Praxisteil II: Welche Machine-Learning-Methoden passen zu den Use Cases?
Datenvisualisierung und ihre Fallstricke
Praxisteil III: Explorative Datenanalyse (EDA)
Überblick zur Datenspeicherung: Data Warehouse, Data Lake, Cloud
Zusammenfassung und Ausblick zur ”Data Driven Company”
Tools und Sprachen
Google Sheets (alles fast 1:1 auf Excel ummünzbar)
Zielgruppe:
ZielgruppeDieser Kurs wendet sich an alle, die Interesse an Data Science haben und einen Gesamteinblick in die Thematik bekommen möchten.VoraussetzungenDa das gesamte behandelte Wissen von Grund aufgebaut wird, werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.
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