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Zu Beginn erhältst Du eine Einführung in Data Science und lernst die Rolle von Daten in Unternehmen kennen. Du erfährst, wie Daten als strategische Ressource eingesetzt werden können und wie der Weg von der Datenbeschaffung bis zur Entscheidungsfindung aussieht. Dabei beschäftigst Du Dich mit der Frage, wie Unternehmen Daten nutzen, um Zusammenhänge zu erkennen, Prozesse besser zu verstehen und Entscheidungen auf eine nachvollziehbare Grundlage zu stellen.
Anschließend lernst Du wichtige Datenquellen, Datenformate und Technologien kennen. Du arbeitest mit typischen Formaten wie CSV- und Excel-Dateien und erhältst einen Einblick in die Nutzung von Datenbanken und APIs. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenaufbereitung und Datenmanipulation. Mit Python und der Bibliothek Pandas übst Du, Datensätze einzulesen, zu strukturieren und für weitere Analysen vorzubereiten. Außerdem lernst Du, fehlende Werte zu erkennen und geeignete Vorgehensweisen für den Umgang mit unvollständigen Daten zu verstehen.
Ein zentraler Bestandteil ist die explorative Datenanalyse, auch Exploratory Data Analysis (EDA) genannt. Du lernst grundlegende statistische Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Varianz und Standardabweichung kennen und erfährst, wie Du diese zur Beschreibung und Einschätzung von Datensätzen einsetzt. Darüber hinaus beschäftigst Du Dich mit Verteilungen und Korrelationen, um Muster und mögliche Zusammenhänge zwischen Variablen besser zu erkennen. Dabei lernst Du auch, statistische Beziehungen zu untersuchen, ohne daraus vorschnell auf Ursache und Wirkung zu schließen.
Um Daten verständlich darzustellen, beschäftigst Du Dich mit den Grundlagen der Datenvisualisierung. Du lernst unterschiedliche Darstellungsformen wie Scatterplots, Heatmaps und Histogramme kennen und erfährst, welche Informationen sich damit sichtbar machen lassen. In praktischen Übungen setzt Du die explorative Datenanalyse mit Python um, untersuchst Datensätze und interpretierst auffällige Muster. So entwickelst Du ein besseres Verständnis dafür, wie visuelle und statistische Methoden bei der Analyse und Interpretation von Daten zusammenwirken.
Darauf aufbauend erhältst Du eine Einführung in das maschinelle Lernen (Machine Learning). Du lernst grundlegende Begriffe und Prinzipien kennen und setzt Dich mit den Unterschieden zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen auseinander. Dabei erfährst Du, wie Modelle anhand vorhandener Daten Zusammenhänge erlernen oder Strukturen in Datensätzen erkennen können. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Evaluierung von Modellen: Du beschäftigst Dich damit, wie sich die Leistungsfähigkeit von Machine-Learning-Modellen einschätzen lässt und weshalb eine geeignete Bewertung für die Beurteilung von Ergebnissen wichtig ist.
Die Data-Science-Schulung verbindet theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen in Python und Pandas. Im Data-Analytics-Kurs vertiefst Du Dein Verständnis für Datenaufbereitung, Statistik, Visualisierung und explorative Analysen und erhältst einen fundierten Einstieg in maschinelles Lernen. Damit erweiterst Du Deine Fähigkeiten, Daten strukturiert zu untersuchen, Ergebnisse nachvollziehbar zu interpretieren und datenbasierte Entscheidungsprozesse in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zu unterstützen.
Standorte*
Aachen, Aalen, Abensberg, Albstadt, Alfeld, Alsdorf, Altenburg, Altenkirchen, Altötting, Alzey, Amberg, Andernach, Anklam, Annaberg-Buchholz, Ansbach, Arnsberg, Arnstadt, Aschaffenburg, Aschersleben, Aue, Auerbach, Augsburg, Aurich, Backnang, Bad Arolsen, Bad Dürkheim, Bad Frankenhausen, Bad Hersfeld, Bad Homburg, Bad Honnef, Bad Kreuznach, Bad Krozingen, Bad Liebenwerda, Bad Neuenahr-Ahrweiler, Bad Neustadt, Bad Reichenhall, Bad Salzungen, Bad Wildungen, Baden-Baden, Baiersbronn, Balingen, Bamberg, Bautzen, Bayreuth, Bensheim, Bergheim, Bergisch Gladbach, Berlin, Bernburg, Bernkastel-Kues, Betzdorf, Biberach, Biedenkopf, Bielefeld, Bingen, Bitterfeld-Wolfen, Böblingen, Bocholt, Bochum, Bonn, Borna, Bornheim, Bottrop, Brakel, Brandenburg, Braunschweig, Bremen, Bremerhaven, Bruchsal, Brühl, Brunsbüttel, Buchen, Büdingen, Burg, Burscheid, Bürstadt, Buxtehude, Calw, Celle, Cham, Chemnitz, Coburg, Cochem, Cottbus, Crailsheim, Cuxhaven, Dachau, Darmstadt, Deggendorf, Delitzsch, Delmenhorst, 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