Data Practitioner: Vorhersagedaten für Master-Practitioner

Datenwissenschaftler: Prädiktive Datenanalyse für Unternehmen

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.

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

• Verstehen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft, ihre Methoden und Geschäftsanwendungen.
• Lernen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung und ihre Rolle bei der Datenanalyse und der prädiktiven Modellierung kennen.
• Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen und KI die Geschäftsinnovation und Entscheidungsfindung vorantreiben.

Techniken der prädiktiven Analyse

• Einführung in die Datenanalyse zur Vorhersage von Trends und zur Identifizierung von Mustern.
• Lernen Sie grundlegende statistische Techniken kennen, einschließlich Regressions- und Zeitreihenanalyse.
• Erstellen Sie Vorhersagemodelle mit Algorithmen des maschinellen Lernens wie Random Forests und Gradient Boosting.

Geschäftsanwendungen und Fallstudien

• Wenden Sie vorausschauende Analysen an, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, von Verkaufsprognosen bis hin zur Kundenbindung.
• Verstehen Sie die Rolle eines Datenarchitekten und eines Datenwissenschaftlers bei der Erstellung skalierbarer Vorhersagelösungen.
• Erkunden Sie Fallstudien, in denen Vorhersagemodelle umsetzbare Geschäftserkenntnisse liefern.

Praktische Umsetzung und Tools

• Arbeiten Sie mit SQL, um Daten zu extrahieren, zu bereinigen und für die Vorhersagemodellierung vorzubereiten.
• Verwenden Sie GitHub, um Projekte zu verwalten und bei Aufgaben im Bereich der prädiktiven Analyse zusammenzuarbeiten.
• Setzen Sie Vorhersagemodelle in Python ein, um aussagekräftige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu gewinnen.