Alle Inhalte der Data Science Weiterbildung im Überblick:

Data Science Grundlagen mit Python
  • Einführung in Data Science und Einsatz von Python als zentrale Programmiersprache
  • Wichtige Programmierkonzepte für Data Science: Datentypen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen
  • Numerische Berechnungen und Datenmanipulation mit NumPy im Data Science Umfeld
  • Automatisierung typischer Data Science Workflows für praxisnahe Anwendungen

Exploratory Data Analysis im Data Science Prozess
  • Strukturierte Analyse von Datensätzen mit Pandas DataFrames
  • Visualisierung von Data Science Ergebnissen mithilfe von Matplotlib und Seaborn
  • Erkennen von Mustern, Trends und Korrelationen als Basis belastbarer Data Science Modelle
  • Datenbereinigung und -vorbereitung als zentraler Bestandteil jedes Data Science Projekts

Machine Learning als Kernbereich der Data Science - Supervised Learning
  • Grundlagen von Machine Learning im Data Science Kontext
  • Arbeiten mit Regressions- und Klassifikationsmodellen
  • Einsatz von Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Verfahren in Data Science Projekten
  • Einführung in neuronale Netze und Deep Learning innerhalb moderner Data Science Anwendungen

Unsupervised Learning in Data Science
  • Dimensionsreduktion mit Principal Component Analysis (PCA)
  • Clustering-Verfahren wie k-Means und DBSCAN für explorative Data Science Analysen
  • Mustererkennung in großen Datensätzen durch unüberwachtes Lernen
  • Grundlagen der Struktur- und Bilddatenanalyse im Data Science Umfeld

Modelle bewerten und optimieren in Data Science
  • Evaluation von Machine-Learning-Modellen durch Cross-Validation und Testverfahren
  • Hyperparameter-Optimierung mit Grid Search und strukturierten Pipelines
  • Auswahl geeigneter Kennzahlen zur Bewertung von Data Science Ergebnissen
  • Steigerung von Modellgüte und Prognosestabilität

Advanced Data Science & Spezialisierung
  • Feature Engineering für komplexe Data Science Fragestellungen
  • Natural Language Processing (NLP) zur Analyse von Textdaten
  • Fortgeschrittene Methoden der Datenaufbereitung, Skalierung und Transformation
  • Anwendung moderner Analyse- und Modellierungsverfahren im professionellen Data Science Umfeld