Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung
neuefische GmbH · Hamburg
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
Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind.
Lerninhalte
Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung<br/><p>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.</p>Konzepte der Datenwissenschaft und Grundlagen der Vorverarbeitung<ul><li>Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft und ihre Rolle bei der Entscheidungsfindung.</li><li>Lernen Sie die Programmierung in Python, um Datenbereinigung und Datenanalyse zu bewältigen.</li><li>Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen und KI auf eine effektive Datenvorverarbeitung angewiesen sind, um genaue Modelle zu erstellen.</li></ul>Grundlagen der Datenvorverarbeitung<ul><li>Entdecken Sie Techniken zur Bereinigung und Vorbereitung von Rohdaten für die Analyse.</li><li>Behandeln Sie fehlende Daten, Ausreißer und Rauschen mit Tools in Python.</li><li>Lernen Sie, wie Sie Normalisierungs-, Standardisierungs- und andere Transformationstechniken anwenden.</li></ul>Techniken zur Merkmalstechnik<ul><li>Verstehen Sie die Bedeutung der Auswahl und Erstellung von Merkmalen beim maschinellen Lernen.</li><li>Implementieren Sie Merkmalskodierung, Polynommerkmale und Interaktionsbegriffe.</li><li>Erkunden Sie Metriken zur Wichtigkeit von Merkmalen und Methoden zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse.</li></ul>Praktische Anwendungen und Tools<ul><li>Verwenden Sie SQL, um Daten aus großen Datensätzen zu extrahieren und vorzuverarbeiten.</li><li>Arbeiten Sie bei Vorverarbeitungsprojekten mit GitHub zusammen, um reproduzierbare Arbeitsabläufe zu gewährleisten.</li><li>Wenden Sie Vorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Methoden in Python an, um die Modellleistung bei Data Science- und Data Analysis-Aufgaben zu verbessern.</li></ul><p>Die Schulung behandelt Feature Engineering in Python, einschließlich Merkmalskodierung, Polynommerkmale, Interaktionen und Dimensionsreduktion, und verbindet Feature Engineering mit Datenaufbereitung, SQL sowie GitHub und reproduzierbaren Arbeitsabläufen.</p>
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Häufige Fragen zu „Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung“
Ist „Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung“ 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 „Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung“?
Die Weiterbildung dauert 1 Monate.
Was kostet „Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung“?
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 „Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Datenwissenschaftler: Feature Engineering, Datenaufbereitung“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.