Erhalten Sie hier einen Einstieg in die Welt der Datenwissenschaft.
Machen Sie sich selbst ein Bild davon, was Data Science beinhaltet und welche Potenziale sie in Unternehmen und Organisationen entfalten kann!
Blended Learning
Datenbasierte Entscheidungen, detaillierte Analysen und möglichst genaue, datengestützte Prognosen sind für Unternehmen aller Branchen unverzichtbar geworden. Die Aufgaben sind komplex und erfordern besondere Expertise. Gefragt sind Data Analysts und Data Scientists, die in der Lage sind, große Datenmengen zu bewältigen und mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen komplexe Analysen durchzuführen.
Sie haben bereits Grundkenntnisse in Data Science und möchten sich in diesem stark nachgefragten Berufsfeld professionalisieren? Dieser sechsmonatige Kurs bietet Ihnen die umfassende Qualifizierung dafür. Angeleitet von kompetenten und erfahrenen Datenexpert:innen lernen Sie alles, was Sie für Datenanalyse-Projekte brauchen. Sie tauchen tief in das Business Understanding ein, rekapitulieren die Grundlagen der Data Science und lernen dann in vielen Übungsprojekten die praktische Arbeit bis ins Detail kennen. Dabei benötigen Sie keine Programmierkenntnisse: Denn mit der Open-Source-Software KNIME können Sie alle Schritte des Data Science Prozesses umsetzen und auch ohne tiefere IT-Kenntnisse komplexe Machine-Learning-Modelle erstellen.
Modul 1: Selbstlernphase
6 Wochen
Business Understanding und erste Schritte in KNIME
Business Understanding und erste Schritte in KNIME
Teil 1: Business Understanding und Konzepte des Data Minings
Zu Beginn der ersten Selbstlerneinheit lernen Sie, Anwendungsfälle zu identifizieren und zu beschreiben, wie Sie Business-Probleme durch die Analyse von Daten und die Anwendung von Machine Learning lösen können. Danach erfahren Sie alles über die Grundlagen und Voraussetzungen für eigene Datenprojekte und tauchen tief in die Konzepte von Datenstrukturen und Machine Learning ein:
- Wissens-Check Data Science und Künstliche Intelligenz
- Die Fähigkeiten und Rolle des Data Scientisten
- Die Zusammensetzung von Daten-Teams
- Vertikale Anwendungsfelder in Unternehmen
- Horizontale Anwendungsfelder in Unternehmen
- Überwachtes Lernen: Klassifikation, Regression, Zeitreihen
- Unüberwachtes Lernen: Segmente, Anomalien, Muster
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
- Daten erfassen und Relevanz beurteilen
- Big Data, Datentypen, Datenstrukturen
- Datenintegration, Datenquellen, Datenbanken
- Data Warehouse, virtuelle Datenbanken und Data Lake
Teil 2: Installation und Einführung in die Arbeit mit KNIME
Nachdem Sie alles über die Grundlagen und Konzepte der Data Science erfahren haben, machen Sie als nächstes die ersten Schritte in der praktischen Anwendung. Sie machen sich mit der Anwendung des Tools KNIME vertraut, eine leistungsstarke Entwicklungsplattform für das Data Mining, mit der Sie komplexe Datenanalyse- und Data -Science-Projekte durchführen können:
- Installation und Workspace einrichten
- Das Konzept der Nodes und Workflows
- Die Benutzeroberfläche kennenlernen
- Excel Reader und Konfigurationsmenü
- Outputs und weitere Import-Nodes
- Dokumentation und Workflow-Organisation
Modul 2: Webinar
60 Min.
Fragestunde und Vorbereitung der Arbeit in KNIME
Fragestunde und Vorbereitung der Arbeit in KNIME
Im ersten inhaltlichen Webinar blicken Sie gemeinsam mit den Referent:innen auf die Inhalte der ersten Selbstlernphase zurück. Schwerpunkt des Webinars wird die Beantwortung Ihrer Fragen sein.
