Methodische Grundlagen für Data Analytics, Data Science und Data Management
Statistisches Wissen für die fundierte Big-Data-Analyse
Ziel
Die Durchführung komplexer Analysen großer Datenmengen ist ohne fundiertes Methodenwissen nicht möglich. Diese sind auch Voraussetzung für das Erkennen realer Zusammenhänge und das Ableiten valider Prognosen. In diesem Modul werden die entsprechenden methodischen Kenntnisse vermittelt, die im Data-Science-Umfeld zum Einsatz gelangen. Mithilfe eines Analytics-Tools können die Teilnehmer eigenständig Machine-Learning-Aufgaben erarbeiten.
Durchführung
Das Controller Institut führt seine Bildungsprogramme wie geplant durch. Sollte eine Abhaltung vor Ort nicht möglich sein, wird das Programm als Online-Training durchgeführt. Durch moderne Didaktik und performante Tools können wir Ihnen ein Lernerlebnis bieten, das die gewohnte Qualität und Praxisorientierung auch online sicherstellt. Wir entwickeln Kompetenzen weiter – auch online!
Aufbau und Inhalte
- Grundlagen der Statistik
- Stichproben
- Einführung in das Maschinelle Lernen
- Regression
- Klassifikation
- Segmentierung
- Evaluierung von Machine-Learning-Modellen
- Underfitting und Overfitting
- Data Management
- Datenverständnis und Datenvorverarbeitung
- Metadatenmanagement
- Datenintegration
- Datenqualität
Methodische Grundlagen für Data Analytics, Data Science und Data Management