- Verstehen Sie die Rolle eines Data Science-Professionals bei datengestützter Entscheidungsfindung.
- Lernen Sie Python-Grundlagen und wenden Sie sie in typischen Data Science-Szenarien an.
- Erhalten Sie einen ersten Einblick in KI- und Machine-Learning-Konzepte innerhalb der Data Science.
Datenverarbeitung und explorative Analyse
- Verarbeiten Sie strukturierte Daten mit Pandas und Numpy - zentrale Tools der Data Science.
- Extrahieren Sie relevante Informationen mit SQL und bereiten Sie sie für die Data Science-Analyse vor.
- Nehmen Sie Visualisierungen mit Python-Bibliotheken vor, um Daten verständlich zu präsentieren.
Angewandtes maschinelles Lernen
- Nutzen Sie Klassifizierung und Regression, um Data Science-Modelle für reale Probleme zu entwickeln.
- Bewerten und optimieren Sie Machine-Learning-Modelle mit Methoden aus der Data Science-Praxis.
- Arbeiten Sie kollaborativ an einem vollständigen Data Science-Projekt mit ML-Komponenten.
Fortgeschrittene Datenwissenschaft und KI
- Erforschen Sie fortgeschrittene Themen wie Clustering und Dimensionsreduktion im Data Science-Kontext.
- Lernen Sie Deep Learning, neuronale Netze und NLP als Bestandteile moderner Data Science-Lösungen kennen.
- Setzen Sie Frameworks wie TensorFlow und Keras für Ihre eigenen Data Science-Prototypen ein.
Projektarbeit und agile Zusammenarbeit
- Managen Sie ein vollständiges Data Science-Projekt - vom Datenimport bis zur Präsentation.
- Nutzen Sie Git und agile Methoden zur Zusammenarbeit in typischen Data Science-Teams.
- Bereiten Sie Ergebnisse auf, um datengetriebene Entscheidungen professionell zu unterstützen.
Teilnehmende erwerben praktische Data Science-Fähigkeiten durch die Anwendung von Python, Machine Learning und KI-Frameworks auf reale Problemstellungen.