Deep Dive Advanced Analytics
Machine Learning in der Praxis mit „R“.

Data Scientist – eine neue Funktion für Controller?

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    Seminar-Nummer: 6.92.1 Seminardauer: 3 Tage
    5 Bewertungen

    Die Rolle des Data Scientist wird oft als „sexiest job of the 21 century“ bezeichnet. Um das aus eigener Erfahrung beurteilen zu können, tauchen Sie in diesem Seminar tief in das Tagesgeschäft eines Data Scientist ein und stellen die Verbindung zwischen betriebswirtschaftlichen Fragestellungen, Datenmodellen und fortgeschrittenen Analysen her. Die Basis für den Anwendungsworkshop bilden konkrete Use Cases welche Sie unter Anleitung und selbstständig in kleinen Teams bearbeiten.

    Seminar-Nutzen

    • Sie vertiefen ihr bereits vorhandenes theoretisches Know-How über fortgeschrittene Analysemethoden aus dem Bereich des Machine-Learning durch die konkrete Umsetzung von analytischen Use-Cases in der mathematischen Programmiersprache R
    • Sie erhalten eine Einführung in die relevanten R Pakete und deren Syntax und erlernen den Umgang mit der Entwicklungsumgebung R Studio
    • Sie lernen, wie Sie Analyseergebnisse mit interaktiven Plots visualisieren
    • Sie lernen Best-Practices in Bezug auf Quellcode-Dokumentation und Wiederholbarkeit
    • Das Seminar basiert auf Einzel- und Gruppenarbeiten am eigenen Laptop. Eine cloudbasierte R Entwicklungsumgebung wird bereitgestellt

    Seminarinhalt

    • Einführung in R Studio und R Basis Syntax
    • Einführung in das tidyverse: Die neue Programmiertechnik von R Studio
    • Datenaufbereitung mit readr, tidyr und dplyr
    • Interaktive Plots mit ggplot und plotly
    • Bauen und Verproben von Machine Learning Modellen mit caret und keras
    • Quellcode-Dokumentation mit R Markdown

    Voraussetzungen:

    • Sie kennen die theoretische Grundlage von Modellen aus dem Bereich des Machine-Learning und deren Anwendungsbereiche. Decision-Trees, Neuronale Netze und Ensemble-Methoden sind für Sie keine Fremdworte.
    • Und/oder: Sie haben am Seminar Predictive und Advanced Analytics teilgenommen
    • Praktische Erfahrung mit R ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
    • Für den Praxisteil benötigen Sie ein internetfähiges Notebook, das sich mit dem WLAN am Seminarstandort verbinden kann. Auch wenn keine lokalen Admin-Rechte benötigt werden, prüfen Sie bitte vor dem Seminar, ob der Internetzugang Ihres Notebooks via WLAN trotzdem uneingeschränkt funktioniert.

    Zielgruppe

    Das Seminar Deep Dive Advanced Analytics richtet sich an ambitionierte Controller, BI und Big Data-Experten, Analysten sowie IT-Mitarbeiter die sich an die Rolle des Data Scientist herantasten und handlungssicher in der Anwendung von erweiterten Analysenmethoden werden wollen.

    Trainer/in

    Martin Hanewald (Dipl.-Wirtsch.-Ing., CQF)

    ist Senior Consultant Data Science bei der QUNIS GmbH und berät internationale Unternehmen in der Implementierung fortgeschrittener Analysetechniken. Vor seiner Zeit bei QUNIS war er 10 Jahre in der Energiewirtschaft und Finanzbranche in unterschiedlichen Rollen als Analyst tätig und bringt umfangreiche praktische Erfahrungen in Data Science Methoden und mathematischer Programmierung in "R" mit. Er ist zertifizierter Finanzmathematiker und Börsenhändler.

    Dr. Franziska Deutschmann

    studierte Wirtschaftsmathematik in Deutschland und den USA. Bereits währenddessen hat sie umfangreiches Wissen in den Bereichen Statistik, Ökonometrie und Optimierung aufgebaut. Ihre Expertise in Daten-getriebenen Projekten sowie in der Lehre baute sie während ihrer Promotion in VWL aus. Bei der QUNIS GmbH ist sie seit April 2018 als Data Science Consultant tätig. Sie berät internationale Unternehmen in Fragestellungen rund um Advanced Analytics und Machine Learning und unterstützt Data Science Projekte von der Datenbeschaffung, über die Datenaufbereitung, der Modellierung bis hin zur Darstellung von Ergebnissen.

    Kontakt und Beratung

    Tina Eisele
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    *) Mittagessen, Pausensnacks und Getränke sind im Seminarpreis enthalten.
    Preise zzgl. gesetzlicher Umsatzsteuer.
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