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:
Smart Data Science - Businessentscheidungen clever gestalten: Klärung gängiger Buzzwords, von Big Data bis Deep Learning - Relevanz und Einsatzszenarien von Machine Learning - Orientierung am Crisp Cycle-Standard - Business-Perspektiven auf Künstliche Intelligenz - Data Science in der betrieblichen Realität - Einschätzung von Rollen und Aufgaben - Entwicklung eines Data-Driven-Mindset - Best Practice und Worst Case-Szenarien - Make or buy von Dienstleistungen; Vom Machine Learning-Cycle bis zur Datenanalyse: Bewertung der Business Anforderungen in Bezug auf Ihre Datenbasis - Einschätzung von Potenzialen in einem datengetriebenen Umfeld - Bewertung der Relevanz interner und externer Datenquellen - Datengenerierung, -aufbereitung und -visualisierung - Explorative Datenanalyse und interaktive Datenvisualisierung - Maschinelle Modellbildung - Interpretation und Beurteilung von Datenanalysen und maschinellen Modellen - Umsetzung produktiver Datenpipelines - Verankerung von Datenmodellen in Prozessen und auf Basis eines KNIME-Tooltrainings - Verständnis für den Prozess der Datenanalyse - Datenimport aus gängigen Formaten - Datenbereinigung und Transformation - Datenanalyse mit Machine Learning; Data Science und Machine Learning mit KNIME: Einführung in KNIME - Verständnis für den Prozess der Datenanalyse - Datenimport aus gängigen Formaten - Datenbereinigung und Transformation - Datenanalyse in KNIME mit Visualisierungen und Parametern - Selbstständige Bearbeitung eines businessrelevanten Datensatzes in KNIME
- Lehrgangsmaterial:
3 Online-Module
Lehrgang Zeitaufwand:
- Gesamtdauer: 6 Monate, gesamt 64 Zeit-Std.
- wöchentliche Bearbeitungszeit ca. 2,5 Zeit-Std.
Lehrmaterialien:
- 3 Online-Module
Begleitender Unterricht: 2 Tage Präsenzunterricht (21 UStd.) und 4 Online-Seminare (6 UStd.)
- Nah-Unterricht: 28 Zeit-Std.
ZFU-Zulassungsnummer: 7383721
- Unterrichtsart
- Fernunterricht i