Die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen bildet den Kern dieses Kurses zur Optimierung von Modellen mit Python. Die Teilnehmer erlernen die Erfassung, Bereinigung und strukturierte Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen für weiterführende Analysen.
Datenmanagement und -pipelines- Erfassung, Bereinigung und strukturierte Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Automatisierung von Datenpipelines zur effizienten Gestaltung wiederkehrender Prozesse
Datenbanken und SQL
- Vertiefung der SQL-Kenntnisse
- Erstellung komplexer Abfragen und Modellierung von Daten
- Optimale Nutzung relationaler Datenbanken für analytische Fragestellungen
Modellierung und Analyse
- Einsatz moderner Analysetechniken unter Verwendung von Python
- Arbeit mit fortgeschrittenen Modellierungsmethoden
- Erkennung von Mustern in Daten und Erstellung von Prognosen
- Gezielte Optimierung von Algorithmen und Machine-Learning-Modellen für spezifische Geschäftsfragen
Ergebnispräsentation
- Visuelle Aufbereitung von Analyseergebnissen
- Entwicklung interaktiver Dashboards und anschaulicher Berichte zur klaren und verständlichen Darstellung komplexer Datensätze
Die Teilnehmer entwickeln konkrete Fähigkeiten zur datengetriebenen Analyse, zur Automatisierung von Datenprozessen und zur Optimierung von Machine-Learning-Modellen.