Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Einführung in die Datenwissenschaft und Python Überblick über Data Science und die Rolle von Clustering bei der Erkennung von Mustern in unstrukturierten Daten Einführung in Python zur Umsetzung zentraler Data Science-Techniken wie Clustering und Zeitreihenana…
Lerninhalte
Einführung in die Datenwissenschaft und Python<ul><li>Überblick über Data Science und die Rolle von Clustering bei der Erkennung von Mustern in unstrukturierten Daten</li><li>Einführung in Python zur Umsetzung zentraler Data Science-Techniken wie Clustering und Zeitreihenanalyse</li><li>Verständnis der Bedeutung des maschinellen Lernens für die Verarbeitung von Zeitreihendaten in Data Science Projekten</li><li>Einrichtung von Python-Umgebungen mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pandas und Statsmodels für Data Science Workflows</li></ul><br/>Clustering-Techniken in der Datenwissenschaft<ul><li>Einführung in Clustering-Algorithmen wie K-Means und DBSCAN zur Gruppierung unstrukturierter Daten</li><li>Praktische Anwendung von Clustering in Data Science Projekten zur Mustererkennung und Segmentierung</li><li>Nutzung von Clustering für Kundenanalyse, Anomalieerkennung und Marktsegmentierung im Rahmen von Data Science Strategien</li><li>Bewertung der Clustering-Leistung mit gängigen Data Science-Metriken wie Silhouetten-Score</li></ul><br/>Zeitreihenprognose mit Python<ul><li>Einführung in Zeitreihenanalyse als Schlüsselbereich in der Data Science zur Vorhersage von Trends</li><li>Techniken wie ARIMA und exponentielle Glättung für zeitabhängige Datenmodellierung</li><li>Verwendung von Statsmodels und Prophet zur Entwicklung prädiktiver Modelle in Data Science Anwendungen</li><li>Interpretation saisonaler und zyklischer Muster für verbesserte Vorhersagen im Data Science Kontext</li></ul><br/>Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)<ul><li>Überblick über NLP als Teilbereich der modernen Data Science zur Analyse menschlicher Sprachdaten</li><li>Textklassifikation, Sentimentanalyse und Themenmodellierung mit Python für Data Science Use Cases</li><li>Einsatz von NLTK, spaCy und Transformers zur Verarbeitung großer Textdatensätze</li><li>Praxisprojekt: Anwendung von NLP in realen Data Science-Szenarien wie Kundenfeedback-Analyse</li></ul><p>Der Kurs verknüpft Data Science Methoden mit Data Science Strategien, indem Clustering, Zeitreihenanalyse und NLP mit Python, Scikit-Learn, Pandas, Statsmodels und Prophet in Data Science Workflows umgesetzt werden.</p>
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Häufige Fragen zu „Data Science Methoden und innovative Strategien“
Ist „Data Science Methoden und innovative Strategien“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Data Science Methoden und innovative Strategien“?
Die Weiterbildung dauert 1 Monate.
Was kostet „Data Science Methoden und innovative Strategien“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Data Science Methoden und innovative Strategien“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Science Methoden und innovative Strategien“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.