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Das Seminar hat das Ziel, den Teilnehmenden ein tiefgreifendes Verständnis der Anwendung von GPT-4 in der Data Science zu vermitteln. Durch das Seminar sollen die Teilnehmenden in der Lage sein, GPT-4 erfolgreich in ihre Data Science-Projekte zu integrieren und von den vielfältigen Möglichkeiten des Modells beim Unterstützen in der Python Programmierung zu profitieren. Das Seminar konzentriert sich darauf, den Teilnehmenden das notwendige Wissen für die Anwendung vom Python Code als auch praktische Fähigkeiten durch viele Übungen zu vermitteln, um GPT-4 effektiv für die Analyse, Verarbeitung und Machine-Learning-Modellierung von Daten einzusetzen. Am Ende des Seminars sollen die Teilnehmenden das Vertrauen und die Kompetenz haben, GPT-4 als leistungsstarkes Werkzeug in Data Science Anwendungen mit Python zu benutzen, um damit qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

MS 365 SC-400T00 - MS Information Protection Administrator

Das Seminar vermittelt das erforderliche Wissen, um R in der Praxis zielgerichtet einsetzen zu können. Dabei arbeiten Sie mit den wichtigsten Entwicklungsumgebungen an konkreten Aufgabenstellungen und lernen dabei die relevanten Funktionsbibliotheken für Data Science und Machine Learning kennen. In zahlreichen praktischen Übungen vertiefen Sie Ihr Wissen über die grundlegenden statistischen Verfahren und deren Implementierung in R. Mit dem fundierten Praxiswissen können Sie das Potenzial der Sprache für eigene Projekte kompetent einschätzen und erfolgreich für die Erstellung eigener Lösungen nutzen.

Das Seminar vermittelt das erforderliche Wissen, um R in der Praxis zielgerichtet einsetzen zu können. Dabei arbeiten Sie mit den wichtigsten Entwicklungsumgebungen an konkreten Aufgabenstellungen und lernen dabei die relevanten Funktionsbibliotheken für Data Science und Machine Learning kennen. In zahlreichen praktischen Übungen vertiefen Sie Ihr Wissen über die grundlegenden statistischen Verfahren und deren Implementierung in R. Mit dem fundierten Praxiswissen können Sie das Potenzial der Sprache für eigene Projekte kompetent einschätzen und erfolgreich für die Erstellung eigener Lösungen nutzen.

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic data science project. The project focuses on extracting business insights from large amounts of unstructured voice data, by using IBM Watson APIs. Starting from voice recorded customer reviews, the data are transcribed by using Watson Speech to Text and then are analyzed for emotion and keywords by using Watson Discovery. The structured results are stored in a tabular form and used to extract business insights in Watson Studio.

 

The course focuses on hands-on coding exercises that provide an opportunity to work with Watson Studio, Watson Discovery, and Watson Speech to Text. The exercises guide the learner on importing data and manipulating in a Watson Studio project, activate instances of installed services, and authenticate API connections by using Jupyter Notebooks. The exercises also introduce how to configure Watson Speech to Text and create custom language models, work with Watson Discovery, and introduce enrichments. Also, every exercise demonstrates suitable data manipulation that results in saved structured data.

 

The three hands-on exercises are included in this course, each focusing on a Jupyter Notebook and correspond to the three modules of the course. The necessary data, notebooks, and services are all available in the corresponding lab environment.

Overview

IBM watsonx.ai: Rapid Machine Learning Model Development and Deployment with AutoAI aims to familiarize data science and analytics professionals with the fundamentals of the IBM watsonx.ai AutoAI tool. This course walks users through creating IBM Cloud projects, building, and evaluating AutoAI experiments for various supervised machine learning and time series use cases, and finally, learners leverage Chat in the Prompt Lab for further analysis of the use case.

The course guides participants through AutoAI features, from model development to deployment, using a no-code approach for:

• Classification models
• Text classification models
• Regression models
• Time series models
• Hyperparameter tuning
• Model explainability
• Data imputation
• Model evaluation
• Model testing
• Deployment

Nach diesem Seminar werden Sie in der Lage sein, ein effizientes und skalierbares Data Warehouse auf der Google Cloud Platform zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.

Nach diesem Seminar werden Sie in der Lage sein, ein effizientes und skalierbares Data Warehouse auf der Google Cloud Platform zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.

Nach Abschluss des Seminars werden Sie ein fundiertes Verständnis für die grundlegenden Komponenten einer modernen Analytics-Datenarchitektur haben. Dadurch sind Sie in der Lage, die optimalen Bausteine für Ihr individuelles Projekt gezielt auszuwählen. Der Kurs bietet Ihnen eine fesselnde Einführung in die Themen unserer Gliederung, die Ihnen ausreichende Informationen vermitteln, um Ihre Architektur gestalten zu können.Dies ermöglicht Ihnen:

• Erfahrungswerte und Best Practices zu berücksichtigen
• Architekturalternativen zu bewerten
• Zukunftssichere Architekturlösungen auszuwählen
• Erweiterung des Fachwissens in Big Data
• Verbesserung der Entscheidungsfindung bei der Auswahl von BI-Software und Architekturen
  
  
  
  

Sie machen erste Erfahrungen mit maschinellem Learnen und lernen dieses in Ihre Arbeit zu ingerieren, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.