Data Science Boot Camp ONLINE (Juni 2025)

Fit für diе berufliche digitale Zukunft mit datenanalytischer Kompetenz

Veranstaltungsort: online (Webinar)

Aktuelle Mega-Trends wie Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, E-Commerce, Social Media und IoT (Internet of Things) führen zu einer rasanten Zunahme an Daten, die für Unternehmen und Behörden zunehmend zum zentralen Erfolgsfaktor werden (Daten als ''Rohstoff'' des 21. Jahrhunderts). Die durch intelligente Datenanalysen gewonnenen Informationen liefern wichtige Erkenntnisse für den Geschäftserfolg von Unternehmen ('Business Intelligence"). Auch Behörden nutzen die Möglichkeiten intelligenter Datenanalysen, um den Erfolg ihrer Tätigkeit nachhaltig zu verbessern. 

Data Science ist eine Querschnittsdisziplin und wird nicht nur in Unternehmen und Behörden erfolgreich eingesetzt, sondern auch in anderen Bereichen wie z.B. in der Medizin, im Bildungswesen und Medienbereich sowie in sozial- und naturwissenschaftlichen Berufsfeldern.

In diesem 5-tägigen Boot Camp erhalten Sie einen umfassenden und verständlichen Einstieg in die wichtigsten Analysetechniken der Data Science und Data Analytics (Machine Learning mit Data Mining, Explorative Analytics, Predictive Analytics etc.). Die Anwendung der erlernten Datenanalysetechniken erfolgt in praxisbezogenen Übungen und Fallstudien am Laptop/PC. Sie erfahren zudem, wie Sie die Methoden und Techniken von Data Analytics und Machine Learning in Ihrem beruflichen Umfeld gewinnbringend einsetzen können. Der Seminarleiter bringt hierzu eine 15-jährige Berufserfahrung als Leiter von zahlreichen Data Science-Projekten ein. Die bloße Theorie und das Programmieren in Python ist nur die eine Seite, die praktische Umsetzung von Data Science in verschiedenen Berufsfeldern die andere Seite. Viele Seminare zu Data Science und Machine Learning werden von ausgebildeten Programmierern angeboten, die sich zu diesen datenanalytischen Methoden und Techniken selbst (theoretisch) weitergebildet haben, dies auch gut beherrschen, jedoch keine Erfahrungen in der Umsetzung in der beruflichen Praxis haben. Diese sind jedoch essentiell, damit das Erlernte für Sie keine “akademische Übung” bleibt, sondern in Ihrem beruflichen Umfeld gewinnbringend eingesetzt werden kann. Hier profitieren Sie von den wertvollen praktischen Erfahrungen des Seminarleiters, der hierzu die "SUCCESS-Formel" für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning im beruflichen Umfeld entwickelt hat.
 

Wenn Sie sich in Ihrem Berufsfeld zu Data Analytics und Machine Learning weiterentwickeln möchten oder eine berufliche Neuorientierung in diesem Bereich anstreben, sind Sie im Data Science Boot Camp genau richtig. Hier erhalten Sie eine solide, verständliche und umfängliche Grundausbildung zu einem fairen Preis. Data Analytics und Machine Learning sind kein "Hexenwerk", Sie werden Schritt für Schritt an diese Themen herangeführt und in Ihrem Lernfortschritt professionell begleitet. 

Für das Seminar benötigen Sie einen Laptop oder PC mit Windows- oder Mac-Betriebssystem, einen Browser und Mikrofon. Eine Kamera ist nicht zwingend erforderlich. Nach der Anmeldung zum Seminar erhalten Sie Download-Links für kostenfreie Data Science Software, die im Seminar verwendet wird.

Für die Teilnahme sind keine Vorkenntnisse notwendig, außer natürlich Interesse am Thema und Affinität zu Daten.

Seminarinhalte:

Einführung in Data Science, Data Analytics und Machine Learning (1. Tag)

o Algorithmen im Machine Learning

o Unsupervised Learning und Supervised Learning

o Explorative Analytics und Predictive Analytics

o Data Mining, Text Mining und Image Mining

o Nutzen und Treiber von Data Analytics und Machine Learning

o Anwendungsbereiche von Data Analytics und Machine Learning in der Praxis

o Rechtliche und ethische Aspekte von Data Analytics und Machine Learning

Methodische Grundlagen von Data Analytics und Machine Learning mit praxisbezogenen Fallstudien (2. Tag)

o Modellevaluierung: Evaluationstechniken (z.B. Kreuzvalidierung)

o Modellevaluierung: Evaluationsmetriken (z.B. Silhouette-Score, Classification Accuracy, R2)

Methodische Vertiefung von Data Analytics und Machine Learning (3. Tag)

o Modelltraining: Funktionsweise von ausgewählten Algorithmen des Machine Learning

o Modelloptimierung: Tuning von Algorithmen des Machine Learning

o Modelloptimierung: Aspekte des Data Preprocessing & Ensemble Learning

Data Mining und Machine Learning mit Python (4. und 5. Tag)

o Grundlegende Einführung in die Programmierung mit Python

o Fallstudien in Python zu Data Science und Machine Learning aus der beruflichen Praxis

Bei Interesse an einer Teilnahme bitte Email an [email protected] senden.