Mittwoch, 8:30 - 16:30
Donnerstag, 8:30 - 16:30
Kursdauer: 96 (Trainingseinheiten)
Stundenplan
Freitag, 8:30 - 16:30
Samstag, 8:30 - 16:30
Kursdauer: 96 (Trainingseinheiten)
Stundenplan
Montag, 8:30 - 16:30
Dienstag, 8:30 - 16:30
Kursdauer: 96 (Trainingseinheiten)
Stundenplan
Freitag, 8:30 - 16:30
Samstag, 8:30 - 16:30
Kursdauer: 96 (Trainingseinheiten)
Stundenplan
Data Science und Business Analytics
Der Lehrgang richtet
sich an Betriebswirt:innen, (Wirtschafts-)Informatiker:innen, Ingenieur:innen und
Naturwissenschaftler:innen. Unterschiedliche Hintergründe der Teilnehmenden sind bewusst
erwünscht.
Modul 1: Einführung in Data Science und Python
- Grundlagen von Data Science
- Einführungskurs Python
- Eine erste Data Science Fallstudie:
- Aus Zahlen mit statistischen Verfahren und hilfreichen Visualisierungen
- Neue Erkenntnisse generieren
- Einführung in die Künstliche Intelligenz, Machine Learning
- Einführung in die Untergebiete des Maschinellen Lernens
- Fallstudie: Mit Machine Learning ein Klassifikations- oder Prädiktionsproblem lösen, z.B. Kundenverhalten oder Maschinenzustand vorhersagen
- Wie unterscheidet sich Deep Learning von Machine Learning?
- Wie funktioniert Deep Learning / Künstliche Neuronale Netze?
- Übersicht über wichtige Deep Learning Modelle
- Fallstudie: Mit Deep Learning ein Klassifikations- oder Prädiktionsproblem lösen, z.B. Verkaufspreise für Immobilien vorhersagen
- Machine Learning und Deep Learning Vertiefung
- Weitere wichtige klassische Machine Learning Modelle
- Neuere Deep Learning Modelle (z.B. Transformer)
- Fallstudie: Zeitreihen mit Deep Learning Verfahren fortsetzen
- Einführung in Big Data
- Übersicht über Big Data Software und Lösungen
- Einführung in Datenbanken / Arten von Datenbanken
- Fallstudie: Arbeiten mit Datenbanken aus Python heraus, um Daten für Data Science und Machine Learning anzubinden, auszuwerten und neue Erkenntnisse abzulegen
- Automatisiertes Training und Modellauswahl: Wie geht das?
- Einführung in ein ausgewähltes aktuelles AutoML Framework, z.B. AutoGluon
- Machine Learning Lösungen in der Cloud
- Fallstudie: Ein konkretes Unternehmensproblem mit AutoML lösen
Hier finden Sie die ausführliche Info-Broschüre.
Stundenplan_Data
_Science_Februar 2024 (23.2. - 14.5.2024, Fr + Sa)
Stundenplan_Data_Science_Mai 2024 (15.5. - 5.7.2024, Mi + Do)
Prof. Dr. Jürgen Brauer
- "Generell sind die Module inhaltlich extrem interessant! Sehr viel gelernt und gut erklärt!"
- "Trotz Online-Lehrveranstaltung sehr gute Vermittlung des Inhaltes und interessante Gestaltung des Lehrganges! Gilt für beide Trainer!"
- "... Es war ein extrem guter Kurs und sicher einer der besten die ich in meinem Werdegang besucht habe. ..."
- "Vielen Dank für den tollen Kurs. Es hat wirklich sehr viel Spaß gemacht."
