Große Datenmengen mit Machine Learning verarbeiten

Ihr Nutzen:
Mit dem berufsbegleitenden Online-Training lernst du unüberwachtes und überwachtes maschinelles Lernen, unterschiedliche Datenvisualisierungsmethoden und das Data-Storytelling kennen, um nach dem Training die Rolle des Data Scientist einnehmen zu können. Damit kannst du dein erworbenes Wissen in deiner Abteilung einbringen und selbstständig Machine-Learning-Algorithmen implementieren.

Zielgruppe:
Das Training eignet sich für alle, die Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können. Darüber hinaus solltest Du Interesse an maschinellem Lernen mitbringen.

Voraussetzungen:
Das Data Scientist Training eignet sich für alle, die bereits gute Kenntnisse in Python und gängigen Modulen (pandas, matplotlib) mitbringen.
Das Training findet im Browser statt. Unterstützt werden Mozilla Firefox, Google Chrome, Microsoft Edge und Apple Safari. Es muss keine zusätzliche Software installiert werden, eine funktionierende Audioausgabe wird aber vorausgesetzt. Der Login in die Lernumgebung erfolgt über unsere Website. Die Zugangsdaten werden in der Kickoff-Woche versendet.

Folgende Themen werden behandelt:
- Datenanalysen mit pandas und matplotlib auffrischen - Performance Metriken - Algorithmen des überwachten Lernens - TensorFlow im Kontext neuronaler Netze - Problemstellungen begreifen und Modelle erarbeiten - Grundlagen des Data Storytellings verstehen - Visualisierungen mit bokeh umsetzen - Big Data Verfahren mit pyspark kennenlernen - Eigenständige Data Science Projekte umsetzen

Vorteile für Ihre Führungskraft:
Der Beruf des Data Scientist ist einer der gefragtesten des aktuellen Jahrhunderts. Nach der Qualifizierung kannst Du in Deinem Bereich die Rolle des Data Scientist wahrnehmen. Im Training erwirbst Du Fähigkeiten, um in Deinem Unternehmen Vorhersagen anhand existierender Daten zu treffen. So wirst Du in deiner Domäne maschinelles Lernen vorantreiben, um Dein Unternehmen bei der Einschätzung relevanter Modelle und Aufbau einer Datenpipeline zu begleiten.

Trainingsort:
Online

Interessentenliste:

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