Data Science und Big Data: Grundlagen, Tools und Anwendungen - Webinar von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Einführung in Data Science und Big Data
- Was ist Data Science?
- Was sind Big Data?
- Warum sind sie wichtig?
- Datenbeschaffung und Datenaufbereitung
- Datenquellen identifizieren
- Datenbeschaffungsmethoden (Web Scraping, APIs, Datenbanken)
- Daten bereinigen und transformieren
- Datenexploration und Visualisierung
- Grundlegende Statistik und Datenvisualisierung
- Explorative Datenanalyse
- Data Visualization Tools (z. B. Python mit Matplotlib oder R mit ggplot2)
- Data Mining und maschinelles Lernen
- Grundlagen des Data Mining
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Klassifikation, Regression, Clustering
- Machine Learning Tools (z. B. Scikit-Learn, TensorFlow)
- Big Data-Verarbeitung
- Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen
- Hadoop-Ökosystem (HDFS, MapReduce, Hive, Pig)
- NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra)
- Data Science mit Python
- Python-Grundlagen für Data Science
- Datenanalyse mit Pandas
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- Deep Learning und neuronale Netze
- Einführung in Deep Learning
- Neuronale Netzwerkarchitekturen (z. B. CNN, RNN)
- Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, Keras, PyTorch)
- Skalierung von Data Science-Projekten
- Cloud Computing und Skalierbarkeit
- Big Data-Architekturen (z. B. Lambda-Architektur)
- Echtzeit-Datenverarbeitung (z. B. Apache Kafka)
- Text Mining und Natural Language Processing
- Grundlagen des Text Minings
- Textvorverarbeitung und Feature-Extraktion
- Sentimentanalyse, Textklassifikation
- Anwendungen von Data Science und Big Data
- Predictive Analytics
- Customer Segmentation
- Fraud Detection
- Recommender Systems
- Ethik und Datenschutz in Data Science
- Datenschutzrichtlinien und -gesetze
- Bias und Fairness in Machine Learning
- Ethik im Umgang mit Daten
- Fallstudien und praktische Übungen
- Anwendung von Data Science-Tools und -Techniken auf reale Datensätze
- Entwicklung eines eigenen Data Science-Projekts
- Einführung in Data Science und Big Data
- Was ist Data Science?
- Was sind Big Data?
- Warum sind sie wichtig?
- Datenbeschaffung und Datenaufbereitung
- Datenquellen identifizieren
- Datenbeschaffungsmethoden ...
Lernziele
Das Seminar zielt darauf ab, Unternehmen das erforderliche Wissen und Verständnis über Data Science und Big Data zu vermitteln, um den Nutzen dieser Technologien in ihrem Geschäftsumfeld zu erkennen und zu maximieren. Das Seminar soll Unternehmen dabei unterstützen, Daten als strategischen Vermögenswert zu nutzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Effizienzsteigerungen zu erzielen, die Kundenerfahrung zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Das Seminar zielt darauf ab, Unternehmen das erforderliche Wissen und Verständnis über Data Science und Big Data zu vermitteln, um den Nutzen dieser Technologien in ihrem Geschäftsumfeld zu ... Mehr Informationen >>
Zielgruppen
Das Seminar richtet sich an Fachleute und Entscheidungsträger aus verschiedenen Bereichen, die ihr Verständnis für Data Science und Big Data erweitern möchten. Dazu gehören Führungskräfte, Datenmanager, IT-Experten, Marketing- und Vertriebsprofis, Produktmanager, Finanzexperten und HR-Profis. Vorkenntnisse in Data Science und Big Data sind nicht zwingend erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Daten und statistischen Konzepten wäre von Vorteil. Das Seminar kann auf die individuellen Bedürfnisse und Anforderungen der Teilnehmer zugeschnitten werden.
Das Seminar richtet sich an Fachleute und Entscheidungsträger aus verschiedenen Bereichen, die ihr Verständnis für Data Science und Big Data erweitern möchten. Dazu gehören Führungskräf ... Mehr Informationen >>