Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Erfahren Sie, wie Sie Informationen in Ihrer Microsoft 365-Bereitstellung schützen. In diesem Kurs liegt der Fokus auf der Datenlebenszyklusverwaltung und dem Informationsschutz sowie der Compliance in Ihrer Organisation. In diesem Kurs werden u. a. die Implementierung von Richtlinien zur Vermeidung von Datenverlust, die Typen vertraulicher Informationen, Vertraulichkeitsbezeichnungen, Richtlinien zur Datenaufbewahrung, Verschlüsselung von Microsoft Purview-Nachrichten, die Überwachung, eDiscovery und Insider-Risiken behandelt.

Informationsschutzadministratoren setzen die Risiko- und Complianceanforderungen einer Organisation auf technischer Ebene um. Sie sind für die Implementierung und Verwaltung von Lösungen für Inhaltsklassifizierung, Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention, DLP), Informationsschutz, Datenlebenszyklusverwaltung, Datensatzverwaltung, Datenschutz, Risiko und Compliance verantwortlich. Sie arbeiten mit anderen Rollen zusammen, die für Governance, Daten und Sicherheit verantwortlich sind. Gemeinsam bewerten und entwickeln sie Richtlinien, um die Risikominderungs- und Complianceziele einer Organisation zu erreichen. Diese Rolle unterstützt Workloadadministratoren, Besitzer von Geschäftsanwendungen, Personalabteilungen und juristische Stakeholder bei der Implementierung von Technologielösungen für die erforderlichen Richtlinien und Kontrollmaßnahmen.

Das Seminar dient zur Vorbereitung auf die Prüfung SC-400: Microsoft Information Protection

Der 5-tägige  Data Analysis Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie fortgeschrittene Kenntnisse zur effizienten Nutzung von R (Modul 3).

Ziel: Vermittlung von theoretischen Statistik-Kenntnissen sowie technischen und praktischen Wissen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Analysen und Projekte zielgerichteter und effizienter bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

In dieser 1-tägigen Schulung "DP-3011 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks" lernen Sie die praxisorientierte Umsetzung einer Datenanalyse-Lösung mit Azure Databricks. Der Fokus liegt auf der Vermittlung von fundierten Kenntnissen zur Implementierung von Datenanalyseprojekten in der Azure-Databricks-Umgebung. Dabei werden wesentliche Konzepte, Methoden und Tools behandelt, um eine effektive Nutzung der Plattform für Datenanalyse und Business Intelligence zu ermöglichen. Das Ziel ist, dass die Teilnehmer nach der Schulung in der Lage sind, eigenständig Datenanalyse-Lösungen in Azure Databricks zu implementieren und zu optimieren.

Möchten Sie Ihre Datenvisualisierungsfähigkeiten verbessern? Dann ist dieses Seminar genau das Richtige für Sie! Lernen Sie komplexe Charts wie Treamaps, Data Flows, Sankey, Chord und Sunburst kennen. Verstehen Sie effektive Mechanismen wie die Vertiefung der prä-attentiven Wahrnehmung und Gestaltprinzipien. Außerdem lernen Sie, Datenvisualisierungen zu unterscheiden und ihre Fallstricke zu erkennen. In der Praxisübung vertiefen Sie Ihre Fähigkeiten und erhalten wertvolle Tipps und Tricks für die Erstellung von Dashboards. Melden Sie sich jetzt an und nehmen Sie Ihr Datenvisualisierungsspiel auf die nächste Stufe!

Die Teilnehmer werden fortgeschrittene Methoden zur Erstellung komplexer Diagramme und Visualisierungen kennenlernen, sowie Best Practices für die Darstellung von Datenflüssen und die effektive Nutzung von Visualisierungstools für fortgeschrittene Datenanalyse. Nach dem Training werden sie in der Lage sein, komplexe Datenstrukturen und -flüsse durch anspruchsvolle Visualisierungstechniken darzustellen und datengetriebene Geschichten und Erkenntnisse visuell ansprechend zu vermitteln. Das Unternehmen profitiert von verbesserten Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten in Bezug auf datenbasierte Informationen und einer stärkeren Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung.

Für die Anwendung von komplexen Analysen sind grundlegendes statistisches Wissen sowie Kenntnisse der wichtigsten Machine-Learning-Verfahren erforderlich. Dies bildet die Grundlage für das Verstehen von Zusammenhängen, den Einsatz der richtigen Analysetools und die Ableitung valider Prognosen. Diese Themen erwarten Sie: u. a. Grundlagen von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, Anwendungsfälle für Segmentierung, Regression und Klassifikation, Feature Engineering, lineare und nichtlineare Machine-Learning-Verfahren.

In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen 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.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

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

FileMaker Pro - Einführung

Datenmanipulation und Verarbeitung  kann oft eine der zeitaufwendigsten Tätigkeiten in einer statistischen Analyse sein. In diesem Kurs werden Fähigkeiten vermittelt um effizient auch mit größeren Datenmengen in R arbeiten zu können. Nach dem Kurs sollen Teilnehmer in der Lage sein effizient in R arbeiten zu können, sowie Datenvorverarbeitung klarer, einfacher und schneller durchführen zu können.

In diesem Training lernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse mit  Hilfe der Programmiersprache Python. Dafür benötigen Sie keine Vorkenntnisse im Bereich der Programmierung, sondern nur die Motivation Ihr Unternehmen mit sinnvollen Datenanlaysen nach vorne zu bringen.

Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.