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Sie lernen die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken zur Implementierung eines modernen Data Warehouses auf Microsoft Azure.

Sie lernen die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken zur Implementierung eines modernen Data Warehouses auf Microsoft Azure.

• Sie lernen die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken zur Implementierung eines modernen Data Warehouses auf AWS.

• Sie lernen die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken zur Implementierung eines modernen Data Warehouses auf AWS.

In this course, students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services and build their foundational knowledge of cloud data services  within Microsoft Azure. 

In this course, students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services and build their foundational knowledge of cloud data services  within Microsoft Azure. 

Der Kurs Künstliche Intelligenz mit R ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Das einführende Modul gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus.

 

Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache R, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Unternehmen aller Branchen versuchen durch das Sammeln, Analysieren und Auswerten von Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Ergebnisse zu erzielen. Doch wie laufen solche Datenprojekte idealerweise ab? In diesem Online-Kurs erwirbst du das notwendige Basiswissen, um die Potenziale deiner Unternehmensdaten zu erkennen und gezielt zu nutzen. Du lernst nicht nur alle Schritte erfolgreicher Datenprojekte kennen, sondern auch, wie du wichtige Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens einsetzt und mithilfe von künstlicher Intelligenz unternehmerische Entscheidungen triffst. Du kannst dir das Lernen flexibel einteilen: Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen und Live-Webinaren. Über zwei Wochen kannst du flexibel lernen und dir das Thema Data Science nachhaltig erschließen, ohne auf die Anleitung durch deine Referent:innen verzichten zu müssen.

Der Kurs Machine Learning mit Python ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

 

Das Modul Machine Learning mit Python gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, lässt die Daten für einen sprechen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

 

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh

Für Datenwissenschaftler:innen ist spätestens nach Teilnahme Jupyter das Beste.

Jupyter Notebook ist in vielen Forschungsbereichen zum Defacto-Standard geworden. Bei der Entwicklung von Algorithmen, der Verarbeitung von Daten und der Zusammenarbeit in offenen Forschungsprozessen spielt die Software ihre Stärken aus. JupyterLab ist die Weiterentwicklung von Jupyter Notebook und bietet vor allem auf der Benutzeroberfläche einige sinnvolle Neuerungen