Data Science Workshop: Data Science anhand von konkreten Fallstudien erlernen
Classroom training | German | Claim
Duration of training: 2 days
Objectives
Unternehmen stehen heute nahezu Unmengen an Daten zur Verfügung. Sicher haben Sie sich schon oft gefragt, wie Sie "mehr" aus Ihren Daten machen könnten, wenn Sie diese zielgerichtet auswerten. Fragestellungen sind z.B.:
- Prozesse und Preise optimieren
- ihre Kunden und Lieferanten besser bewerten
- Ihre Märkte besser einschätzen
Nutzen:
Sie lernen in der Schulung:
- Ihre Ziele und Fragestellungen auf der Basis Ihrer Daten zu definieren
- Ihre eigenen tabellarischen Daten in die sogenannten Jupyter-Notebooks einzulesen und vorzuverarbeiten
- Statistische Analysen durchzuführen
- Verschiedenste Visualisierungen der Daten zu erzeugen und
- zu Ergebnissen zusammenzufassen
Und dieser Kurs ist wirklich ein "Workshop": es gibt keine Folien! Wir erarbeiten uns das praktische Wissen ausschließlich anhand realer Daten und realer Fallstudien, die Sie selber Schritt-für-Schritt unter Anleitung des Dozenten durcharbeiten. "Learning by doing" ist hier das zentrale Kurskonzept. So sind die Ergebnisse auf Ihren Arbeitsalltag sofort übertragbar.
Am Ende dieses zwei-tägigen Workshops verlassen Sie den Kurs nicht nur mit neuem Wissen über Data Science und Tools, sondern auch mit lauffähigen Beispielen von Data Science Analysen, die Sie gleich auf die Daten Ihres eigenen Unternehmens anwenden können.
Target audience
- Führungskräfte
- Projektleiter
- Geschäftsführer
Requirements
Programmiervorkenntnisse sind explizit nicht notwendig.
Agenda
Um heute neues Wissen aus Daten zu generieren sind "Jupyter Notebooks" der neue Goldstandard ("Jupyter is the new Excel"). Hier kann man mit wenigen Python-Befehlen - in Verbindung mit mächtigen Bibliotheken wie Pandas zum Zugriff auf die Daten und Generierung von Statistiken und Matplotlib zur Erzeugung unterschiedlichster Visualisierungen und Datenansichten - in wenigen Schritten rasch neue Erkenntnisse aus den Daten gewinnen.
Es werden in den zwei Kurstagen insgesamt vier verschiedene konkrete Data Science Fallstudien anhand realer Daten zusammen mit den Teilnehmern Schritt-für-Schritt erarbeitet. Dabei werden u.a. folgende Inhalte vermittelt:
- Einrichten einer Jupyter-Notebook-Arbeitsumgebung
- Daten einlesen mit Pandas
- Datenvorverarbeitung mit Pandas: z.B. Datenlücken behandeln, fehlerhafte Daten automatisch erkennen
- einfache deskriptive Statistiken (Kennwerte) für eigene Daten mit Pandas erzeugen
- Daten selektieren, sortieren und analysieren
- Erzeugen anspruchsvoller 2D und 3D Datenvisualisierungen mittels Matplotlib
- Speichern erzeugter Diagramme und Optimieren für eigene Reports
- Erste Schritte zum Maschinellen Lernen
Objectives
Unternehmen stehen heute nahezu Unmengen an Daten zur Verfügung. Sicher haben Sie sich schon oft gefragt, wie Sie "mehr" aus Ihren Daten machen könnten, wenn Sie diese zielgerichtet auswerten. Fragestellungen sind z.B.:
- Prozesse und Preise optimieren
- ihre Kunden und Lieferanten besser bewerten
- Ihre Märkte besser einschätzen
Nutzen:
Sie lernen in der Schulung:
- Ihre Ziele und Fragestellungen auf der Basis Ihrer Daten zu definieren
- Ihre eigenen tabellarischen Daten in die sogenannten Jupyter-Notebooks einzulesen und vorzuverarbeiten
- Statistische Analysen durchzuführen
- Verschiedenste Visualisierungen der Daten zu erzeugen und
- zu Ergebnissen zusammenzufassen
Und dieser Kurs ist wirklich ein "Workshop": es gibt keine Folien! Wir erarbeiten uns das praktische Wissen ausschließlich anhand realer Daten und realer Fallstudien, die Sie selber Schritt-für-Schritt unter Anleitung des Dozenten durcharbeiten. "Learning by doing" ist hier das zentrale Kurskonzept. So sind die Ergebnisse auf Ihren Arbeitsalltag sofort übertragbar.
Am Ende dieses zwei-tägigen Workshops verlassen Sie den Kurs nicht nur mit neuem Wissen über Data Science und Tools, sondern auch mit lauffähigen Beispielen von Data Science Analysen, die Sie gleich auf die Daten Ihres eigenen Unternehmens anwenden können.
Target audience
- Führungskräfte
- Projektleiter
- Geschäftsführer
Requirements
Programmiervorkenntnisse sind explizit nicht notwendig.
Agenda
Um heute neues Wissen aus Daten zu generieren sind "Jupyter Notebooks" der neue Goldstandard ("Jupyter is the new Excel"). Hier kann man mit wenigen Python-Befehlen - in Verbindung mit mächtigen Bibliotheken wie Pandas zum Zugriff auf die Daten und Generierung von Statistiken und Matplotlib zur Erzeugung unterschiedlichster Visualisierungen und Datenansichten - in wenigen Schritten rasch neue Erkenntnisse aus den Daten gewinnen.
Es werden in den zwei Kurstagen insgesamt vier verschiedene konkrete Data Science Fallstudien anhand realer Daten zusammen mit den Teilnehmern Schritt-für-Schritt erarbeitet. Dabei werden u.a. folgende Inhalte vermittelt:
- Einrichten einer Jupyter-Notebook-Arbeitsumgebung
- Daten einlesen mit Pandas
- Datenvorverarbeitung mit Pandas: z.B. Datenlücken behandeln, fehlerhafte Daten automatisch erkennen
- einfache deskriptive Statistiken (Kennwerte) für eigene Daten mit Pandas erzeugen
- Daten selektieren, sortieren und analysieren
- Erzeugen anspruchsvoller 2D und 3D Datenvisualisierungen mittels Matplotlib
- Speichern erzeugter Diagramme und Optimieren für eigene Reports
- Erste Schritte zum Maschinellen Lernen
