- In dieser Schulung stehen fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse, Data Science und Datenmodelling im Vordergrund
- Es wird ein Verständnis für maschinelles Lernen (ML), Deep Learning und Python im Kontext der Datenanalyse vermittelt
Grundlagen der Datenwissenschaft und Python nutzen
- Entdecken, wie Data Science Geschäftsprobleme löst und die Rolle von Datenwissenschaftlern
- Erlernen von Python und zentralen Libraries wie Pandas und NumPy für die Datenanalyse
- Zusammenhang von AI, maschinellem Lernen und der Datenwissenschaft verstehen
- Einrichten von Python und Jupyter für Daten-Projekte
SQL-Anwendung für Datenarbeit
- SQL-Grundlagen zur Verwaltung und Abfrage relationaler Datenbanken
- Erstellung von SQL-Abfragen zur Unterstützung von Data Science bei Daten-Manipulation
- Nutzung von SQL zur Integration mit Python für Datenextraktion
- Bewährte Methoden zur Verbesserung von SQL-Abfragen bei großen Daten
Explorative Datenverarbeitung mit Pandas
- Daten mit Pandas für Data Science Projekte bereinigen und vorbereiten
- Anwendung von EDA zur Datenanalyse und Verwendung von Matplotlib und Seaborn für Mustererkennung
- Daten für AI-Modelle durch EDA optimieren
Effektive Datenkommunikation
- Klarer Informationsfluss durch Visualisierungen für Interessengruppen
- Nutzung von Data Science bei der Entscheidungsfindung
- Optimale Praxis für Präsentationen von Daten in umsetzbaren Formaten
- Erstellen von Berichten und Präsentationen für Datenanalysen