Umsetzung und Implementierung von Machine- Learning-Szenarien

Die wichtigsten Werkzeuge im Überblick

Ziel

Es gibt mittlerweile eine Vielzahl verschiedener Softwarelösungen und Programmiersprachen, um Machine Learning anzuwenden. Ohne die Auswahl der richtigen und zur Ausgangslage des Unternehmens passenden Tools sind Projekte im Data-Science-Umfeld mit Machine Learning nicht umzusetzen. Nach einer kurzen Vorstellung dieser Tools werden konkrete Data-Science-Anwendungsfälle theoretisch vorbereitet und in praktischen Hands-on Sessions umgesetzt (z.B. Demand Forecasting). Anhand vieler praktischer Beispiele vermitteln die Trainer:innen jene „Tipps & Tricks“, die es braucht, um Machine Learning in Data-Science-Projekten erfolgreich umzusetzen.

Dieses Modul sollte nur in Kombination mit dem Modul „Methodische Grundlagen für Data Analytics und Data Science“ besucht werden.

Nächste Termine

4 Halbtage

13.12.202209:00 - 12:30online14.12.202209:00 - 12:30online19.12.202209:00 - 12:30online20.12.202209:00 - 12:30online

Anmeldeschluss: 30 Tage vor Programmstart. Bei Buchung nach Anmeldeschluss kontaktieren Sie bitte das Programm-Management!

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4 Halbtage

11.05.202309:00 - 12:30online12.05.202309:00 - 12:30online25.05.202309:00 - 12:30online26.05.202309:00 - 12:30online

Anmeldeschluss: 30 Tage vor Programmstart. Bei Buchung nach Anmeldeschluss kontaktieren Sie bitte das Programm-Management!

Aufbau und Inhalte

Alle Inhalte werden ergänzt durch Beispiele und Erfahrungen aus der echten Praxis und praktischen Übungen in KNIME. 

  • Datenvorbereitung und -verständnis
    • explorative Datenanalyse;
    • Datenbereinigung und -selektion.
  • Methoden der Datenvisualisierung
    • Richtlinien und Fallstricke;
    • Reporting-Tools (z.B. PowerBI).
  • Machine-Learning-Tools und deren Grenzen
    • Überblick zu KNIME, Python, R und Azure;
    • Leitfaden zur Auswahl des richtigen Tools.
  • Anwendungsfälle
    • Anomalieerkennung (z.B. Früherkennung von Maschinenverschleiß oder Betrugserkennung);
    • Zeitreihenvorhersage (z.B. Bedarfs- oder Umsatzprognose).
  • Datenschutz und Ethik.

Ihre Trainer:innen

Umsetzung und Implementierung von Machine- Learning-Szenarien

Die Seminar- und Lehrgangsgebühr inkludiert neben der vermittelten Inhalte auch die entsprechenden Unterlagen sowie bei Präsenzveranstaltungen die Verpflegung (Snacks, Getränke, Mittagessen) der Teilnehmer vor Ort. Alle Preise exkl. 20% USt.

- 100 €

13.12.2022 - 20.12.2022
online

1.190
regulärer Preis
1.090
Mitgliederpreis

Dieses Modul ist auch im Lehrgang: Certified Business Data Scientist enthalten.

- 100 €

11.05.2023 - 26.05.2023
online

1.190
regulärer Preis
1.090
Mitgliederpreis

Dieses Modul ist auch im Lehrgang: Certified Business Data Scientist enthalten.

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