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Data Science Schulungen & Inhouse Seminare

Die rasant voranschreitende Digitalisierung vieler Arbeits- und Lebensbereiche führt zu enormen Mengen von Daten. Die Aufgabe von Data Scientists ist es, die erhobenen Daten so aufzubereiten, dass diese gewinnbringend in der Entscheidungsfindung und Erstellung von Prognosen genutzt werden können.
Während der Data Analyst klassische Datenanalyse betreibt, verfolgt der Data Scientist als Datenwissenschaftler einen mehr wissenschaftlich orientierten Ansatz mit ausgefeilten Methoden des Machine Learning (ML) und der Künstlichen Intelligenz. 

In unseren Data Science Kursen vermitteln wir gezielte die Fähigkeiten in den Bereichen Datenaufbereitung, Verwendung von Machine Learning (ML) Modellen, Programmierung von ML-Modellen, prädiktive Analysen und Datenvisualisierung.

Unsere Seminare zu Data Science:

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Gesicherte Termine aus der Kategorie Data Science

Termin
Seminar
Standort
19.06. - 23.06.2023
Virtual Classroom (online)
03.07. - 07.07.2023
Nürnberg
03.07. - 07.07.2023
Virtual Classroom (online)
03.07. - 04.07.2023
Virtual Classroom (online)
04.07. - 05.07.2023
Nürnberg
04.07. - 05.07.2023
Virtual Classroom (online)
12.07. - 14.07.2023
Nürnberg
12.07. - 14.07.2023
Virtual Classroom (online)
17.07. - 21.07.2023
Nürnberg
17.07. - 21.07.2023
Virtual Classroom (online)
24.07. - 27.07.2023
Virtual Classroom (online)
31.07. - 04.08.2023
Nürnberg
31.07. - 04.08.2023
Virtual Classroom (online)
04.09. - 08.09.2023
Nürnberg
04.09. - 08.09.2023
Virtual Classroom (online)
04.09. - 07.09.2023
Virtual Classroom (online)
06.09. - 07.09.2023
Nürnberg
06.09. - 07.09.2023
Virtual Classroom (online)
25.09. - 29.09.2023
Nürnberg
25.09. - 29.09.2023
Virtual Classroom (online)
16.10. - 20.10.2023
Nürnberg
16.10. - 20.10.2023
Virtual Classroom (online)
06.11. - 10.11.2023
Nürnberg
06.11. - 10.11.2023
Virtual Classroom (online)
06.11. - 10.11.2023
Nürnberg
06.11. - 10.11.2023
Virtual Classroom (online)
20.11. - 24.11.2023
Nürnberg
20.11. - 24.11.2023
Virtual Classroom (online)
27.11. - 01.12.2023
Nürnberg
27.11. - 01.12.2023
Virtual Classroom (online)
04.12. - 08.12.2023
Nürnberg
04.12. - 08.12.2023
Virtual Classroom (online)
04.12. - 05.12.2023
Nürnberg
04.12. - 05.12.2023
Virtual Classroom (online)
04.12. - 07.12.2023
Virtual Classroom (online)

