Datenanalyse und Geschäftserkenntnisse mit Daten

Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.

Einführung in die Datenwissenschaft und Python:
  • Überblick über Data Science und die Bedeutung der Datenbereinigung als kritischer Schritt in der Datenpipeline
  • Einführung in Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy zur Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten
  • Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse
  • Verständnis der ethischen Implikationen von Data Science und KI in Entscheidungsfindungs- und Geschäftsprozessen
Techniken zur Datenbereinigung:
  • Techniken zur Handhabung fehlender Werte, Duplikate und inkonsistenter Daten mit Pandas
  • Wie man Daten für Machine Learning-Modelle bereinigt und normalisiert
  • Arbeiten mit Ausreißern und Sicherstellen der Qualität des Datensatzes für genaue Vorhersagen
  • Verwendung von Datenimputationsmethoden zur effektiven Handhabung fehlender Daten
Ethik in der Datenwissenschaft:
  • Verständnis der ethischen Herausforderungen in der Datenwissenschaft wie Voreingenommenheit, Fairness und Transparenz
  • Die Rolle von Datenwissenschaftlern bei der Sicherstellung einer ethischen Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung
  • Wie man ethische Bedenken beim Aufbau von Modellen für KI und maschinelles Lernen berücksichtigt
  • Untersuchung von Fallstudien zu ethischen Fragen bei Anwendungen in Data Science und KI
Geschäftspräsentationen und Kommunikation:
  • Bewährte Verfahren für die Präsentation von Data Science-Ergebnissen für nicht-technische Interessengruppen
  • Erstellung klarer und überzeugender Datenvisualisierungen, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben
  • Anpassung von Präsentationen an verschiedene Zielgruppen und Vermittlung technischer Erkenntnisse auf nicht-technische Weise
  • Kommunikation der geschäftlichen Auswirkungen und des Werts von Data Science-Lösungen gegenüber Führungskräften und Entscheidungsträgern

Das Projekt für Master-Practitioner behandelt Datenbereinigung, Datenwissenschaft, ML, Python, Visualisierung und Ethik für Data practitioner, und umfasst Geschäftspräsentationen für Data practitioner gegenüber nicht-technischen Interessengruppen.