Modul 3: Selbstlernphase
6 Wochen
Data Understanding und Data Preparation
Data Understanding und Data Preparation
In diesem Modul lernen Sie alle Arbeitsschritte und Konzepte für die Vorbereitung der Daten für den Modeling-Prozess kennen. Zuerst analysieren Sie die Daten, indem Sie unterschiedliche Visualisierungstechniken anwenden, um Muster, Trends und Ausreißer zu erkennen. Danach bereinigen Sie die Daten und bereiten Sie für die Transformation vor:
- Datenvorbereitung: Probleme erkennen
- Strategien zur Problembehebung
- Harmonisierung von Zeitreihen
- Datenvisualisierung und Datenanalyse
- Tabellen, Diagramme, Parameter, Kovarianz
- Datenvisualisierung in KNIME
- Datenbereinigung in KNIME
- Datentransformation in KNIME
- Übungsprojekt zur Datenvorbereitung
Modul 4: Webinar
60 Min.
Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 3
Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 3
Im zweiten Webinar widmen Sie sich zusammen mit den Referent:innen vor allem dem Übungsprojekt. Ein möglicher Lösungsweg wird vorgestellt. Natürlich besteht auch hier wieder ausreichend Möglichkeit, Fragen zu stellen.
Modul 5: Selbstlernphase
6 Wochen
Die Modeling-Phase
Die Modeling-Phase
Jetzt geht es an das Modeling auf Basis der Daten. Sie lernen zuerst, wie Sie den passenden Algorithmus und die richtige Methodik finden, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Im Anschluss daran fokussieren Sie sich darauf, wie man die Ergebnisse der Modelle adäquat bewertet und interpretiert. In Praxisübungen führen Sie die Prozesse selbst in KNIME aus und setzen dabei auch komplexere Klassifikations- und Clustering-Aufgaben um:
- Eigenschaften für das Modeling
- Algorithmus und Methodik auswählen: Klassifizierung und KNN
- Ergebnis beurteilen: Klassifizierung und KNN
- Machine Learning in KNIME: Klassifikation
- Algorithmus und Methodik auswählen: Regression und Clustering
- Ergebnis beurteilen: Regression und Clustering
- Machine Learning in KNIME: Komplexe Klassifikation und Clustering
- Übungsprojekt zur Erstellung des Datenmodells
Modul 6: Webinar
60 Min.
Fragestunde und gemeinsames Deep-dive ins Modeling
Fragestunde und gemeinsames Deep-dive ins Modeling
Das dritte Webinar nutzen Sie noch einmal für einen Deep-dive in die Modeling-Konzepte. Sie wiederholen die wichtigsten Fakten über Algorithmen und Methodiken und setzen einen besonderen Fokus auf die Ergebnisbeurteilung der eingesetzten Modelle.
Modul 7: Selbstlernphase
6 Wochen
Deployment, Überwachung und Fehlersuche
Deployment, Überwachung und Fehlersuche
In der vierten Selbstlernphase geht es an die letzten Schritte im CRISP-DM-Prozess, die Evaluation und das Deployment des Datenmodells. Auch hier gehen Sie Schritt für Schritt anhand von Anleitungen und eigenen Praxisaufgaben in KNIME vor. Am Ende bringen Sie den gesamten Prozess in Produktion und überführen ihn in einen automatisierten KNIME-Workflow:
- Implementierung des Modells
- Strukturiertes Testing des Modells
- Systematische Fehlersuche
- Überwachung und Überprüfung
- Wartung und Aktualisierung
- Export von Daten in Datenbanken
- Erstellen und Versenden von Reports
- Automatisierte Ausführung des KNIME-Workflows
- Übungsprojekt zu Evaluation und Deployment
Modul 8: Webinar
60 Min.
Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 7
Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 7
Im vierten Webinar widmen Sie sich der Übungsprojekt aus Modul 7. Neben Insights für Lösungswege zur Aufgabe bekommen Sie von den Referent:innen Tipps und Hinweise zur Vorbereitung auf die Abschlussprüfung.
