Beschreibung

Kursart

Intensivseminar
Niveau

Mittelstufe
Ort

Baden (Schweiz)

Unterrichtsstunden

8h
Dauer

1 Tag

Immer mehr Business Intelligence Werkzeuge bieten fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse sowie Funktionalitäten der Datenaufbereitung. Hinzu kommt, dass Fachanwender zunehmend in einen Dialog mit Data Scientists treten müssen um Use Cases zu identifizieren und die Ergebnisse mathematischer Analysen zu verstehen. Dies erfordert von Anwendern ein grundlegendes Verständnis der Vorgehensweise der wichtigsten Analysekonzepte sowie die Fähigkeit den Output fortgeschrittener Analysemethoden richtig interpretieren zu können.

Standorte und Zeitplan

Baden (Schweiz)

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Beginn

auf Anfrage

Hinweise zu diesem Kurs

Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

Der eintägige Kurs führt Business Analysten in die Vorgehensweise und die Methoden der Data Science ein. Dabei werden wesentliche Schritte der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Ergebnispräsentation in kompakten Einzelabschnitten vorgestellt. Damit werden die Kursteilnehmer qualifiziert
• Analyseprobleme zu formulieren
• Daten aufzubereiten
• Muster in Daten zu identifizieren
• den Dialog mit Data Scientists zu führen
• Ergebnisse aus Data Labs zu interpretieren

An wen richtet sich dieser Kurs?

Der Intensivkurs richtet sich an Fachbereichsnutzer, die gewisse Vorkenntnisse der Datenanalyse anhand von Business Intelligence Systemen haben und Kenntnisse im Bereich Machine Learning aufbauen möchten. Ein Überblick der Vorgehensweise in Data Science Projekten ist hilfreich aber nicht erforderlich.

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Data Management
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Datenanalyse

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wird noch

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Inhalte

Highlights

Einführung in die Vorgehensweise und Methoden der Data Science
Übersicht des analytischen Prozesses
Use Case Bearbeitung an praktischem Datenbeispiel
Relevante Schritte der Datenaufbereitung
Feature Engineering verstehen
Umfassende Sicht auf Datenexploration und Analyse
Optimierung und Validierung von Machine Learning Modellen
Ergebnisse fortgeschrittener Analysemethoden verstehen und interpretieren
Beispiele aus überwachtem und unüberwachtem Machine Learning
Verknüpfung von Analyse und Fachprozessen

Vorteile und Nutzen einer Teilnahme
Anhand konkreter Daten wird der Ablauf des Data Discovery Prozesses an praktischen Beispielen anschaulich dargestellt und greifbar gemacht. Die überschaubare Teilnehmerzahl erlaubt die Klärung individueller Fragen der Seminarbesucher. Die Teilnehmenden lernen u.a.:

Analytische Fragen zu formulieren, Daten aufzubereiten und visuell zu analysieren
Analytische Fragen anhand von Machine Learning Methoden zu analysieren
Grundlegende Strategien um Machine Learning Modelle zu optimieren und zu validieren

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