Fragen zu Data Science

Was sollte ein Data Scienstist alles lernen?
Um ein erfolgreicher Data Scientist zu sein, sollten Sie eine breite Palette von Fähigkeiten erwerben, darunter:
  • Mathematik und Statistik: Mathematik und Statistik bilden die Grundlage für die Datenanalyse. Ein Data Scientist sollte Kenntnisse in lineare Algebra, Multivariater Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Bayes-Statistik und Inferenzstatistik haben.
  • Programmierung: Ein Data Scientist sollte in mindestens einer Programmiersprache wie Python, R, SQL oder SAS erfahren sein. Diese Sprachen werden verwendet, um Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren.
  • Datenanalyse: Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu transformieren, um Modelle und Vorhersagen zu erstellen. Hierzu gehören Fähigkeiten wie explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenreinigung, Machine Learning und Deep Learning.
  • Kommunikation und Präsentation: Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, komplexe Datenanalysen in einfachen Worten zu erklären, um Erkenntnisse und Entscheidungen zu kommunizieren und zu präsentieren. Dies umfasst die Fähigkeit, Datenvisualisierungen und Berichte zu erstellen, die für Nicht-Techniker verständlich sind.
  • Geschäftskenntnisse: Ein Data Scientist sollte ein Verständnis für das Geschäftsumfeld haben, in dem er arbeitet, und in der Lage sein, Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen und Entscheidungen beitragen können.
  • Big Data-Technologien: Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, mit Big Data-Technologien wie Apache Hadoop, Apache Spark und NoSQL-Datenbanken umzugehen. Dies ermöglicht es, große Datensätze zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
  • Ethik und Datenschutz: Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, die ethischen und Datenschutzaspekte von Datenanalysen zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass die Datenanalysen rechtmäßig und fair sind.

Gibt es Unterschiede zwischen Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers?
Ja, es gibt Unterschiede zwischen Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers. Obwohl alle diese Rollen im Bereich Datenanalyse tätig sind, haben sie unterschiedliche Schwerpunkte und Fähigkeiten.
  • Data Analysts: Data Analysts sind in erster Linie für die Analyse von Daten zuständig, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Sie arbeiten häufig mit strukturierten Daten in Tabellenform, die bereits bereinigt und organisiert sind. Data Analysts verwenden Tools wie SQL Server, Excel, Tableau oder Power BI, um Daten zu analysieren, Berichte zu erstellen und Erkenntnisse zu präsentieren.
  • Data Scientists: Data Scientists sind für die Erstellung von Algorithmen und Modellen zuständig, um komplexe Fragen zu beantworten und Vorhersagen zu treffen. Sie arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten, einschließlich Text, Bildern und Videos. Data Scientists verwenden Tools wie Python, R, MATLAB und SAS, um Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu treffen.
  • Data Engineers: Data Engineers sind für die Entwicklung und Pflege von Dateninfrastrukturen verantwortlich. Sie arbeiten an der Erstellung von Datenpipelines, Datenbanken und Datenarchitekturen, um sicherzustellen, dass Daten effektiv und effizient gesammelt, bereinigt, transformiert und gespeichert werden können. Data Engineers verwenden Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka und NoSQLn, um Dateninfrastrukturen zu erstellen und zu verwalten.
  • Zusammenfassend lassen sich Data Analysts als Datenanalysten, Data Scientists als Datenwissenschaftler und Data Engineers als Dateninfrastrukturexperten beschreiben. Jede dieser Rollen ist wichtig für den erfolgreichen Einsatz von Daten in Unternehmen, aber sie haben unterschiedliche Schwerpunkte und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten..
Gibt es einen Unterschied zwischen Data Mining und Data Science?
Data Mining und Data Science sind zwei eng miteinander verbundene, aber dennoch unterschiedliche Begriffe. Während beide auf die Analyse von Daten abzielen, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen.
  • Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Extraktion von Mustern und Zusammenhängen aus großen Datensätzen. Es handelt sich um eine Teilmenge von Data Science, die sich auf die Analyse von Daten konzentriert, um verborgene Zusammenhänge zu entdecken und Erkenntnisse zu gewinnen. Data Mining-Techniken werden in der Regel verwendet, um vorhandene Daten zu durchsuchen und Muster oder Trends zu finden, die auf zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse hinweisen können, um bessere Entscheidungen zu treffen.
  • Data Science hingegen bezieht sich auf ein breiteres Feld, das sich mit allen Aspekten der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Modellierung beschäftigt, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Data Science umfasst viele Methoden und Techniken, einschließlich Data Mining, aber auch Statistik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data-Technologien. Data Science-Methoden werden verwendet, um komplexe Fragen zu beantworten, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Haben Sie allgemeine Fragen zur Schulungsorganisation?
Dann beachten Sie bitte unsere Allgemeine FAQ Seite.

 

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