Data Science für Einsteiger

Institut: HECKER CONSULTING
Bereich: Technik, EDV, Telekommunikation

Kursbeschreibung

Wenn Sie sich jetzt die Zeit nehmen, Data Science zu lernen, können Sie sich Türen öffnen und Möglichkeiten erschließen.

Die Welt der Datenwissenschaft verändert jedes Unternehmen.

Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, Data Science zu lernen als jetzt. Sie werden erfahren, was Datenwissenschaft ist und wie sie sich von anderen informationsorientierten Disziplinen unterscheidet.

Dann tauchen sie in den Workflow - den Lebenszyklus der Datenwissenschaft - ein und entdecken die Werkzeuge des Datenwissenschaftlers, von Programmiersprachen und Spezialbibliotheken bis hin zu Produktivitätstools wie Jupyter Notebooks.

Danach werden Sie praktische Techniken wie die explorative Datenanalyse, Datenbereinigung und Datenvisualisierung kennenlernen. Schließlich erfahren Sie etwas über Stichproben, Tests und Klassifizierung.

Am Ende verfügen Sie über das Wissen, das Sie benötigen, um grundlegende Datenanalysen und -berichte durchzuführen und Möglichkeiten zu erschließen, Ihre Karriere in diesem spannenden Bereich zu beschleunigen.

Definition von Data Science
  • Was ist Data Science?
  • Warum Data Science?
Lebenszyklus der Data Science
  • Was ist der Lebenszyklus der Data Science?
Daten-Design
  • Wahrscheinlichkeitsstichproben
Berechnungs-Tools
  • Python versus R
  • Einrichten einer Jupyter-Umgebung
Tabellarische Daten
  • Was sind tabellarische Daten?
  • Tabellarische Daten lesen
  • Erkenntnisse sammeln
  • Beantwortung spezifischer Fragen
Explorative Datenanalyse
  • Was ist eine explorative Datenanalyse?
  • Statistische Datentypen
  • Eigenschaften von Daten
Datenbereinigung
  • Was ist Datenbereinigung?
  • Fragen, die vor der Bereinigung zu stellen sind
Visualisierung von Daten
  • Was ist Datenvisualisierung?
  • Qualitative Daten visualisieren
  • Quantitative Daten visualisieren
Inferenz
  • Was ist Inferenz?
  • Entwerfen Sie einen Hypothesentest
  • Durchführen eines Permutationstests
  • Erstellung eines Konfidenzintervalls
Klassifizierung
  • Was ist eine Klassifizierung?
  • Einführung in den k-Nearest Neighbor-Algorithmus

Wenn Sie sich jetzt die Zeit nehmen, Data Science zu lernen, können Sie sich Türen öffnen und Möglichkeiten erschließen.

Die Welt der Datenwissenschaft verändert jedes Unternehmen.

Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, Data Science zu lernen als jetzt. Sie werden erfahren, was Datenwissenschaft ist und wie sie sich von anderen informationsorientierten Disziplinen unterscheidet.

Dann tauchen sie in den Workflow - den Lebenszyklus der Datenwissenschaft - ein und entdecken die Werkzeuge des Datenwissenschaftlers, von Programmiersprachen und Spezialbibliotheken bis hin zu Produktivitätstools wie Jupyter Notebooks.

Danach werden Sie praktische Techniken wie die explorative Datenanalyse, Datenbereinigung und Datenvisualisierung kennenlernen. Schließlich erfahren Sie etwas über Stichproben, Tests und Klassifizierung.

Am Ende verfügen Sie über das Wissen, das Sie benötigen, um grundlegende Datenanalysen und -berichte durchzuführen und Möglichkeiten zu erschließen, Ihre Karriere in diesem spannenden Bereich zu beschleunigen.

Definition von Data Science
  • Was ist Data Science?
  • Warum Data Science?
Lebenszyklus der Data Science
  • Was ist der Lebenszyklus der Data Science?
Daten-Design
  • Wahrscheinlichkeitsstichproben
Berechnungs-Tools
  • Python versus R
  • Einrichten einer Jupyter-Umgebung
Tabellarische Daten
  • Was sind tabellarische Daten?
  • Tabellarische Daten lesen
  • Erkenntnisse sammeln
  • Beantwortung spezifischer Fragen
Explorative Datenanalyse
  • Was ist eine explorative Datenanalyse?
  • Statistische Datentypen
  • Eigenschaften von Daten
Datenbereinigung
  • Was ist Datenbereinigung?
  • Fragen, die vor der Bereinigung zu stellen sind
Visualisierung von Daten
  • Was ist Datenvisualisierung?
  • Qualitative Daten visualisieren
  • Quantitative Daten visualisieren
Inferenz
  • Was ist Inferenz?
  • Entwerfen Sie einen Hypothesentest
  • Durchführen eines Permutationste…
Datum
auf Anfrage
Uhrzeit
09:00
Dauer
ab 1 Tag nach Vereinbarung
Ort
Virtuelles Klassenzimmer, Live-Online-Seminar
E-Mail
Kontakt
Peter Hecker
Straße
Erkrather Str. 401
PLZ
40231
Ort
Düsseldorf
Land
Deutschland
Bundesland
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Keine besonderen Anforderungen.
Zielgruppe
Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und eineData Science für Einsteiger - Beratung, Coaching, Workshop, Training suchen!
Kursnummer
6006eaf5807cd492af68
Plätze
12

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