- Erforschen Sie die Grundlagen von Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning mit Schwerpunkt auf Datenanalyse
- Untersuchen Sie die Rolle von Data Scientists bei der datengetriebenen Innovation
- Einrichtungstraining mit Python, UNIX und Git für kollaborative Datenanalyse-Workflows
- Überblick über innovative AI-Tools zur Unterstützung bei Analyseprozessen
Data Handling & Analysis Techniques
- Verwenden Sie Pandas, NumPy und SQL für strukturierte Datenanalysen
- Verarbeiten Sie große Datenmengen zur Vorbereitung auf tiefere Datenanalysen
- Entwicklung von Visualisierungen zur Interpretation von Ergebnissen
- Führen Sie explorative Datenanalyse unter Berücksichtigung von Datenqualität, Ethik und Erkenntnissen durch
Supervised Machine Learning Techniques
- Trainieren Sie Modelle mit Klassifikations- und Regressionsalgorithmen für genaue Datenanalysen
- Bewerten Sie Modelle mit Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf
- Verbessern Sie die Leistung durch den Einsatz von Ensemble-Methoden
- Arbeiten Sie an Projekten zur Anwendung von Datenanalyse auf reale Geschäftsszenarien
Deep Learning Frameworks & Unsupervised Techniques
- Bearbeiten Sie unstrukturierte Daten und Zeitreihen für fortgeschrittene Datenanalysen
- Reduzieren Sie die Dimensionalität und clustern Sie zur Mustererkennung
- Lernen Sie Deep Learning-Frameworks wie Tensorflow und Keras im Kontext der Datenanalyse kennen
- NLP, CNNs und Transfer Learning zur Lösung komplexer Datenprobleme
Capstone-Projekt & Agile Implementation
- Projekt von Anfang bis Ende unter Anwendung von Datenanalyse-Techniken auf reale Geschäftsfälle
- Integration agiler Methoden zur Planung und Durchführung
- Verwenden Sie Projektmanagement-Tools zur Strukturierung des Datenanalyse-Zyklus
- Präsentation der Ergebnisse an Stakeholder mit Schwerpunkt auf AI und Datenstrategie