Data Analytics und Machine Learning

Data Analytics Training

Inhalt der Schulung

• Einführung in Data Analytics und Machine Learning
• Datenanalyse-Tools und -Technologien
• Datenmanagement und -bereinigung
• Data-Warehousing und Datenarchitektur
• Big-Data-Systeme und -Infrastruktur
• Einführung in Machine Learning
• Machine-Learning-Algorithmen und -Methoden
• Modellevaluierung und -verbesserung
• Deep Learning und neuronale Netze
• Anwendung von Machine Learning in der Praxis
• Ethik und Datenschutz in der Datenanalyse und im Machine Learning
• Best Practices und Fallbeispiele aus der Industrie

Zielgruppe

• Leitende Positionen, Projektleiter und Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence/Data/Innovation und Transformation
• MitarbeiterInnen im Controlling/Reporting, die erste Einblicke in Datenanalyse bekommen wollen
• MitarbeiterInnen aus Fachbereichen, die mit Data Analytics Use Cases zu tun haben, z.B. Marketing, Finance, Sales, Customer Service, etc.
• MitarbeiterInnen, welche die Konzepte von Data Analytics und Digitalisierung verstehen müssen, um ihre Aufgaben wahrzunehmen, wie z.B. Governance, Legal, HR, etc.
• IT-Experten
• Entscheidungsträger
• Forscher
• Ingenieure
• Consultants, die zum Thema Datenanalyse beratend tätig werden wollen
• Entwickler, die sich in Richtung Data Analyst/Data Engineer/Data Scientist qualifizieren möchten

Nutzen der Schulung

• Verständnis von Data Analytics und Machine Learning
• Wissen über Big Data und Data Warehousing
• Erlernen von Data-Preprocessing und -Exploration
• Kenntnis von Machine-Learning-Algorithmen und ihrer Anwendung
• Praktische Erfahrung im Umgang mit gängigen Tools und Frameworks
• Fähigkeit, Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren
• Wissen über Deep Learning und neuronale Netze
• Verwendung von Cloud-Plattformen für Machine-Learning-Aufgaben
• Besseres Verständnis von Anwendungsfällen und Geschäftsnutzen von Data Analytics und Machine Learning

Agenda

Tag 1: 09:00 bis ca. 16:30 Uhr

Kernpunkte der Schulung

• Es werden die Grundlagen Data Analytics vermittelt.
• Motivation für Data Analytics
• Data Analytics Pipeline
• Statistik Refresher
• Visualisierung
• Maschinelles Lernen
• Bewertung von Datenanalysen
• Praxisbeispiel

Aktuell gibt es für diesen Kurs keine Zertifizierungsprüfung.

Es gibt keine Voraussetzung für die Teilnahme an diesem Kurs.

Gerne kommen wir mit unserer Data Analytics Schulung auch in dein Unternehmen. Stelle einfach eine unverbindliche Anfrage über unser Inhouse-Formular.

Inhouse-Schulung auch als Online Live Training

Ganz gleich wo deine Mitarbeiter sich befinden, ob am Arbeitsplatz oder im Homeoffice, sie können von dort aus online an einer vollwertigen Firmen-Inhouse-Schulung teilnehmen. Unsere erfahrenen Trainer präsentieren dabei denselben Stoff wie bei einer Präsenz-Schulung und stehen währenddessen auch für die Fragen der Teilnehmer zur Verfügung. Nebenbei sparst du dir die Reisekosten für den Trainer.

Wir gehen auf deine Wünsche ein

Hast du besondere Interessen? Willst du bei einer Firmenschulung gezielt Schwerpunkte setzen? Wir richten uns gerne nach deinen individuellen Anforderungen.

Experten aus der Praxis

Alle unsere Trainer sind zertifizierte Experten auf ihren Gebieten und darüber hinaus als Berater vor Ort bei unseren Kunden im Einsatz. Dadurch kennen sie ihre Lehrinhalte aus der Praxis und können diese verständlich weitergeben. Für uns genauso wichtig wie die Fachkompetenz ist dabei die inspirierende Vermittlung des Wissens.

