- Verstehen Sie den Lebenszyklus eines typischen Data Science-Projekts von der Datenbeschaffung bis zur Ergebnispräsentation.
- Lernen Sie die Rolle eines Data Science-Teams bei der Lösung realer Probleme durch praxisorientierte Projekte.
- Erkunden Sie, wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und KI in projektbasierte Data Science-Workflows integriert werden.
Datenanalyseverfahren Einführung
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) zur Vorbereitung von Data Science-Datensätzen durch.
- Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für Datenverarbeitung in Data Science-Kontexten.
- Nutzung von SQL für ETL-Prozesse in Data Science-Projekten zur Extraktion, Transformation und Ladung von Daten.
Entwicklung von Data-Science- und KI-Lösungen
- Entwickeln Sie End-to-End-Lösungen mit Methoden aus der Data Science, dem maschinellen Lernen und der KI.
- Erforschen Sie überwachte und unüberwachte Lernverfahren zur Umsetzung datengetriebener Data Science-Ziele.
- Integration von Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und Keras in anspruchsvolle Data Science-Modelle.
Kollaborative Projektentwicklung
- Agile Methoden im Data Science-Projektmanagement effektiv anwenden.
- Verwenden Sie Git und GitHub zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit an Data Science-Codebasen.
- Teamarbeit an Projekten, die reale Szenarien in der Data Science simulieren.
Abschlusspräsentation
- Präsentieren Sie Projektergebnisse und Erkenntnisse aus der Data Science effektiv für Stakeholder.
- Erstellung von Datenvisualisierungen und Berichten zur Darstellung von Data Science-Lösungen.
- Hervorhebung des Wertes von Datenanalyse und Data Science zur Unterstützung unternehmerischer Entscheidungen.
Dieses Projekt gibt Einblicke, wie Data Science und AI durch den Lebenszyklus eines Projekts zur effektiven Lösung komplexer Aufgaben eingesetzt werden.