Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.
Verständnis von Datenwissenschaft und prädiktiver Modellierung- Verstehen Sie die Bedeutung der Datenwissenschaft für die Entwicklung prädiktiver Lösungen für geschäftliche Herausforderungen.
- Lernen Sie die Python-Programmierung, um Datensätze zu bearbeiten und Datenanalysen effizient durchzuführen.
- Erkunden Sie die Anwendungen von KI und maschinellem Lernen bei zeitabhängigen Datenproblemen.
- Tauchen Sie ein in die Grundlagen von Zeitreihendaten und ihre einzigartigen Eigenschaften.
- Lernen Sie grundlegende Techniken wie Trend-, Saisonalitäts- und Stationaritätsanalyse.
- Erkunden Sie Schlüsselmodelle wie ARIMA, SARIMA und exponentielle Glättung.
- Meistern Sie fortgeschrittene Prognoseverfahren, einschließlich Prophet und Deep-Learning-Ansätze.
- Verstehen Sie die Rolle der Dimensionsreduktion bei der Verbesserung der Prognosegenauigkeit.
- Wenden Sie Prognoseverfahren auf Finanz-, Vertriebs- und Betriebsdatensätze an.
- Verwenden Sie SQL, um umfangreiche Zeitreihendatensätze aufzubereiten und abzufragen.
- Arbeiten Sie bei Prognoseprojekten mit GitHub zusammen und integrieren Sie dabei Versionskontrolle und Teamarbeit.
- Entwickeln Sie fortgeschrittene Prognosemodelle in Python und stellen Sie Ihre Expertise in Datenanalyse und Datenwissenschaft unter Beweis.
Die Schulung behandelt Data Scientist Tools und Data Scientist Fähigkeiten anhand von Python, SQL, GitHub, Zeitreihenanalyse, ARIMA, SARIMA, Prophet, Deep Learning, Datenmodellierung, Datenvisualisierung und prädiktiver Modellierung.