Ziele der Weiterbildung
Im Fokus der Weiterbildung Data Science - Methodische Grundlagen stehen die wesentlichen Konzepte und Techniken der Datenwissenschaft. Die Inhalte umfassen weiterführende Mathematik und Statistik, die als Grundlage für die Analyse und Interpretation von Daten dienen. Zudem werden Methoden des Machine Learning und Deep Learning behandelt, die es ermöglichen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Diese Weiterbildung bietet eine fundierte Einführung in die theoretischen und praktischen Aspekte der Datenanalyse.
Inhalte der Weiterbildung
Weiterführende Mathematik- Kalkül
- Integrale Transformationen
- Vektoralgebra
- Vektorrechnung
- Matrizen und Vektorräume
- Informationstheorie
- Einführung in die Statistik
- Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Anwendungen
- Bayessche Statistik
- Beschreibende Statistiken
- Datenvisualisierung
- Parameterschätzung
- Hypothesentests
- Beaufsichtigte, unbeaufsichtigte und verstärkte Lernansätze
- Regression und Klassifizierung von Lernproblemen
- Abschätzung funktionaler Abhängigkeiten mittels Regressionsverfahren
- Daten-Clustering
- Unterstützt Vektor-Maschinen, große Margenklassifizierung
- Lernen in Entscheidungsbäumen
- Einführung in neuronale Netze und Tiefenverdienen
- Netzwerkarchitekturen
- Neuronales Netzwerktraining
- Alternative Trainingsmethoden
- Weitere Netzwerkarchitekturen