Data Science Business Professional

Inhalt

Lehrgangsziel:

Vermittlung von Kenntnissen und Fertigkeiten zur selbständigen Durchführung von einfachen Data Science Projekten

Abschluss:

institutsinternes Zertifikat

Teilnahmevoraussetzungen:

keine besonderen, technische Voraussetzung: PC mit Internetanschluss

Teilnahmevoraussetzungen zur Prüfung:

Nachweis ausreichender Vorbereitung

Lehrgangsinhalte:

Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen: Grundbegriffe und Konzepte der Data Science * Data Driven Mindset als Erfolgsfaktor im Unternehmen. * Voraussetzungen für datengetriebene Unternehmen * Überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen * Methoden im Supervised und Unsupervised Learning * Wichtige Rollen in Data-Science-Projekten * Welche Infrastruktur wird für Data-Science-Projekte benötigt? - Der CRISP-DM-Cycle als Standard in der Datenanalyse: Business Understanding: Ziele, Anforderungen, Fragen * Data Understanding: Datenstruktur und Datenqualität * Data Preparation: Daten bereinigen, filtern, formatieren * Modeling: Datenmodelle entwickeln und validieren * Evaluation: Modelle überprüfen und an Geschäftszielen ausrichten * Deployment: Modelle für die Datenanalyse in Betrieb nehmen - Alle Phasen des Datenprojekts im Detail erklärt: Explorative Datenanalyse und ihre Darstellungsformen * Lageparameter und Streuungsparameter * Lineare und nichtlineare Zusammenhänge erkennen * Die Relevanz von Daten beurteilen * Daten bereinigen und vorbereiten * Modeling: Klassifikation, Regression und Clustering * Das Modell evaluieren und in Produktion bringen

Lehrgangsmaterial:

3 Online-Module

Lehrgang Zeitaufwand:

• Gesamtdauer: 6 Monate, gesamt 64 Zeit-Std.

• wöchentliche Bearbeitungszeit ca. 2,5 Zeit-Std.

Begleitender Unterricht:

2 Tage Präsenzunterricht (21 UStd.) und 4 Online-Seminare (7 UStd.)

• Nah-Unterricht: 29 Zeit-Std.

ZFU-Zulassungsnummer:

7383721

UnterrichtsartFernunterricht i