Data Science für Java Entwickler

Das Erlernen der Grundlagen der Datenwissenschaft und deren Anwendung in Java eröffnet Ihnen eine neue Welt der Möglichkeiten für die Erstellung von Software.

Erfahren Sie die für Data Science erforderlichen Fähigkeiten und lernen, wie Sie Daten in Java visualisieren können und erkunden Sie verschiedene Methoden, um Daten in Informationen zu verwandeln.

Sie werden einige grundlegenden Konzepte und Beispiele der Datenwissenschaft erlernen und den Prozess der Datendarstellung in Java und einige der Schwierigkeiten, auf die Sie stoßen können, kennenlernen.

Außerdem werden Sie Datenmanipulationstechniken wie Mapping, Filtern, Sammeln und Sortieren durchführen. Verstehen Sie, wie man Daten findet, sammelt, bereinigt, manipuliert und speichert, so dass Sie anfangen können, nützliche Dinge damit zu tun.

Lernen Sie auch die verschiedenen Methoden, mit denen Sie Daten in Informationen umwandeln können, darunter Nearest-Neighbor, Bayes, lineare Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und mehr.

Grundlagen von Data Science

• Was ist Data Science überhaupt?
• Beispiele aus der Data Science
• Daten als Business-Asset
• CRISP-DM: Der Zyklus der Data Science
• Arten von Problemen in der Data Science

Repräsentieren von Daten in Java

• Datenformatierung in Java
• Weitere Datenformatierung
• Schwierigkeiten mit Daten aus dem wahren Leben

Techniken zur Datenmanipulation

• Mapping
• Filtern
• Sammeln
• Sortieren

Laden von Daten in Java

• Reduzieren der Dateigröße
• Laden von Daten aus Textdateien
• Erstellen einer Datenklasse
• Konvertieren von Strings in Datenobjekte
• Laden von tabulatorgetrennten Dateien
• Laden von CSVs
• Konvertieren von CSVs in Datenobjekte

Datenvisualisierung mit JavaFX

• Einrichten von JavaFX
• Daten für ein Scatterplot formatieren
• Anzeige eines Scatterplots
• Mehrere Datensätze in einem Scatterplot
• Berechnen der durchschnittlichen MPG
• Anzeige eines Balkendiagramms

Modellierung und maschinelles Lernen

• Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen
• Überwachtes versus Unüberwachtes Lernen
• Überanpassung und wie man sie vermeidet

K-Nächste Nachbarn (KNN)

• K-Nächste-Nachbarn-Grundlagen
• Laden von Daten
• Erstellen einer DataItem-Schnittstelle
• Berechnen der nächstgelegenen Datenpunkte
• Implementieren der DataItem-Schnittstelle
• Abstimmen lassen der Datenpunkte
• Fertigstellung Ihres KNN-Klassifikators

Naive Bayes

• Grundlagen von Naive Bayes
• Berechnen der möglichen Labels
• Aufteilung des Datensatzes nach Label
• Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung
• Berechnen von Datenpunktwahrscheinlichkeiten
  

Data Science ist ein schnell wachsendes, unglaublich interessantes und nicht zu vergessen finanziell lukratives Feld. Viele Unternehmen haben zwar Zugriff auf eine Flut von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen, sind aber nicht in der Lage, diese Daten sinnvoll zu nutzen. Hier kommt die Datenwissenschaft ins Spiel. Erlernen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Manipulation und Visualisierung von Daten mit Hilfe ausführlicher sowie praktischer Beispiele.

Die Weiterbildung "Data Science für Java Entwickler" bieten wir Ihnen als Firmenseminar sowie Inhouse-Schulung Live-Online und Vor-Ort an!