Inhalte
1. Business Understanding für die Datenanalyse
- Wissens-Check Data Science und Künstliche Intelligenz
- Die Fähigkeiten und Rolle des Data Scientisten
- Die Zusammensetzung von Daten-Teams
- Vertikale Anwendungsfelder in Unternehmen
- Horizontale Anwendungsfelder in Unternehmen
- Überwachtes Lernen: Klassifikation, Regression, Zeitreihen
- Unüberwachtes Lernen: Segmente, Anomalien, Muster
- Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
- Daten erfassen und Relevanz beurteilen
- Big Data, Datentypen, Datenstrukturen
- Datenintegration, Datenquellen, Datenbanken
- Data Warehouse, virtuelle Datenbanken und Data Lake
2. Bedienung und erste Schritte in KNIME
- Installation und Workspace einrichten
- Das Konzept der Nodes und Workflows
- Die Benutzeroberfläche kennenlernen
- Excel Reader und Konfigurationsmenü
- Outputs und weitere Import-Nodes
- Dokumentation und Workflow-Organisation
3. Data Understanding und Data Preparation
- Datenvorbereitung: Probleme erkennen
- Strategien zur Problembehebung
- Harmonisierung von Zeitreihen
- Datenvisualisierung und Datenanalyse
- Tabellen, Diagramme, Parameter, Kovarianz
- Datenvisualisierung in KNIME
- Datenbereinigung in KNIME
- Datentransformation in KNIME
4. Data Modeling
- Eigenschaften für das Modeling
- Algorithmus und Methodik auswählen: Klassifizierung und KNN
- Ergebnis beurteilen: Klassifizierung und KNN
- Machine Learning in KNIME: Klassifikation
- Algorithmus und Methodik auswählen: Regression und Clustering
- Ergebnis beurteilen: Regression und Clustering
- Machine Learning in KNIME: Komplexe Klassifikation und Clustering
5. Deployment, Überwachung und Fehlersuche
- Implementierung des Modells
- Strukturiertes Testing des Modells
- Systematische Fehlersuche
- Überwachung und Überprüfung
- Wartung und Aktualisierung
- Export von Daten in Datenbanken
- Erstellen und Versenden von Reports
- Automatisierte Ausführung des KNIME-Workflows
6. Abschlussprojekt
Nach den Praxisaufgaben, mit denen verschiedene Szenarien und die einzelnen Stufen des CRIPS-DM-Prozesses eingeübt wurden, steht am Ende des Kurses ein Abschlussprojekt, in dem der ganze Datenanalyse-Prozess durchlaufen wird.
So lernen Sie in diesem Kurs
Dieser Online-Kurs bietet Ihnen ein digitales Blended-Konzept, das extra für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 3-4 Stunden pro Woche kommen Sie sicher ans Ziel. Alternativ können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernen Sie in dem Kurs:
Selbstlernphasen: Lernen Sie selbstbestimmt, in Ihrem eigenen Tempo und wann immer Sie möchten. Unsere Kurse bieten Ihnen dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.
Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren treffen Sie Ihre Referent:innen persönlich. Sie erhalten Antworten auf Ihre Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um Ihr Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.
Praxisaufgaben: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu lernen, erhalten Sie Zugang zu Datenprojekten, die es Ihnen ermöglichen, die erlernten Techniken und Methoden auf reale Probleme anzuwenden. Durch diese Übungen erhalten Sie ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Daten und erarbeiten sich Methoden und Techniken, die Sie im beruflichen Alltag anwenden können.
Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht Ihnen eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären Sie Fragen.
Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat und ein Open Badge, das Sie ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen können.
Future Jobs Club: Erhalten Sie exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, Micro-Learnings (sparks), News und Future Work Hacks.
In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Ihr Nutzen
Nach dem Lehrgang sind Sie in der Lage, alle wichtigen Aufgaben in Datenanalyse und Data Science selbst durchzuführen:
- Sie haben ein tiefgreifendes und detailliertes Verständnis aller Themen im Zusammenhang mit Datenanalyse, Data Science und maschinellem Lernen.
- Sie können Datenprojekte im eigenen Unternehmen organisieren, konzipieren und praktisch umsetzen.
