Veranstaltungsdetails
Daten als Grundlage für wichtige Unternehmens-Entscheidungen erkennen? Schlüssig aufbereiten? Sachverhalte anschaulich und interaktiv visualisieren? Das schätzen und brauchen Betriebe. Und damit auch Sie. Denn so wird die betriebliche Realität greifbar und begreifbar. Selbst wenn Inhalte sehr komplex sind.
Umfang und Inhalt
Online-Auftaktveranstaltung, fünf Module und ein Abschlusstest mit insgesamt 20 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training und ca. 58 Lehrgangsstunden als modulbegleitetes Selbstlernstudium.
Grundlagen der Datenanalyse
- Aufgaben eines Daten-Analysten
- Data Science Prozess
- Einsatz von Data Science
Einführung in Machine-Learning
- Vorgehensweise
- Qualitätsmaß und Ethik
- Supervised Learning
- Data Preprocessing
- Lineare Regression, Classification, Support-Vector-Machine
- Decision Trees, Ensemble Learning, Decision Forrests
- Praktische Übungen und Bewertungen der Ergebnisse
- Modelle trainieren mit Azure ML Studio & Python
Datenanalyse mit Python
- Jupyter Notebook installieren
- Grundlagen der Python Programmierung
- Arbeiten mit unterschiedlichen Bilbliotheken:
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
Datenvisualisierung und Reporting mit Tableau
- Einspielen von Daten
- Erstellen von Kennzahlen
- Grafische Aufbereitung in Einzelblättern
- Erstellung eines Dashboards
Projektarbeit + Präsentation (Abschlussarbeit)
Nutzen für Teilnehmende
- Erwerb umfassender Datenanalyse-Kompetenzen (Python, SQL, Tableau)
- Fähigkeit zur Entwicklung und Umsetzung datenbasierter Lösungen
- Verbesserung der Kommunikationsfähigkeiten für komplexe Datenerkenntnisse
Eingangsvoraussetzungen für den Kurs
Den bestmöglichen Nutzen können Teilnehmende erzielen, die folgende Voraussetzungen mitbringen:
- Grundlagen Statistik
- Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung
- Erste Erfahrung mit Umgang von Daten (z.B. Microsoft Excel)
- Programmierkenntnisse von Vorteil
- Zahlenaffinität
- Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten
Für die Zulassung zur Projektarbeit mit Fachgespräch werden weder ein bestimmter Bildungsabschluss noch eine entsprechende Berufserfahrung vorausgesetzt.
Zielgruppe
Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen, auch wenn Sie keinen IT-Hintergrund besitzen und eine neue berufliche Chance nutzen wollen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
