Data Scientist – Fokus Python Machine-Learning-Algorithmen mit Python | BNW Seminare

Data Scientist – Fokus Python

Machine-Learning-Algorithmen mit Python

Data Science ist ein Themenfeld mit unglaublich großem Potenzial.

Die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists ist sehr hoch, die Folge ist ein großer Fachkräftemangel. Daher gilt die Jobrolle als Data Scientist branchenübergreifend als eine der erstrebenswertesten und nachgefragtesten Top-Karrieren.

Data Scientists bringen Fähigkeiten mit, die im Zeitalter der Digitalisierung einmalig und begehrt sind: Fachkompetenzen in der Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python sowie die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning.

Unsere Weiterbildung zum Data Scientist – Fokus Python befähigt Teilnehmende dazu, Prognosemodelle aus Daten abzuleiten, zu verifizieren und zu interpretieren, um die Ergebnisse effizient zu kommunizieren. Der zusätzliche Aufbau von Fähigkeiten im Bereich des Machine Learnings qualifiziert Teilnehmende für die Rolle des Data Scientist.

 

In Kooperation mit:

Data Scientist – Fokus Python

  •   Inhalte

      Modul 1: Machine Learning Basics
      • Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn anwenden
      • Datenpipelines aufbauen und Performance-Metriken analysieren, um die genutzten Modelle zu optimieren
      Modul 2: Supervised Learning
      • Algorithmen des überwachten Lernens, wie Entscheidungsbäume und Random Forests, Support Vector Machines vertiefend anwenden
      • Einblicke in Deep Learning und Anwenden künstlicher neuronaler Netze mit Keras
      • Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) anwenden, um Textdaten zu analysieren
      Modul 3: Advanced Topics in Data Science
      • Modellagnostische Methoden zur Interpretation von Modellen kennenlernen
      • Big-Data-Verfahren mit PySpark kennenlernen
      • Eigenständige Data-Science-Projekte mit realen Datensets umsetzen
  •   Nutzen

      • Sie ermöglichen datenbasierte und potenziell automatisierte Entscheidungen.
      • Sie können mit Hilfe des Wissens aus der Fachdomäne relevante Data Science Projekte umsetzen.
      • Sie sind in der Lage, datenbasierte Vorhersagen im Fachbereich zu treffen.
      • Sie kennen die Grundlagen des Data Storytellings.
      • Sie können Performance-Metriken und Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn anwenden.
      • Best Practices der Interpretation von Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Random Forests.
  •   Methoden

      Interaktive Übungsaufgaben, Videolektionen, Experteninterviews und Textlektionen Die Teilnehmenden lernen mit Hilfe aktueller Technologien und neuester Python-Bibliotheken.
  •   Zielgruppe

      Das Training eignet sich für alle, die Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus sollten Teilnehmende Interesse an maschinellem Lernen mitbringen.   Für das Data Scientist Training werden gute Kenntnisse in Python und gängigen Modulen (pandas, matplotlib) vorausgesetzt.
  •   Trainer*in

      StackFuel-Mentoren-Team
  •   Ablauf

      Das Online-Training umfasst 96 Std. Diese Stunden verteilen sich auf 4 Monate von je 4-6 Std. wöchentlich, die Sie selbst für sich organisieren können. Sie bilden sich mittels wöchentlich bereitgestellter Inhalte und Aufgaben, begleitet durch regelmäßige Live-Webinare, berufsbegleitend im Selbststudium weiter. Dabei erhalten Sie jederzeit individuelle Unterstützung durch das StackFuel-Mentoren-Team. Aufbau: 3 Module + 8 Business Cases + 1 Abschlussprojekt
  •   Weitere Hinweise

      Die Teilnehmenden erhalten ein Zertifikat von StackFuel.

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