Schulungsübersicht
Einführung
- Der Data Science Prozess
- Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientist
Vorbereitungen für die Entwicklungsumgebung
- Bibliotheken, Frameworks, Sprachen und Werkzeuge
- Lokale Entwicklung
- Kollaborative webbasierte Entwicklung
Sammlung von Daten
- Verschiedene Arten von Daten
- Strukturierte
- Lokale Datenbanken
- Database Konnektoren
- Gängige Formate: xlxs, XML, Json, csv, ...
- Unstrukturiert
- Klicks, Zensuren, Smartphones
- APIs
- Internet of Things (IoT)
- Dokumente, Bilder, Videos, Töne
- Strukturierte
- Fallstudie: Kontinuierliches Sammeln großer Mengen unstrukturierter Daten
Datenspeicherung
- Relationale Datenbanken
- Nicht-relationale Datenbanken
- Hadoop: Verteiltes Dateisystem (HDFS)
- Spark: Ausfallsichere verteilte Datensätze (RDD)
- Cloud-Speicher
Datenvorbereitung
- Ingestion, Auswahl, Bereinigung und Transformation
- Sicherstellung der Datenqualität - Korrektheit, Aussagekraft und Sicherheit
- Ausnahmeberichte
Languages verwendet für Vorbereitung, Verarbeitung und Analyse
- Sprache R
- Einführung in R
- Datenmanipulation, Berechnung und grafische Darstellung
- Python
- Einführung in Python
- Manipulieren, Verarbeiten, Bereinigen und Verknacken von Daten
Datenanalyse
- Explorative Analyse
- Grundlegende Statistik
- Entwurf von Visualisierungen
- Verstehen von Daten
- Kausalität
- Merkmale und Transformationen
- Machine Learning
- Überwacht vs. unüberwacht
- Wann ist welches Modell zu verwenden?
- Natural Language Processing (NLP)
Data Visualization
- Beste Praktiken
- Auswahl des richtigen Diagramms für die richtigen Daten
- Farbpaletten
- Auf die nächste Stufe bringen
- Dashboards
- Interaktive Visualisierungen
- Geschichtenerzählen mit Daten
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Allgemeines Verständnis von Datenbankkonzepten
- Grundkenntnisse in Statistik
Erfahrungsberichte (4)
Praxisbeispiele ermöglichten es uns, eine echte Vorstellung davon zu bekommen, wie das Programm funktioniert. Ausführliche Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zur praktischen Anwendung.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Laborübung
Tse Kiat - ST Engineering Training & Simulation Systems Pte. Ltd.
Kurs - Automated Monitoring with Zabbix
Maschinelle Übersetzung
Alle Themen, die er abdeckte, einschließlich Beispiele. Er erklärte auch, wie sie uns im täglichen Job helfen.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Das, was ich am meisten an der Ausbildung gemocht habe, war die Organisation und die Lage.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurs - ArcGIS for Spatial Analysis
Maschinelle Übersetzung