Certified Data Scientist Specialized in Data Quality and Data Preprocessing
- Methode
- Niveau
Certified Data Scientist Specialized in Data Quality and Data Preprocessing
Beschreibung
Data-Scientist-Schulung
Data Scientists machen für ihr Unternehmen mehr Daten schneller nutzbar. Sie analysieren sie mit wissenschaftlichen Verfahren und entwickeln prädiktive Modelle. Damit beobachten sie Datenströme und extrahieren auch aus unstruktukturierten Daten – wie Text, Bilder, Video, Audio – geschäftsrelevante Informationen und Signale. Automatisierte Klassifikationen und Prognosen ermöglichen individualisierte Angebote an die Kunden in Sekundenbruchteilen, schnellere Reaktionen als der Wettbewerb, effizientere Geschäfts- und Produktionsprozesse, vorausschauendes Handeln und datengestützte Planungen.
In unserem Schulungsprogramm „Data Scientist“ vermitteln wir Ihren Fach- und Führungskräften die Kompetenzen, um Big-Data-Analytik im Ihrem Unternehmen erfolgreich einzusetzen.
Daten sind der Rohstoff der Zukunft, wobei die Qualität der Daten maßgeblich das Ergebnis einer jeden Analyse beeinflusst – egal ob in Form von Bildern oder Tabellen. Dies gilt für klassische Data-Mining-Prozesse und neueste Methoden der künstlichen Intelligenz gleichermaßen. Hochwertige Daten bieten Unternehmen einen klaren Mehrwert und Wettbewerbsvorteil. In diesem Seminar lernen Analysten, Entwickler und Domänenexperten aus unterschiedlichen Fachrichtungen (Produktion, Finanzwesen, Pharmazie, u.a.) die wichtigsten Verfahren zur Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität für Projekte mit dem Themenschwerpunkt der Datenanalyse. Reale Daten enthalten oftmals vielfältige kleine Fehler, we…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Data-Scientist-Schulung
Data Scientists machen für ihr Unternehmen mehr Daten schneller nutzbar. Sie analysieren sie mit wissenschaftlichen Verfahren und entwickeln prädiktive Modelle. Damit beobachten sie Datenströme und extrahieren auch aus unstruktukturierten Daten – wie Text, Bilder, Video, Audio – geschäftsrelevante Informationen und Signale. Automatisierte Klassifikationen und Prognosen ermöglichen individualisierte Angebote an die Kunden in Sekundenbruchteilen, schnellere Reaktionen als der Wettbewerb, effizientere Geschäfts- und Produktionsprozesse, vorausschauendes Handeln und datengestützte Planungen.
In unserem Schulungsprogramm „Data Scientist“ vermitteln wir Ihren Fach- und Führungskräften die Kompetenzen, um Big-Data-Analytik im Ihrem Unternehmen erfolgreich einzusetzen.
Daten sind der Rohstoff der Zukunft, wobei die Qualität der Daten maßgeblich das Ergebnis einer jeden Analyse beeinflusst – egal ob in Form von Bildern oder Tabellen. Dies gilt für klassische Data-Mining-Prozesse und neueste Methoden der künstlichen Intelligenz gleichermaßen. Hochwertige Daten bieten Unternehmen einen klaren Mehrwert und Wettbewerbsvorteil. In diesem Seminar lernen Analysten, Entwickler und Domänenexperten aus unterschiedlichen Fachrichtungen (Produktion, Finanzwesen, Pharmazie, u.a.) die wichtigsten Verfahren zur Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität für Projekte mit dem Themenschwerpunkt der Datenanalyse. Reale Daten enthalten oftmals vielfältige kleine Fehler, welche negative Auswirkungen auf eine Analyse haben können. Damit Sie das Potenzial Ihrer Daten voll ausschöpfen können, vermittelt dieses Seminar umfassend die wesentlichen Grundlagen der modernen Datenvorverarbeitung für sowohl tabellarische als auch Bilddaten. Praxisbezogen und interaktiv werden die Schulungsinhalte in kleinen Aufgaben angewandt: anhand von Anwendungsfällen und Datensätzen aus der Computerchipherstellung und der Qualitätskontrolle von Solarpanelen setzen Sie die erlernte Theorie mit Python praktisch um. Nach dem Besuch dieser Schulung sind Sie in der Lage, die Datenvorverarbeitungen in Ihrem Alltag strukturiert und effizient durchzuführen und Ihre Daten besser für Data Science-Projekte zu nutzen.
Programm
Tag 1
- Motivation für die Notwendigkeit der modernen Datenvorverarbeitung
- Typen und Eigenschaften von tabellarischen und Bilddaten
- Qualitätsmerkmale und Anforderungen des maschinellen Lernens an tabellarische Daten
- Integration, Synchronisation und Säuberung bei tabellarischen Daten
Tag 2
- Transformation und Reduktion bei tabellarischen Daten
- Augmentation und Balancieren von tabellarischen Datensätzen
- Bewertung der Datenqualität und Vorverarbeitungsmethoden bei tabellarischen Daten
Tag 3
- Typen und Eigenschaften von Bilddaten
- Datenqualitätsmerkmale und Anforderungen des Deep Learning an Bilddaten
- Analogien und Unterschiede von tabellarischen Daten und Bilddaten
- Integration, Annotation und Säuberung von Bilddaten
Tag 4
- Bildtransformationen zur Datenreduktion, Augmentation und Bildoptimierung
- Balancieren von Bilddatensätzen
- Bewertung der Datenqualität und Vorverarbeitungsmethoden bei Bilddaten
Werden Sie über neue Bewertungen benachrichtigt
Schreiben Sie eine Bewertung
Haben Sie Erfahrung mit diesem Weiterbildung? Schreiben Sie jetzt eine Bewertung und helfen Sie Anderen dabei die richtige Weiterbildung zu wählen. Als Dankeschön spenden wir € 1,00 an Stiftung Edukans.Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!