Data Science
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Machine Learning | Datenaufbereitung | Feature Engineering | Use Cases | Visuelle Analyse
Highlights
- Einführung in die Vorgehensweise und Methoden der Data Science
- Übersicht des analytischen Prozesses
- Use Case Bearbeitung an praktischem Datenbeispiel
- Relevante Schritte der Datenaufbereitung
- Feature Engineering verstehen
- Umfassende Sicht auf Datenexploration und Analyse
- Optimierung und Validierung von Machine Learning Modellen
- Ergebnisse fortgeschrittener Analysemethoden verstehen und interpretieren
- Fallbeispiele für Korrelationsanalyse, Treiberanalyse, Clustering und Klassifikation
- Verknüpfung von Analyse und Fachprozessen
ihr referent
Alexander Rode ist Data Scientist und Analyst für Data & Analytics bei der BARC GmbH. Hier ist er für den Themenbereich Advanced Analytics mitverantwortlich und berät Unternehmen bei der Use-Case-Identifikation für datengetriebene Projekte und bei der Werkzeugauswahl im Data Science-Bereich. Außerdem führt er BARC-Seminare durch und wirkt bei der Erstellung von BARC-Marktstudien und -Forschungsartikeln mit.
Wer sollte teilnehmen?
Der Intensivkurs richtet sich an Controller, Business Analysten und Fachbereichsnutzer, die gewisse Vorkenntnisse der Datenanalyse anhand von Business Intelligence Systemen haben und Kenntnisse im Bereich Machine Learning aufbauen möchten. Ein Überblick der Vorgehensweise in Data Science Projekten ist hilfreich aber nicht erforderlich.
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Annabell Schlensog