Dieser Kurs vermittelt Data Scientists Methoden zur Verbesserung und Optimierung von Prognosemodellen.
Erheben, Verarbeiten und Analysieren von Daten- Sensordaten und Messwerte erfassen, bereinigen und für Analysen nutzbar machen
- Datenqualität sicherstellen, um präzisere Vorhersagen als Data Scientist zu ermöglichen
SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung
- Strukturierte Abfragen formulieren, um große Datenmengen effizient zu analysieren
- Datenbankstrukturen optimieren, um schnellere Berechnungen und Analysen zu unterstützen
Erstellung professioneller Dashboards und Berichte
- Interaktive Visualisierungen erstellen, um Prognosemodelle verständlich zu präsentieren
- Automatisierte Berichte generieren, um Erkenntnisse effizient zu vermitteln
Statistische Analysen und Datenaufbereitung mittels Python
- Datenbereinigungsmethoden nutzen, um fehlende oder fehlerhafte Werte zu korrigieren
- Statistische Verfahren anwenden, um Prognosemodelle als Data Scientist zu optimieren
Anwendungen von Machine Learning für datengetriebene Entscheidungen
- Predictive-Analytics-Modelle entwickeln, um präzisere Vorhersagen zu treffen
- Evaluationsmetriken einsetzen, um die Leistungsfähigkeit von Algorithmen zu messen
Datenverarbeitung mit leistungsfähigen Webtechnologien
- Schnittstellen in Web-Technologien integrieren, um datenbasierte Anwendungen zu verbessern
Datengetriebenes Prozessmanagement und Entscheidungsfindung
- Datengetriebene Methoden einsetzen, um Geschäftsprozesse effektiv zu steuern
- Optimierungsstrategien entwickeln, um fundierte Entscheidungen als Data Scientist zu treffen