- Sie haben vielseitige Herangehensweisen für das Business Understanding von Unternehmensdaten und Datenanalysen.
- Sie können auch große Datenmengen für Datenanalysen importieren, strukturieren, strukturieren und qualifizieren.
- Sie können aussagekräftige Datenanalysen erstellen und visualisieren.
- Sie können mit prädiktiven Datenanalysen zuverlässige Vorhersagen treffen.
- Sie können Datenmodelle mit überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen trainieren.
- Sie können Ihre trainierten Datenmodelle in Produktion bringen und in Automatisierungsprozesse einbinden.
- Sie können die Open-Source-Software KNIME für professionelle Datenprojekte einsetzen.
Nehmen Sie aktiv an unserer Online- Community teil, arbeiten Sie mit Ihren eigenen Fragestellungen – so profitieren Sie am meisten von diesem Kurs. Dadurch bringen Sie die Inhalte sowohl im Selbststudium als auch in praktischen Übungen in die Anwendung.
Methoden
Vermittlung der Inhalte über digitale Bestandteile wie z.B. E-Learnings, interaktive Übungen, Webinare, Lernkontrollen und mehr. Austausch mit Lerner:innen und Expert:innen über eine Community. Ortsungebunden und jederzeit abrufbar. Mobil lernen, wann und wo Sie möchten!
Für wen ist der Kurs geeignet?
Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte aus allen Branchen, die sich zum Data Analyst oder Data Scientist weiterbilden möchten. Er ist gleichermaßen geeignet für Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen als auch für Personen mit Vorwissen, die ihre Aufgaben und Rolle schärfen und mit ihrer Arbeit für einen größeren Impact sorgen möchten.
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich! Grundlagenkenntnisse der Data Science werden vorausgesetzt.
Wir empfehlen, dass Sie vor dieser Weiterbildung den Kurs Smart Data Science (buchbar als Online-Kurs (31549) oder Präsenzseminar (30298) besuchen.
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Sparen Sie über 300 Euro!
Die Module dieser Master Class können Sie auch einzeln buchen. Bei Buchung der gesamten Master Class zum Preis von 3.440 Euro (statt 3.770 Euro) sparen Sie über 300 € im Vergleich zur Einzelbuchung der Module.
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Starttermine und Details
11.12.2023
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Buchungsnummer:
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€ 2.990,- zzgl. MwSt.
€ 3.558,10 inkl. MwSt.
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Technische Hinweise
Für die Durchführung unserer Online-Veranstaltungen nutzen wir verschiedene Techniken.
Module
3-4 Stunden pro Woche über 6 Monate
Webinar
Fragestunde und Vorbereitung der Arbeit in KNIME
Termin
11.01.2024
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Tagesablauf
Beginn 13:00 Uhr, Ende ca. 14:00 Uhr
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 3
Termin
23.02.2024
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Beginn 13:00 Uhr, Ende ca. 14:00 Uhr
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Fragestunde und gemeinsames Deep-dive ins Modeling
Termin
12.04.2024
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Beginn 11:00 Uhr, Ende ca. 12:00 Uhr
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 7
Termin
29.05.2024
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21.03.2024
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Fragestunde und Vorbereitung der Arbeit in KNIME
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21.03.2024
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 3
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03.05.2024
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Fragestunde und gemeinsames Deep-dive ins Modeling
Termin
21.06.2024
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 7
Termin
08.08.2024
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29.05.2024
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Fragestunde und Vorbereitung der Arbeit in KNIME
Termin
29.05.2024
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Beginn 14:30 Uhr, Ende ca. 15:30 Uhr
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 3
Termin
12.07.2024
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Fragestunde und gemeinsames Deep-dive ins Modeling
Termin
28.08.2024
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 7
Termin
04.10.2024
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19.09.2024
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Fragestunde und Vorbereitung der Arbeit in KNIME
Termin
19.09.2024
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 3
Termin
07.11.2024
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Fragestunde und gemeinsames Deep-dive ins Modeling
Termin
09.01.2025
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Reflexion der Übungsaufgabe aus Modul 7
Termin
13.02.2025
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Durchführung gesichert
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