- Verständnis der Kernprinzipien der Datenwissenschaft.
- Einführung in die wichtigsten Techniken, die in der Datenwissenschaft für die Analyse und Modellbildung verwendet werden.
- Überblick über die Rolle des Datenwissenschaftlers und die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein.
- Erlernen der grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft, einschließlich Datenbereinigung und -vorbereitung.
- Einführung in die Datenanalyse mit Python und SQL.
- Erkunden Sie die Tools und Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die Handhabung großer Datensätze.
- Techniken zur Bereinigung und Umwandlung von Rohdaten in nutzbare Formate.
- Umgang mit fehlenden Daten, doppelten Daten und Dateninkonsistenzen.
- Einführung in die grundlegende Datenvorverarbeitung für Algorithmen des maschinellen Lernens.
- Einführung in die Techniken der explorativen Datenanalyse.
- Visualisierungstechniken unter Verwendung von Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
- Interpretation und Zusammenfassung von Datenerkenntnissen für die Entscheidungsfindung im Unternehmen.
- Erstellung von Visualisierungen, die wichtige Erkenntnisse effektiv vermitteln.
- Verwendung von Daten zur Erstellung geschäftsrelevanter Berichte und Präsentationen.
- Anpassung von Visualisierungen für nicht-technische Interessengruppen.
Datenwissenschaft umfasst datenwissenschaftliche Techniken, Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse und Visualisierung zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.