Data Science Crash Course

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage analytische Modelle zu interpretieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie verstehen die Herausforderungen, die mit der Skalierung großer Datenalgorithmen verbunden sind. Wir legen den Schwerpunkt auf die Grundlagen der Datenexploration, Visualisierung, Feature Engineering, Qualität, Erfassung und Probennahme, um Ihnen eine solide Grundlage für die prädiktive Analytik zu bieten. Der Lehrplan umfasst ein breites Spektrum an Klassifikation, Regressionanalyse, Empfehlung und unüberwachte Lerntechniken. Wir legen Wert auf ein solides Verständnis der Algorithmen und deren korrekte Anwendung. Die richtige Wahl der Metriken und die Abstimmung der Parameter sind entscheidend für den Aufbau robuster prädiktiver Modelle. Eine Kombination aus Vorlesung, Diskussion und praktischen Übungen stellt sicher, dass Sie die Möglichkeit haben, die richtigen Metriken für Ihr Modell auszuwählen, und Sie können Ihr Maschinelles Lernmodell so einstellen, dass es verallgemeinerbar wird. Da der Data Scientist Kenntnisse im Bereich des Data Engineering benötigt, werden Sie Hive-Abfragen ausführen. Sie werden auch lernen, Nachrichten-warteschlangen aufzubauen und Daten in Echtzeit zu verarbeiten.

Unser Programm ist speziell für Berufstätige konzipiert, die ihre aktuelle Position in der IT eines Unternehmens oder der Verwaltung um Kenntnisse des Data Science erweitern möchten. Wir konzentrieren uns auf die Vermittlung der Konzepte und des zugrundeliegenden Wissens, die für Data Science erforderlich sind und nicht auf plattformspezifische Techniken.

Sie sollten Interesse an Datentechnik und Kenntnisse der Programmiersprachen R oder Python haben und mit den grundlegenden Konzepten der Mathematik wie Statistik, Linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung vertraut sein.