Data Analytics, BI und ML
Durchsucht den gesamten Kurskatalog. Vorschläge erscheinen unter dem Feld und lassen sich mit den Pfeiltasten auswählen.
01 Intro
Data Analytics und Machine Learning aus der Praxis
Meine Kurse zu Data Analytics und Machine Learning verbinden meine Erfahrung als Softwareentwickler mit der Weiterbildung zum Data Analyst (IHK). Im Anschluss habe ich die Themen – auch im Rahmen eigener Kursentwicklungen und Schulungsvorbereitungen – weiter vertieft und um praktische Ansätze aus Datenanalyse, Datenaufbereitung, Visualisierung und Machine Learning erweitert.
Im Mittelpunkt steht der praktische Umgang mit Daten: von der Aufbereitung und Analyse über die Auswahl geeigneter Methoden bis zur nachvollziehbaren Umsetzung mit Python und den entsprechenden Werkzeugen.
Die Themen können je nach Vorkenntnissen und Zielsetzung inhaltlich kombiniert und in Umfang und Dauer angepasst werden.
02 Data Analytics
DATA-001
Daten systematisch analysieren und mit Pandas effizient auswerten
DATA-002
Datenqualität erkennen, verbessern und reproduzierbar sicherstellen
DATA-003
Daten untersuchen, Zusammenhänge erkennen und Fragestellungen entwickeln
DATA-004
Daten verständlich visualisieren und Ergebnisse überzeugend kommunizieren
DATA-005
Daten aus unterschiedlichen Quellen zuverlässig extrahieren, transformieren und laden
DATA-006
Daten verstehen, analysieren und Ergebnisse fundiert interpretieren
03 Machine Learning
ML-001
Machine Learning verstehen und systematisch in Datenprojekten einsetzen
ML-002
Kontinuierliche Zielgrößen modellieren und Vorhersagen fundiert bewerten
ML-003
Kategorien zuverlässig vorhersagen und Klassifikationsmodelle richtig bewerten
ML-004
Baumverfahren verstehen, kombinieren und gezielt einsetzen
ML-005
Strukturen und Gruppen in Daten ohne vorgegebene Zielvariable entdecken
ML-006
Aus Rohdaten geeignete Merkmale für Machine-Learning-Modelle entwickeln
ML-007
Machine-Learning-Modelle belastbar vergleichen und ihre Generalisierung beurteilen
ML-008
Datenvorbereitung und Modellierung reproduzierbar zu einem Workflow verbinden
ML-009
Funktionsweise neuronaler Netze verstehen und erste Modelle entwickeln
ML-010
Von der Datenanalyse zum belastbaren Machine-Learning-Modell
04 Business Intelligence