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Hands-on Data Science: Grundkurs für Maschinelles Lernen und Big Data

Methoden der Data Science sind im Begriff, alle Wirtschafts- und Wissenschaftszweige zu transformieren. Um die täglich wachsenden Datenmengen zum Vorteil der Unternehmen einzusetzen, werden leistungsstarke Prädiktionsalgorithmen benötigt.

Um aus Daten Informationen zu gewinnen,  bedarf es der Werkzeuge der Data Science. Seien es lineare Regressionen, Klassifikationsmodelle oder unüberwachte Lernalgorithmen wie das k-means Clustering: Lassen Sie Ihre Daten nicht ungenutzt. 

In dem 2-tätigen Kurs geben wir Ihnen einen Überblick über Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Data im Allgemeinen. Zudem legen Sie selbst Hand an und bekommen mit Hilfe praktischer Übungen einen Einstieg in die Welt von Python und Co.

Die Kursleiter sind praxiserfahrene Consultants aus den Bereichen Search, Analytics und Big Data. Außerhalb der Kurse realisieren sie viele Projekte in verschiedenen Branchen. Das theoretische Wissen veranschaulichen sie Ihnen mit Hilfe von Best Practice Beispielen.

Das Ziel des Kurses:
Die Teilnehmer werden durch praxisnahe Anwendung des Maschinellen Lernens in die Lage versetzt, sowohl die Potentiale als auch die Limitationen von lernenden Maschinen für ihren unternehmerischen Kontext zu identifizieren.

Die Zielgruppe:
Der Kurs richtet sich an Interessierte am Bereich Data Science, die verstehen wollen, wo sie Methoden des Maschinellen Lernens im Unternehmen einsetzen und welchen Nutzen sie damit aus ihren Daten ziehen können.

Benötigte Vorkenntnisse:
Erste Erfahrungen in Python oder einer anderen Programmiersprache erleichtern den Einstieg, sind aber nicht zwingend notwendig.

Für Fragen und Diskussionen wird ausreichend Zeit eingeräumt.

Inhalte der Schulung

Die 2-tägige Schulung behandelt folgende Themen und Fragen:

  • Teilgebiete
  • Relevanz
  • Anwendungen

  • Überwachtes/ unüberwachtes Lernen
  • Maschinelles Lernen am Beispiel linearer Regression
  • Klassifikationsmodelle am Beispiel logistischer Regression
  • Fehlerquellen, Kreuzvalidierung, Modellauswahl

  • Was ist Künstliche Intelligenz?
  • Abgrenzung zum Maschinellen Lernen und Teilgebiete
  • Satz von Bayes

  • Was sind Daten?
  • Indexsuche
  • Datenbanken
  • Relevanz(tuning)

  • Wozu neuronale Netze?
  • Forward- und Backward Propagation
  • Beispiel Bilderkennung
  • Beispiel Natural Language Processing

  • Ähnlichkeitsberechnung
  • Nearest Neighbor Algorithmus

  • DevOps
  • Data Scientist
  • Data Engineer

  • Generative Adversarial Networks
  • Creative AI

Die nächsten Schulungstermine für Hands-on Data Science

Wir führen die Classroom-Trainings derzeit virtuell durch:

Durch den Einsatz moderner Technologien können wir unsere Trainings auch remote durchführen und sie dabei genauso gestalten, als ob Trainer und Teilnehmer im selben Raum sind. In mancher Hinsicht ist das virtuelle Training sogar noch besser, da unabhängig von der Anzahl der Teilnehmer individuelle Gespräche zwischen dem Trainer und einem Teilnehmer möglich sind. So kann er während der Übungen spezifische Fragen klären, ohne die übrigen Teilnehmer zu stören.

Alle Übungen finden Cloud-basiert statt, so dass keine technischen Hürden aus dem Weg zu räumen sind. Blockierte Ports, fehlende Administrator-Zugänge oder Firewalls sind Herausforderungen, die der Vergangenheit angehören. Mehr als ein Browser und eine Internetverbindung sind nicht nötig.

Die Schulung Hands-on Data Science findet remote als Classroom Training an den folgenden Terminen statt:

14.06. – 15.06.2021

Inhouse-Training für Hands-on Data Science

Es kann viele gute Gründe geben, warum eine Inhouse-Schulung für Sie das Richtige ist: Sie möchten mit Ihrem Anliegen nicht außer Haus gehen; Sie wollen das Erlernte direkt in Ihrer Infrastruktur ausprobieren; und vor allem können unsere Trainer die Inhalte der Schulung individuell an Ihre Anforderungen anpassen.

Wenn Sie also mehrere Mitarbeiter in das Thema Maschinelles Lernen einarbeiten wollen, bietet sich diese Form der Schulung für Sie an.

Ihr Ansprechpartner

Michael Marheineke

Mitglied der Geschäftsleitung
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