Das systematische Erfassen und Verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen bildet die Grundlage für datengetriebene Analysen.

Datenakquise und -verarbeitung
  • Die Teilnehmer lernen, Daten aus Web- und Textquellen zu extrahieren, zu bereinigen und für weiterführende Analysen vorzubereiten.
  • Ein wichtiger Bestandteil ist die Arbeit mit relationalen Datenbanken.
  • Erwerb von praxisnahen Kenntnissen in SQL, um große Datenmengen effizient abzufragen, zu modellieren und in analytische Prozesse zu integrieren.

Analyse und Modellierung mit Machine Learning
  • Methoden der statistischen Analyse, explorativen Datenanalyse und Predictive Analytics.
  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Mustererkennung und datengetriebenen Prognoseerstellung.
  • Anwendung von maschinellem Lernen auf reale Anwendungsfälle.
  • Training von Modellen, Optimierung von Algorithmen und Umsetzung datenbasierter Lösungen.

Dieser Kurs kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungsfällen. Die Teilnehmer erwerben grundlegende Kompetenzen, um datenbasierte Modelle zu entwickeln und in Unternehmen gezielt einzusetzen.