Praxisseminar
Data Science und Machine Learning

Das Praxisseminar Data Science und Machine Learning vermittelt den TeilnehmerInnen notwendige Kenntnisse, um komplexe Datensätze für Vorhersagemodelle zu nutzen und diese für eigene Anwendungszwecke einsetzen zu können.

Im Rahmen des Programms werden sowohl theoretisches Know-how, als auch praktische, direkt anwendbare Data Science-Lösungen vermittelt. Zunächst werden Problemstellungen im eigenen Unternehmen hinsichtlich der Data Science Aspekte diskutiert. Sodann werden im Rahmen von Workshops Werkzeuge und Methoden des Data Engineerings und maschinellen Lernens am Computer erlernt. Das Zusammenspiel aller Methoden wird anhand eines abschließenden Fallbeispiels demonstriert.

Das Programm umfasst folgende Lehrinhalte:

  • Der Data Scientist: Rolle, Kompetenzen, Aufgaben
  • Die Werkzeuge für eine effiziente Einführung von Data Science in deinem Unternehmen
  • Small and Big Data: Schaffe Intelligence aus unstrukturierten Daten
  • Data Engineering: die Prozessschritte zur Lösung von Fragestellungen
  • SmartData: Entwicklung und Durchführung von Big Data Projekten
  • Deep Learning/maschinelles Lernen: Finde heute Antworten für die Probleme von Morgen
  • Data Governance & Compliance: Erstellen eines firmenweiten Datenqualitätsmanagement

Programm Fakten:

Plätze
14

SPRACHE
Deutsch

KOSTEN IN EURO
2.000,- exkl. MwSt.
(2.400,- inkl. MwSt.)
mehr Infos

Tage
4

Nächster Termin
7.-8.10.2019
14.-15.10.2019

Zeit
9-17 Uhr

ABSCHLUSS
Teilnahmebestätigung

Nächste Schritte:

UPGRADE YOURSELF: in 5 Schritten zum/zur Datenexperten/Datenexpertin

Der Data Scientist – Schlüsselfigur im Business- und Data-Understanding

  • Die Expertenrolle zwischen Theorie und Praxis
  • Aufgaben und Funktionen
  • Erkennen der Problemstellung und Zielformulierung
  • Fallstudien aus der Praxis

 Data Engineering – von relationalen Datenbanken zu Big Data

  • Warm-up mit R und R-Studio
  • Datenarten, Datenquellen und Data Sourcing
  • Analyse und Aufbereitung der Rohdaten und Schaffung einer konsistenten Datenqualität
  • Das R-Tidyverse-Framework zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
  • Ansätze zur Verarbeitung großer Datenmengen

Data Science im Zwiespalt mit Governance und Compliance

  • Data Governance und Data Stewardship
  • Überprüfen und Erreichen von Datenqualitätszielen
  • Privatsphäre und Datenschutz: Anonymisieren von Datensätzen

Maschinelles Lernen und Deep Learning im Fokus

  • Verfahren und Frameworks für überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Fokus auf Entscheidungsbäume und Neuronale Netze
  • Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Standardbibliotheken
  • Tuning und Performance Assessment
  • Anwendung am Beispiel Deep Learning

Integrierendes Fallbeispiel – Predictive Maintenance

  • Explorative Datenanalyse inkl. Visualisierung
  • Feature Extraction und Feature Engineering
  • Bedeutung der Modellierung – Klassifikation, Regression – und deren Einsatz
  • Evaluierung der Algorithmen
  • Deployment und Integration in bestehende IT-Infrastruktur

Zielgruppe

Das Programm konzentriert sich auf Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen mit Grundkenntnissen der Programmierung und Datenanalyse, die mit einer Vielfalt von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen konfrontiert sind und sich aktuelles Wissen im Bereich Data Science (Data Engineering, maschinelles Lernen) aneignen und erweitern wollen.

Voraussetzungen

  • Ein fachspezifisches (berufliches) Know-how sollte vorhanden sein.

Deine Vorteile auf einen Blick

Du lernst den Nutzen und die Anwendungsfelder eines Data Scientist kennen und wendest diese zum Erfolg deines Unternehmens an. Mit Abschluss des Seminars ist es möglich, komplexe Datenmengen zu verstehen und aufzubereiten als auch für Vorhersagemodelle im eigenen Unternehmenskontext einzusetzen. Neben einen Überblick über unterschiedliche Frameworks bekommst Du einen vertieften Einblick in das Data Science-Ökosystem R und R-Studio.

Deine Technikum Wien Academy

  • Du & Deine Karriere im Fokus
  • Gute Vereinbarkeit von Beruf und Weiterbildung
  • Praxisnahes Wissen aus Deinem Berufsfeld
  • Top-Networkingpotential mit KommilitonInnen aus unterschiedlichen Branchen

Data Science und Machine Learning: Abschluss & Kosten

Abschluss: Teilnahmebestätigung
Kosten: 2.000 EUR (exkl. MwSt.)

Nach dem Abschluss des 4-tägigen Programms erhältst du von der FH Technikum Wien eine Teilnahmebestätigung über die erlernten Methoden im Bereich Data Science und Machine Learning und hast einen vertiefenden Einblick über die Aufgaben und Werkzeuge des Data Scientisten. Des Weiteren erlangst du wichtige Kenntnisse und Fähigkeiten, um Big Data Projekte durchzuführen.

Leitung

DI Dr. Felix Mödritscher

+43 1 333 40 77 – 622
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Trainer

FH-Prof. Priv.-Doz. Mag. Dr. David Meyer

E-Mail senden

Trainer

FH-Prof. DI Dr. Lars Mehnen

+43 1 333 40 77 – 622
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