Zertifikatslehrgang Data Scientist

Der Data Scientist Lehrgang (25.-28. Februar 2019) vermittelt den Teilnehmern notwendige Kenntnisse, um komplexe Datensätze für Vorhersagemodelle zu nutzen und diese für eigene Anwendungszwecke einsetzen zu können.

Methode

Im Rahmen des Lehrganges 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.

Lehrgangszertifikat

Nach dem Abschluss des 4-tätigen Lehrgangs erhalten Sie von der imh GmbH und FH Technikum Wien eine Teilnahmebestätigung über die erlernten Methoden im Bereich Data Science und haben einen vertiefenden Einblick über die Aufgaben und Werkzeuge des Data Scientisten. Des Weiteren erhalten Sie  wichtige Kenntnisse und Fähigkeiten um Big Data Projekte durchzuführen.

Lehrinhalte

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

UPGRADE YOURSELF: in 5 Modulen zum Datenexperten

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

Der Lehrgang 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.

Zugangsvoraussetzungen

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

Ziel

Sie lernen den Nutzen und die Anwendungsfelder eines Data Scientist kennen und wenden diese zum Erfolg Ihres Unternehmens an. Mit Abschluss des Lehrgangs ist es Ihnen möglich, komplexe Datenmengen zu verstehen und aufzubereiten als auch für Vorhersagemodelle im eigenen Unternehmenskontext einzusetzen. Neben einen Überblick über unterschiedliche Frameworks bekommen sie einen vertieften Einblick in das Data Science-Ökosystem R und R-Studio.

Darum das Technikum Wien

  • Du & Deine Karriere im Fokus
  • Lebensnahe Studienbedingungen mit guter Vereinbarkeit von Beruf und Studium
  • Praxisnahes Wissen aus Deinem Berufsfeld
  • Exklusive Weiterbildung in Kleingruppen
  • Top-Networkingpotential mit KommilitonInnen aus unterschiedlichen Branchen
  • Ausgezeichnete Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel (U6, S-Bahn, mehrere Straßenbahnen) + günstige Parkgarage in nächster Nähe

Seminarleitung

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

+43 1 333 40 77 – 394
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