Entwicklung datengetriebener Modelle setzt den Fokus gezielt auf strukturierte Data Science-Prozesse von der datenbasierten Problemstellung bis hin zur produktiven Implementierung mit Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow und Deep Learning. Im Unterschied zu allgemeinen Data Science-Kursen lehrt dieser Kurs das vollständige Spektrum der Modellbildung: von Feature Engineering, Datenbereinigung und Data Pipelines über Machine Learning, Clustering und Artificial Intelligence bis zu datengetriebener Evaluierung und datenbasierter Entscheidungsfindung. Zusätzlich wird Predictive Analytics, Statistik, fortgeschrittene Datenvisualisierung mit modernen Methoden und effektives Data Modeling behandelt. Teilnehmer gewinnen fundiertes Wissen, das sie direkt für komplexe industrielle Big Data- oder NLP-Anwendungen sowie anspruchsvolle Data Science-Projekte einsetzen können und stärken systematisch ihre Datenkompetenz.
Grundlagen und Kernkonzepte- Grundlegende Data Science-Begriffe, Rolle von Python, Pandas, NumPy im Data Science-Kontext
- Klares Verständnis typischer Machine Learning- und Deep Learning-Verfahren für Einsteiger und Fortgeschrittene
- Überblick zu Unterschieden klassischer Statistik, Datenanalyse und neuronaler Netze
- Einführung in Artificial Intelligence und Anwendungsmöglichkeiten für Predictive Analytics
- Bedeutung von Feature Engineering und Clustering bei modernen Datenprojekten
- Zusammenhang von Data Pipelines und der Datenvorverarbeitung in Data Science-Projekten
Technische Implementierung und Praxis
- Schrittweise Anwendung typischer Data Science-Tools: von Datenimport über Preprocessing bis Machine Learning mit Scikit-Learn
- Integration von TensorFlow, Deep Learning und Neural Networks
- Erstellung und Modifikation von Data Pipelines unter realen Bedingungen
- Herausforderungen bei Big Data-Analysen und datenbasiertem Workflow
- Methoden zur Datenvisualisierung unter Nutzung moderner Bibliotheken
- Einführung in DevOps- und Cloud-Konzepte für Data Science
Analyse, Interpretation und Validierung
- Nutzung von Statistik und Datenanalyse zur Überprüfung datengetriebener Hypothesen
- Methoden zur Validierung und Optimierung von Machine Learning-Modellen
- Einsatz von Datenvisualisierung zur Kommunikation von Analyseergebnissen
- Überführung von Analyseergebnissen in Businessstrategien und -entscheidungen
- Dokumentation und Einhaltung relevanter Data Science-Standards
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Entwicklung individueller Modelle anhand realer Big Data-Sets und Predictive Analytics-Aufgaben
- Kombination von NLP, Deep Learning und Advanced Data Modeling-Techniken
- Analyse von Edge Cases und datenbasierten Spezialfällen mit aktuellen Tech Skills
- Austausch zu neuen Trends wie Cloud, AI-gestützten Lösungen und automatisierten Data Pipelines