Data Practitioner: Leistungsmessung für Practitioner

Datenwissenschaft mit agilem Datenmanagement

Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.

• Erfahren Sie, wie Datenwissenschaft mit agilen Methoden für den Projekterfolg integriert wird.
• Nutzen Sie die Python-Programmierung, um die Datenanalyse und die datengesteuerte Problemlösung zu optimieren.
• Verstehen Sie, wie maschinelles Lernen und KI in iterativen, kollaborativen Umgebungen eingesetzt werden.

• Lernen Sie die Prinzipien des agilen Managements kennen und erfahren Sie, wie sie auf datenwissenschaftliche Projekte angewendet werden können.
• Erkunden Sie Rollen wie Data Scientist, Data Analyst und Data Architect in agilen Teams.
• Meistern Sie Sprintplanung, Backlog-Erstellung und Priorisierung für datengesteuerte Aufgaben.

• Entwickeln Sie Workflows für die iterative Modellbildung und -bewertung mit Python und SQL.
• Lernen Sie, wie Sie mit GitHub kollaboratives Coding und Versionskontrolle verwalten.
• Erkunden Sie die Rolle des Stakeholder-Feedbacks bei der Gestaltung von Machine Learning- und KI-Lösungen.

• Verwenden Sie SQL, um Datensätze während agiler Projektzyklen effizient zu verarbeiten.
• Arbeiten Sie an realen, agil verwalteten Projekten und integrieren Sie dabei Datenanalyse und maschinelles Lernen.
• Wenden Sie agile Prinzipien an, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig hohe Standards der Reproduzierbarkeit einzuhalten.