Data Science Bootcamp (datasciencebootcamp.de)

DATA SCIENCE BOOTCAMP
das Original – Abschluss mit Zertifikat als Data Scientist

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Anmeldung unter: datasciencebootcamp.de
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In 5 Tagen ohne Vorkenntnisse zertifizierter Data Scientist werden: Im einwöchigen Seminar lernen Sie von Datenanalyse über maschinelles Lernen, über Python hin zu künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen die Theorie und Tools, die ein Data Scientist benötigt. Da zu Beginn die Grundlagen der Data Science behandelt werden, sind keine Vorkenntnisse nötig.

Die Kursinhalte setzten sich aus theoretischen Teilen und Praxisprojekten zusammen, an denen die Teilnehmer mit Echtdaten üben können. Dadurch sind Sie nach der Schulung bestens auf den Einstieg in die Arbeit als Data Scientist vorbereitet.

Schulungsprogramm

Tag 1: Data Science Grundlagen

Montag

In diesem Teil der Schulung lernen Sie die Grundlagen: wie ist das Feld Data Science entstanden, welche Möglichkeiten bieten Datenanalyse und Data Mining, was verbirgt sich hinter Predictive Analytics und welche Aufgaben hat ein Data Scientist.

• Data Science: das Feld im Überblick
• Einordnung und Abgrenzung: Data Science, Data Mining, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Predictive Analytics
• Skillset für die Arbeit als Data Scientist und die angrenzenden Berufe Data Engineer und Business Analyst
• Wie lernen Maschinen? Funktionsweise des Machine Learning
• Regression und Klassifikation
• Strukturierte und unstrukturierte Daten
• Zuordnen von Use Cases zu Methoden
• Modellvalidierung
• Explorative Analyse
• Data Science Workflow

Tag 2+3: Maschinelles Lernen

Dienstag und Mittwoch

Wie lernen Algorithmen, wie wähle ich das richtige Modell und wie erhalte ich präzise Vorhersagen? Maschinelles Lernen steht im Fokus der Tage 2 und 3 der Data Science Weiterbildung. Auch hier lernen Sie die Theorie und setzen diese anschließend in der Praxis an Echtdaten um: dafür zeichnen wir Daten mit Hilfe von Bewegungssensoren auf und erkennen anschließend Stöße – eine Anwendung, die beispielsweise in der Logistik von Bedeutung ist, aber genauso werden die Sensoren im Fitness-Armband eingesetzt. Die Methoden, die Sie lernen sind aber nicht auf eine Branche beschränkt: die gleichen Modelle können auch in der Finanzbranche, im Online-Marketing, im Ingenieursbereich usw. zum Einsatz kommen.

• Supervised Learning für Predictive Analytics
• Unsupervised Learning und Data Mining
• Lineare und logistische Regression
• Decision Trees, Random Forests, Boosting
• Clustering-Methoden
• Wahl des richtigen Modells in Abhängigkeit von Daten und Aufgabenstellung
• Erkennung von Overfitting und Strategien dagegen
• Interpretierbarkeit von Vorhersagen
• Hyperparameter
• Modellvalidierung und die Verlustfunktion
• Die wichtigsten Tools und Methoden des maschinellen Lernens
• Python für Machine Learning
• Anbindung von Datenquellen
• Praxisprojekt: Entwicklung und Validierung eines eigenen Vorhersagemodells

Tag 4+5: Deep Learning

Donnerstag und Freitag

Die künstliche Intelligenz hat durch tiefe neuronale Netze, das Deep Learning, in den letzten Jahren erstaunliche Fortschritte gemacht. Diesem spannenden Bereich widmet sich der letzte Schulungsteil des Zertifikatskurses. An den Bootcamp-Tagen 4 und 5 lernen Sie die Theorie künstlicher neuronaler Netze und den Einsatz für KI-Anwendungen mit Hilfe von Tools wie TensorFlow und Keras von Google. Sie entwickeln selbst neuronale Netze für Mustererkennung und Vorhersagen.

• Deep Learning als Teilgebiet von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
• Funktionen, Anzahl und Größe der Layer
• Feedforward-Netz
• Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
• Verlustfunktion (Loss Function)
• Stochastischer Gradientenabstieg
• Backpropagation-Algorithmus
• Tool-Überblick: TensorFlow, Keras, Python, Jupyter Notebooks, R, RStudio …
• Regularisierung im Deep Learning zur Vermeidung von Overfitting
• Fortgeschrittene Netzarchitekturen im Überblick am Beispiel von ConvNets
• Praxisprojekt Deep Learning

(Das Programm ist vorläufig und wird bis zum Kursbeginn ggf. noch aktualisiert.)

Data Science Zertifikat

Das Bootcamp ist ein Zertifikatskurs: Mit dem erfolgreichen Abschluss erwerben Sie das Data Science Zertifikat, ausgestellt durch IOMIDS^®.

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Infos zum Zertifikat: datasciencezertifikat.de

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