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Schulungsübersicht
Einführung
- Der Data Science Prozess
- Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientists
Vorbereitung der Entwicklungsumgebung
- Bibliotheken, Frameworks, Sprachen und Tools
- Lokale Entwicklung
- Webbasierte kollaborative Entwicklung
Datenbeschaffung
-
Verschiedene Arten von Daten
-
Strukturiert
- Lokale Datenbanken
- Datenbankconnectoren
- Gängige Formate: xlxs, XML, Json, csv, ...
-
Unstrukturiert
- Klicks, Sensoren, Smartphones
- APIs
- Internet der Dinge (IoT)
- Dokumente, Bilder, Videos, Sounds
-
Strukturiert
- Fallstudie: Kontinuierliche Sammlung großer Mengen an unstrukturierten Daten
Datenspeicherung
- Relationale Datenbanken
- Nicht-relationale Datenbanken
- Hadoop: Distributed File System (HDFS)
- Spark: Resilient Distributed Dataset (RDD)
- Cloud-Speicher
Datenvorbereitung
- Erfassung, Auswahl, Reinigung und Transformation
- Sicherstellung der Datenqualität - Korrektheit, Sinnhaftigkeit und Sicherheit
- Ausnahmeverwaltung
Sprachen zur Vorbereitung, Verarbeitung und Analyse
-
R-Sprache
- Einführung in R
- Datenmanipulation, Berechnungen und grafische Darstellungen
-
Python
- Einführung in Python
- Manipulation, Verarbeitung, Reinigung und Analyse von Daten
Datenanalyse
-
Explorative Analyse
- Grundlegende Statistik
- Vorläufige Visualisierungen
- Verstehen der Daten
- Kausalität
- Features und Transformationen
-
Maschinelles Lernen
- Überwacht vs. nicht überwacht
- Wann welche Modelle verwendet werden
- Natural Language Processing (NLP)
Datenvisualisierung
- Best Practices
- Wahl der richtigen Darstellung für die Daten
- Farbpaletten
-
Erweiterung der Visualisierungen
- Dashboards
- Interaktive Visualisierungen
- Storytelling mit Daten
Zusammenfassung und Fazit
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Datenbankkonzepten
- Grundkenntnisse in Statistik
35 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Real world knowledge from someone in the industry