IU Akademie

Data Scientist - Methodische Grundlagen

Data Scientist - Methodische Grundlagen

IU Akademie

Veranstaltungsart Seminar / Kurs
Preis Auf Anfrage
Start Jederzeit
Dauer 4 Monate
Unterrichtsform Fern / Online
Abschluss Zertifikat

DEINE NEUE DATA SCIENCE EXPERTISE? HAT METHODE.

Data Science ist aus unserer heutigen, datengetriebenen Welt nicht mehr wegzudenken. Und eine Wissenschaft für sich. Sie hilft Unternehmen bei der Entscheidungsfindung, Performance- und Effizienzsteigerung. Und auch die Customer Experience kann nachhaltig erhöht werden. Mit Deiner Weiterbildung Data Scientist – Methodische Grundlagen (m/w/d) hast Du den vollen Data Science Durchblick.

 

Während Deiner Weiterbildung lernst Du, wie man mathematische Grundlagen einsetzt, um komplexe Modelle zu verstehen und statistische Analysen durchzuführen. Dazu sind lineare Algebra, Differentialrechnung, Wahrscheinlichkeitstheorie und Optimierung unerlässlich. Eine weitere Wissensbasis für Deine Zukunft liefern statistische Methoden, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Hypothesentests, Regressionsanalysen, Varianzanalysen und weitere statistische Verfahren kannst Du danach gezielt anwenden. Mithilfe von Deep Learning und Machine Learning gewinnst Du zusätzlich wertvolle Erkenntnisse aus Daten. Und wie Du neuronale Netzwerke konstruieren und gezielt trainieren kannst. Dazu helfen Dir auch verschiedene Machine Learning-Algorithmen, einschließlich überwachtes und unüberwachtes Lernen.

KOSTENLOS UND UNVERBINDLICH

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»Data Scientist - Methodische Grundlagen«


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Data Scientist - Methodische Grundlagen

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Weiterbildung mit Zukunft:


Wir lehren das, was in Deinem neuen Beruf gefragt ist. Schnell und effektiv. Nur 4 Monate in Vollzeit oder 8 Monate in Teilzeit. Und schon verbesserst Du Deine Chancen auf dem Arbeitsmarkt nachhaltig. Mit Deinem zertifizierten Abschluss auf Hochschulniveau.

 



1. WEITERFÜHRENDE MATHEMATIK

 

  • Kalkül

     

     

  • Integrale Transformationen

     

     

  • Vektoralgebra

     

     

  • Vektorrechnung

     

     

  • Matrizen und Vektorräume

     

     

  • Informationstheorie

     

     



    2. WEITERFÜHRENDE STATISTIK

     

  • Einführung in die Statistik

     

     

  • Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Anwendungen

     

     

  • Bayessche Statistik

     

     

  • Beschreibende Statistiken

     

     

  • Datenvisualisierung

     

     

  • Parameterschätzung

     

     

  • Hypothesentests

     

     



    3. MACHINE LEARNING

     

  • Beaufsichtigte, unbeaufsichtigte und verstärkte Lernansätze

     

     

  • Regression und Klassifizierung von Lernproblemen

     

     

  • Abschätzung funktionaler Abhängigkeiten mittels Regressionsverfahren

     

     

  • Daten-Clustering

     

     

  • Unterstützt Vektor-Maschinen, große Margenklassifizierung

     

     

  • Lernen in Entscheidungsbäumen

     

     


    4. DEEP LEARNING

     

  • Einführung in neuronale Netze und Tiefenverdienen

     

     

  • Netzwerkarchitekturen

     

     

  • Neuronales Netzwerktraining

     

     

  • Alternative Trainingsmethoden

     

     

  • Weitere Netzwerkarchitekturen
     

     

    Bildungsgutschein nutzbar: 100% Förderbar - Du bist arbeitssuchend? Dann ist Deine Weiterbildung mit Bildungsgutschein 100% kostenlos.


Anbieter

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Mülheimer Straße 38
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53604 Bad Honnef

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