Data Science Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

In Zeiten des digitalen Wandels sind wir von einer Flut an Daten umgeben. Diese werden in Smartphones, Smartwatches, Laptops, Maschinen und Autos aufgezeichnet und bereitgestellt. Durch den Einsatz der richtigen Verfahren kann aus den Big Data Nutzen gezogen werden. Mit dem Master-Studium erlernen Sie die nötigen Werkzeuge, um die Daten zu sortieren, darzustellen und zu deuten. Neue Technologien wie Maschinelles Lernen, Deep Learning und Künstliche Intelligenz werden behandelt. Als Data Scientist haben Sie die Chance, Ihr Fachwissen in Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, Softwaretechnik und Datenbanksystemen einzusetzen, um den aktuellen Herausforderungen der Datenanalyse gerecht zu werden.

Schulung der Grundlagen von Machine Learning und Datenanalyse mit data.table

Tauchen Sie ein in die Welt der Data Science mit unserem Seminar Data Science Mastery: Einführung in Microsoft Fabric. Dieses umfassende Training bietet Ihnen eine detaillierte Einführung in Microsoft Fabric für die Datenwissenschaft und vermittelt Ihnen alle notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, um Daten effektiv zu verarbeiten, Machine Learning-Modelle zu trainieren und präzise Vorhersagen zu generieren. Erfahren Sie, wie Sie Daten für Ihre Analysen mithilfe von Notebooks erkunden, mit Data Wrangler aufbereiten und Ihre Machine Learning-Modelle mit MLflow überwachen können. Unser praxisorientierter Ansatz sorgt dafür, dass Sie die neuesten Techniken der Datenwissenschaft erfolgreich anwenden können.

In diesem Seminar werden Sie:

• Datenverarbeitung meistern: Erlernen, wie Sie Daten in Microsoft Fabric für Data Science effizient vorbereiten und nutzen.
• Machine Learning-Modelle trainieren: Praktische Erfahrungen im Training und der Nachverfolgung von Machine Learning-Modellen mit MLflow sammeln.
• Batchvorhersagen generieren: Die Fähigkeiten erwerben, um präzise Batchvorhersagen mithilfe eines bereitgestellten Modells zu erstellen.

Durch diese Kenntnisse werden Sie in der Lage sein, umfassende Datenanalysen durchzuführen, Ihre Machine Learning-Modelle zu optimieren und verlässliche Vorhersagen zu generieren.

Kompetenzen und Nutzen

Nach Abschluss d...

Die voranschreitende Digitalisierung lässt die Datenmassen ins Unermessliche wachsen. Ein Thema, das die öffentlichen Debatten schon lange auf Trab hält. Deshalb sind Datenexperten, die die Entwicklungen in den Bereichen Software- und Infrastruktur-Engineering sowie Big-Data-Technologien mit Lösungskompetenzen methodisch, gezielt und folgerichtig angehen, händeringend gesucht. Mit einem Master-Fernstudium Data Science an der IU sicherst Du Dir die besten Karriere-Chancen auf dem Arbeitsmarkt. Und: Du studierst 100% online, wie, wann und wo Du willst.

SC-400 Microsoft Information Protection Administrator

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer das notwendige Wissen darüber, wie Sie Azure-Dienste zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von automatisierten Lernlösungen nutzen können. Das Seminar beginnt mit einem Überblick über Azure-Dienste, die die Datenverarbeitung unterstützen. Dort wird der Fokus auf die Nutzung des führendem Data Science Service, dem Azure Machine Learning Service gelegt.

Einführung in das Machine Learning mit Python

Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema Data Science. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet. Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen. Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet. Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur. Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning. Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.

Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

Sie erfahren an praktischen Beispielen, wie der gesamte Prozess mit Big Data funktioniert: Daten Erheben und Beschaffen, Daten Analysieren und Durchdringen (Exploring), Modellierung, sowie Bereitstellen und Darstellen der Ergebnisse.