Datenwissenschaftler: Prädiktive Datenanalyse für Unternehmen
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.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen- Verstehen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft, ihre Methoden und Geschäftsanwendungen.
- Lernen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung und ihre Rolle bei der Datenanalyse und der prädiktiven Modellierung kennen.
- Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen und KI die Geschäftsinnovation und Entscheidungsfindung vorantreiben.
- Einführung in die Datenanalyse zur Vorhersage von Trends und zur Identifizierung von Mustern.
- Lernen Sie grundlegende statistische Techniken kennen, einschließlich Regressions- und Zeitreihenanalyse.
- Erstellen Sie Vorhersagemodelle mit Algorithmen des maschinellen Lernens wie Random Forests und Gradient Boosting.
- Wenden Sie vorausschauende Analysen an, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, von Verkaufsprognosen bis hin zur Kundenbindung.
- Verstehen Sie die Rolle eines Datenarchitekten und eines Datenwissenschaftlers bei der Erstellung skalierbarer Vorhersagelösungen.
- Erkunden Sie Fallstudien, in denen Vorhersagemodelle umsetzbare Geschäftserkenntnisse liefern.
- Arbeiten Sie mit SQL, um Daten zu extrahieren, zu bereinigen und für die Vorhersagemodellierung vorzubereiten.
- Verwenden Sie GitHub, um Projekte zu verwalten und bei Aufgaben im Bereich der prädiktiven Analyse zusammenzuarbeiten.
- Setzen Sie Vorhersagemodelle in Python ein, um aussagekräftige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu gewinnen.
Der Data Practitioner nutzt Python, ML und Deep Learning; der Data Practitioner setzt Regressions- und Zeitreihenanalyse, Random Forests, Gradient Boosting, SQL und GitHub für Vorhersagemodelle in Geschäftsanwendungen ein.