Klassische KI-Modelle für strukturierte und unstrukturierte Daten

Modulbeschreibung

!Grundlagen der Datenanalyse und SQL:
*Grundlagen relationaler Datenbanken, Aufbau und Funktionsweise verstehen
*Einführung in SQL zur Datenexploration und -filterung erlernen
*Fortgeschrittene SQL-Techniken wie Subqueries und Joins anwenden
*Datenbankdesign: Normalisierung und Schemata wie Star und Snowflake

!Datenaufbereitung und Exploration:
*Daten mit Python und pandas einlesen, bereinigen und visualisieren
*Explorative Datenanalysen durchführen, um Muster und Trends zu identifizieren
*Skalierungs- und Aggregationsmethoden für strukturierte Daten anwenden
*Grundlagen der statistischen Analyse wie Regression und Korrelationsberechnungen

!Modellierung und Interpretation:
*Machine Learning Modelle für strukturierte und unstrukturierte Daten einsetzen
*Evaluationsmetriken wie MSE, R2 und Precision für Modellbewertungen nutzen
*Erstellung und Visualisierung von Clustern mit Algorithmen wie K-Means
*Interpretation von Modellen durch Feature Importance und Partial Dependence Plots

!Projektarbeit und Praxis:
*Eigenständige Datenprojekte planen und umsetzen
*Datenstrukturen analysieren, bereinigen und für Modellierung vorbereiten
*Abschlussprojekt: Entwicklung eines praxistauglichen Modells für Business-Anwendungen
*Präsentation von Ergebnissen in anschaulichen Dashboards und Berichten

!Was macht ein Data Scientist?
Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu den Aufgaben gehört die Entwicklung von Analysemethoden, das Identifizieren von Mustern und Trends, die Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten, die Implementierung von Automatisierungen und das Aufsetzen von Machine Learning Algorithmen und KI. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die im Training erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning sind dabei essenziell, um als Data Scientist erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
Im Bereich der Data Science sind fortgeschrittene Methoden und Technologien essenziell, um Daten präzise zu analysieren und Modelle zu entwickeln. Maschinelles Lernen und neuronale Netze spielen dabei eine zentrale Rolle, insbesondere in Anwendungen wie Deep Learning, Clusteranalysen und Zeitreihenanalysen. Verfahren wie unsupervised learning und Predictive Data Analytics ermöglichen die Analyse großer Datenmengen und die Ableitung von Prognosen.

Programmiersprachen wie Python bieten mit Bibliotheken wie Pandas Python leistungsstarke Werkzeuge für die Datenverarbeitung und das Data Modelling. Spezielle Konzepte wie Decorators in Python, Python Module und Python Unit Tests unterstützen die Entwicklung modularer und sauberer Software. Clean Code und Test Driven Development tragen zur Qualitätssicherung und zur Effizienz bei, während Unit Testing und Git Branching die Zusammenarbeit und die Stabilität von Projekten fördern. Bash Scripts sind nützlich, um Workflows in der Datenverarbeitung zu automatisieren.

Statistische Methoden wie deskriptive Statistik, Varianzanalysen und Random Forests ergänzen die technischen Ansätze durch fundierte Datenanalysen. Ein umfassendes Verständnis dieser Methoden ist unerlässlich, um fundierte Auswertungen durchzuführen und Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen.

Für Data Scientists sind logisches Denken und strukturierte Arbeitsweisen von großer Bedeutung. Ein Informatik Kurs oder eine IT Weiterbildung bietet die Möglichkeit, tiefer in die Methoden der Informatik einzutauchen. Ein Informatik Zertifikat dokumentiert das erworbene Wissen und die Fähigkeit, anspruchsvolle Datenanalysen und Modellierungen eigenständig durchzuführen.