Lehrgangsinhalte Programmierung mit Python Grundlagen Python (ca. 1 Tag) Geschichte, Konzepte Verwendung und Einsatzgebiete Syntax Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage) Zahlen Zeichenketten Datum und Zeit Standardeingabe und -ausgabe list, tuple dict, set Verzweigungen und Schleifen (if, for, while) Funktionen (ca. 5 Tage) Eigene Funktionen definieren Variablen Parameter, Rekursion Funktionale Programmierung Fehlerbehebung (ca. 0, 5 Tage) try, except Programmunterbrechungen abfangen Objektorientierte Programmierung (ca. 4, 5 Tage) Python-Klassen Methoden Unveränderliche Objekte Datenklasse Vererbung Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag) Buttons und Textfelder grid-Layout Dateiauswahl Projektarbeit (ca. 3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse Big Data Analytics Kurzeinführung Big Data (ca. 1 Tag) Was ist Big Data? Data analyst weiterbildung test. Grundlagen in Python (ca. 4 Tage) Einführung und grundlegende Funktionen Datentypen Zentrale Python-Module im Kontext Big Data Analytics Big Data Architekturen (ca.
2 Tage) Kreuzvalidierung Gittersuche Evaluationsmetriken Klassifikation Projektarbeit (ca. 3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse
Die zentrale Datensammlung: Data Warehouse Eingespeist in ein Data Warehouse sind die Daten eines Unternehmens strukturiert und sortiert, um eine übergreifende Auswertung zu ermöglichen, schnell verfügbar, damit Zusammenhänge zwischen Markt und Leistungsangebot ersichtlich sind und transparent dargestellt, um Geschäftsprozessen, Kosten und Ressourceneinsatz erkennen zu können. Mit den gewonnenen Erkenntnissen aus der Business Intelligence können Unternehmen ihre Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Risiken minimieren und Kosten senken. Seminare, Kurse & Schulungen im Bereich Business Intelligence: SAS Im Bereich Business Intelligence und Business Analytics Software ist der Heidelberger Softwareanbieter SAS marktführend. Data analyst weiterbildung program. SAS hilft insgesamt 45. 000 Unternehmen dabei ihre Leistungsfähigkeit zu steigern und effizient zu wirtschaften. Der deutsche Softwareanbieter entwickelt Lösungen für Strategien, damit Unternehmen ihre Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabel gestalten können sowie die gesamte Organisation steuern können.
3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse Machine Learning Grundlagen (ca. Data Analyst (IHK) - IHK Köln. 5 Tage) Warum Machine Learning? Anwendungsbeispiele Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen Bibliotheken und Werkzeuge Klassifizierung von Iris-Spezies Daten kennenlernen Trainings- und Testdaten Daten sichten Vorhersagen treffen Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage) Klassifikation und Regression Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting Größe des Datensatzes Algorithmen zum überwachten Lernen Lineare Modelle Bayes-Klassifikatoren Entscheidungsbäume k-nächste-Nachbarn Vector Machines Deep Learning Entschiedungsfunktion Wahrscheinlichkeiten Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage) Arten unüberwachten Lernens Vorverarbeiten und Skalieren Datentransformationen Trainings- und Testdaten skalieren Dimensionsreduktion Extraktion von Merkmalen Manifold Learning Hauptkomponentenzerlegung (PCA) Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF) Manifold Learning mit t-SNE Clusteranalyse k-Means-Clustering Agglomeratives Clustering DBSCAN Clusteralgorithmen Evaluierung und Verbesserung (ca.
B. aus den Bereichen: Instandhaltung Produktion/Fertigung Automation/Digitalisierung Ihr Experte in diesem Seminar Prof. Dr. Gernot Heisenberg Technische Hochschule Köln, IWS - Institut für Informationswissenschaften Prof. Gernot Heisenberg ist Professor für Information Research and Data Analytics an der TH Köln. Er studierte theoretische Physik an der RWTH Aachen und promovierte dort in Informatik. Nach seiner langjährigen Teamleitertätigkeit am Fraunhofer Competence Center for Virtual Environments, gründete er eine Firma für Simulationssoftware flexibler, biegeschlaffer Bauteile. Von 2014 bis 2016 war er Professor in Wiesbaden. Data analyst weiterbildung jobs. Seit 2016 lehrt er an der Technischen Hochschule Köln. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte umfassen Maschinelles Lernen/Data Analytics (Big Data) sowie Information Research. Er forscht und publiziert fortlaufend zu Big Data Analytics und Virtual/Mixed/Augmented Reality. Veranstaltung buchen * Vorläufiger Preis, es kann zu Abweichungen in der USt. kommen - den endgültigen Preis finden Sie in Ihrer Bestellübersicht.
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Im Gutshaus und im Badehäusl dürfen Hunde nicht mitgenommen werden.
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