Grundlagen moderner Datennutzung - Data Literacy
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Grundlagen moderner Datennutzung - Data Literacy
Startdaten und Startorte
ORDIX AG Trainingszentrum bietet seine Kurse in den folgenden Regionen an: Frankfurt am Main, Köln, Paderborn, Wiesbaden
Beschreibung
Maschinelles Lernen, Big Data und künstliche Intelligenz sind in der medialen Berichterstattung allgegenwärtig. Für fachfremde und nicht-Experten wird es zunehmend schwerer, aktuelle Trends, Technologien und Methoden im Kontext der Digitalisierung einzuordnen und realistisch einzuschätzen, um jüngste Entwicklungen gewinnbringend in ihrem Unternehmen einzusetzen. Als Führungskraft oder Fachexperte ohne Programmierkenntnisse lernen Sie in diesem Seminar die wichtigsten Begriffe und Konzepte moderner Datennutzung und die sich bietenden Möglichkeiten kennen, um Ihre Kolleg:Innen ideal auf aktuelle Entwicklungen vorzubereiten. Darüber hinaus verstehen Sie die zentralen Voraussetzungen, um in der …
Frequently asked questions
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Maschinelles Lernen, Big Data und künstliche Intelligenz sind in der medialen Berichterstattung allgegenwärtig. Für fachfremde und nicht-Experten wird es zunehmend schwerer, aktuelle Trends, Technologien und Methoden im Kontext der Digitalisierung einzuordnen und realistisch einzuschätzen, um jüngste Entwicklungen gewinnbringend in ihrem Unternehmen einzusetzen. Als Führungskraft oder Fachexperte ohne Programmierkenntnisse lernen Sie in diesem Seminar die wichtigsten Begriffe und Konzepte moderner Datennutzung und die sich bietenden Möglichkeiten kennen, um Ihre Kolleg:Innen ideal auf aktuelle Entwicklungen vorzubereiten. Darüber hinaus verstehen Sie die zentralen Voraussetzungen, um in der Umsetzung erfolgreich zu sein. Sie profitieren von der umfangreichen Projekterfahrung unserer Dozenten und können auf Wunsch eigene Projektideen diskutieren.
- Begriffe zu maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Daten - Überblick über die Rollen und Aufgaben in der modernen Datennutzung - Mögliche Anwendungen maschinellen Lernens in verschiedenen Gebieten - Projektlebenszyklus in der Datenwissenschaft - Voraussetzungen für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft - Übungen
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