Inhouse-Streifenkarte

Alternativ zu den Inhouse-Schulungen hast du die Möglichkeit, deine Mitarbeiter mit einer Streifenkarte in unsere öffentlichen Schulungen zu schicken. Eine Streifenkarte gilt für den Seminarbesuch von bis zu 10 Teilnehmern, wodurch du einen deutlichen Preisvorteil gegenüber Einzelbuchungen der Mitarbeiter erhältst. Mehr Infos dazu findest du hier: Inhouse-Streifenkarte

Schulungs-Flyer zum Download

Machine Learning in Python

Inhalt der Schulung

• Einführung in Machine Learning: Definitionen, Algorithmen, Workflow und Anwendungen
• Python-Grundlagen: Datentypen, Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen
• Numpy und Pandas: Datenstrukturen und -manipulationen
• Data Visualization: Visualisierungstechniken mit Matplotlib und Seaborn
• Lineare Regression: Einfache und mehrfache Regression, Residuenanalyse und Diagnose
• Klassifikation: Entscheidungsbaum, Random Forest, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine (SVM)
• Clustering: k-Means-Clustering, Hierarchisches Clustering
• Deep Learning: Einführung in Neuronale Netze, Backpropagation, Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN)
• TensorFlow und Keras: Einführung in die TensorFlow-Bibliothek und Keras-APIs
• Machine Learning in der Praxis: Datenreinigung, -vorbereitung, -validierung und -bewertung, Hyperparameter-Optimierung, Overfitting und Underfitting

Zielgruppe

Personen, die:

• an der Entwicklung von Machine Learning-Algorithmen in Python interessiert sind
• bereits grundlegende Programmierkenntnisse in Python haben
• in Bereichen wie Data Science, Künstlicher Intelligenz, Robotik, automatisiertem Trading oder Bilderkennung arbeiten

Nutzen der Schulung

• Vermittlung von Grundlagenwissen und praktischen Fähigkeiten im Bereich Machine Learning
• Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen und -Methoden
• Fähigkeit, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und zu evaluieren
• Fähigkeit, Python-Tools und Bibliotheken für Machine Learning zu nutzen
• Anwendung von Machine Learning in verschiedenen Bereichen, wie beispielsweise der Bild- und Sprachverarbeitung, der Finanzanalyse oder der Vorhersage von Trends und Entwicklungen
• Möglichkeit, Machine-Learning-Kenntnisse in der eigenen beruflichen Tätigkeit anzuwenden und somit Wettbewerbsvorteile zu erlangen
• Vorbereitung auf weiterführende Kurse oder Zertifizierungen im Bereich Machine Learning

Agenda

Tag 1: 09:00 bis ca. 16:30 Uhr

Kernpunkte der Schulung

• Einführung in Maschinelles Lernen
• Machine Learning Pipeline
• Pandas Data Loading
• Feature Selection
• Preprocessing (60 min)
  • Resampling
  • Normalisierung
  • Standardisierung
  • LDA
  • PCA
• Kreuzvalidierung
• Klassifikation
  • Naive Bayes + Implementierung
  • Nearest Neighbour + Implementierung
  • Decision Trees
  • Beispiele
• Scikit Learn Toolkit
  • Pipelines
  • Metrics
  • Hyperparameter Tuning
• Regression (60 min)
  • LSQ + Implementierung
  • Decision Tree Regression + Beispiel

Python-Kenntisse sind für dieses Training vorausgesetzt.

Gerne kommen wir mit unserer Machine Learning in Python Schulung auch in dein Unternehmen. Stelle einfach eine unverbindliche Anfrage über unser Inhouse-Formular.

Inhouse-Schulung auch als Online Live Training

Ganz gleich wo deine Mitarbeiter sich befinden, ob am Arbeitsplatz oder im Homeoffice, sie können von dort aus online an einer vollwertigen Firmen-Inhouse-Schulung teilnehmen. Unsere erfahrenen Trainer präsentieren dabei denselben Stoff wie bei einer Präsenz-Schulung und stehen währenddessen auch für die Fragen der Teilnehmer zur Verfügung. Nebenbei sparst du dir die Reisekosten für den Trainer.

Wir gehen auf deine Wünsche ein

Hast du besondere Interessen? Willst du bei einer Firmenschulung gezielt Schwerpunkte setzen? Wir richten uns gerne nach deinen individuellen Anforderungen.

Experten aus der Praxis

Alle unsere Trainer sind zertifizierte Experten auf ihren Gebieten und darüber hinaus als Berater vor Ort bei unseren Kunden im Einsatz. Dadurch kennen sie ihre Lehrinhalte aus der Praxis und können diese verständlich weitergeben. Für uns genauso wichtig wie die Fachkompetenz ist dabei die inspirierende Vermittlung des Wissens.

Inhouse-Streifenkarte

Alternativ zu den Inhouse-Schulungen hast du die Möglichkeit, deine Mitarbeiter mit einer Streifenkarte in unsere öffentlichen Schulungen zu schicken. Eine Streifenkarte gilt für den Seminarbesuch von bis zu 10 Teilnehmern, wodurch du einen deutlichen Preisvorteil gegenüber Einzelbuchungen der Mitarbeiter erhältst. Mehr Infos dazu findest du hier: Inhouse-Streifenkarte

Schulungs-Flyer zum Download