte der Anfang gekürzt werden. Eine kundenspezifische Bildungsmaßnahme lohnt sich bei mindestens 3 Seminarteilnehmern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists finden gelegentlich in Essen, Hamburg, Bochum, Wuppertal, Frankfurt, Nÿrnberg, Mÿnster, Hannover, Dÿsseldorf, Bielefeld, Mÿnchen, Dortmund, Duisburg, Stuttgart, Berlin, Bonn, Leipzig, Bremen, Dresden und Köln am Rhein in NRW statt.
Welche Seminare passen zu Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists?
Eine passende Erweiterung findet sich in Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists mit
- Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten Datenbereinigung
- Werkzeuge
- Methodenvorstellung der einzelnen Prozessschritte
- Debugging Tools
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