Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling
StackFuel GmbH · Berlin
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
Explorative Datenanalyse für Data Scientist in Machine Learning Muster und Korrelationen in großen Datenmengen identifizieren und interpretieren Datenbereinigung und Transformation für präzise und verlässliche Analyseergebnisse durchführen Interaktive Visualis…
Lerninhalte
Explorative Datenanalyse für Data Scientist in Machine Learning<ul><li>Muster und Korrelationen in großen Datenmengen identifizieren und interpretieren </li><li>Datenbereinigung und Transformation für präzise und verlässliche Analyseergebnisse durchführen </li></ul><p> <br/></p>Interaktive Visualisierungen für datengetriebene Entscheidungen<ul><li>Datenquellen importieren und interaktive Dashboards zur Darstellung komplexer Zusammenhänge erstellen </li><li>Filter- und Drillthrough-Funktionen nutzen, um tiefgehende Analysen durchzuführen </li></ul><p> <br/></p>Statistische Methoden für Machine Learning-Modelle<ul><li>Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnungen auf reale Datensätze anwenden </li><li>Hypothesentests und Regressionsanalysen nutzen, um aussagekräftige Vorhersagen zu treffen </li></ul><p> <br/></p>Automatisierung und Optimierung von ML-Workflows<ul><li>Datenimport und Modelltraining automatisieren, um wiederkehrende Analyseprozesse effizient abzuwickeln </li><li>Klassische Machine Learning-Algorithmen aufbereiten und an verschiedene Datentypen anpassen </li></ul><p> <br/></p>Performance-Tuning für skalierbare Datenanalysen<ul><li>Optimierungstechniken zur Reduzierung von Berechnungszeiten und Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit einsetzen </li><li>Bestehende Modelle und Datenpipelines anpassen, um eine hohe Skalierbarkeit zu ermöglichen </li></ul><p> <br/></p><ul><li>Data Scientist gezielt für datengetriebene Entscheidungen und maschinelles Lernen einsetzen </li><li>Best Practices für Exploration, Modellierung und Evaluierung von Machine Learning-Verfahren umsetzen</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling“
Ist „Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling“ 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 „Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling“?
Die Weiterbildung dauert 5 Monate.
Was kostet „Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling“?
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 „Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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