Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis

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Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis

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Startdaten und Startorte

placeKöln
13. Jun 2024 bis 14. Jun 2024
computer Online: Zoom
13. Jun 2024 bis 14. Jun 2024
placeKöln
29. Aug 2024 bis 30. Aug 2024
computer Online: Zoom
29. Aug 2024 bis 30. Aug 2024
placeKöln
28. Okt 2024 bis 29. Okt 2024
computer Online: Zoom
28. Okt 2024 bis 29. Okt 2024

Beschreibung

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

In diesem Seminar erwerben Sie die theoretischen und praktischen Grundlagen von Data Science und Künstlicher Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext. Im Anschluss können Sie Daten systematisch explorativ analysieren und fundiert statistische Unsicherheit von Analyseergebnissen bewerten. Sie kennen die methodischen Vorgehensweisen und Konzepte von Data Science und haben typische Werkzeuge aus dem Data Science-Umfeld kennengelernt. 

Aufbauend auf einem grundlegenden algorithmischen Verständnis unterschiedlicher Modelle, können Sie auch den Einsatz aktueller Verfahren wie Ensemble-Methoden und neuronale Netze sinnvoll beurteilen. Sie haben an konkreten Beispielen die Arbeit…

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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

In diesem Seminar erwerben Sie die theoretischen und praktischen Grundlagen von Data Science und Künstlicher Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext. Im Anschluss können Sie Daten systematisch explorativ analysieren und fundiert statistische Unsicherheit von Analyseergebnissen bewerten. Sie kennen die methodischen Vorgehensweisen und Konzepte von Data Science und haben typische Werkzeuge aus dem Data Science-Umfeld kennengelernt. 

Aufbauend auf einem grundlegenden algorithmischen Verständnis unterschiedlicher Modelle, können Sie auch den Einsatz aktueller Verfahren wie Ensemble-Methoden und neuronale Netze sinnvoll beurteilen. Sie haben an konkreten Beispielen die Arbeitsweise von Data Science kennengelernt und können die Reichweite moderner analytischer Verfahren bewerten.

Inhalt

  • Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext
  • Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data Science Projekte
  • Relevante Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Explorative Datenanalyse und statistische Schlussweisen
  • Verfahren und Werkzeuge der Datenaufbereitung
  • Methoden des überwachten und nicht überwachten Maschinellen Lernens
  • Aktuelle Algorithmen für Ensemble-Methoden und Künstliche Neuronale Netze
  • Operationalisierung von Data Science und Künstlicher Intelligenz im Unternehmen

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