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

Data Scientist – eine neue Funktion für Controller?

Deep Dive Advanced Analytics

Seminar-Nummer: 6.92.1 Seminardauer: 3 Tage
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Seminar-Nummer: 6.92.1
Machine Learning in der Praxis mit „Python“.

Dieses Seminar gibt es auch als
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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, die Sie unter Anleitung und selbstständig in kleinen Teams bearbeiten.

Seminarnutzen

  • Sie vertiefen Ihr bereits vorhandenes theoretisches Knowhow über fortgeschrittene Analysemethoden aus dem Bereich des Machine-Learning durch die konkrete Umsetzung von analytischen Use Cases in der Programmiersprache Python
  • Sie erhalten eine Einführung in die relevanten Python Pakete und deren Syntax und erlernen den Umgang mit Jupyter Notebooks und JupyterLab
  • 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 Python Entwicklungsumgebung wird bereitgestellt

Seminarinhalt

  • Einführung in Jupyter Notebooks / JupyterLab und Python Basis Syntax
  • Einführung in den SciPy Stack: Die moderne Toollandschaft für Datenaufbereitung und Analytics
  • Datenaufbereitung mit pandas
  • Interaktive Plots mit matplotlib und plotly
  • Bauen und Verproben von Machine Learning Modellen mit scikit-learn und keras
  • Quellcode-Dokumentation mit Python Docstrings

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 Python 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.

Zielgruppen

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 Analysemethoden werden wollen.

Trainer/in

Christian Thiel

ist seit 2020 im Team der QUNIS GmbH, seit 2021 als Lead of Unit Data. Als Consultant Data Engineering, Data Architecture und Data Science begleitet und managt er Kunden-Projekte. Zu seinem Fachgebiet gehören die Entwicklung von kundenspezifischen Machine Learning Modellen, der Aufbau von skalierbaren Infrastrukturen und Datenlandschaften im Machine Learning-Umfeld sowie die Themen Monitoring und Lifecycle Management von Modellen. Zuvor war er neben seiner Tätigkeit als Data Scientist bei einem internationalen Metall-Prozess-Spezialisten auch als wiss. Mitarbeiter an der Uni Paderborn im Fachbereich Elektrische Messtechnik tätig.

Teilnehmerstimmen zu diesem Seminar
»Gut strukturierter Workflow zur Modellierung ist sehr eingängig. Top durchgeführt, auf alle Fragen Antworten geliefert und Praxisbeispiele aufgezeigt.«
Christian Lohr, BWI GmbH
»Der Trainer hat sehr gut erklärt und gute Beispiele gegeben. Richtig gute Praxisaufgabe in Fallstudie am 2. und 3. Tag!«
Silvana Mitschke
»Ausgewogene Mischung zwischen Einführung und praktischem Arbeiten. Der Trainer ist menschlich zugänglich und ging flexibel auf die Teilnehmer ein.«
Tobias Lies, TeamBank AG
»Der Trainer ist fachlich sehr sicher, guter Vortrag, gut auf Fragen eingegangen.«

Kontakt und Beratung

Tina Eisele

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Seminar-Nummer: 6.92.1

Seminardauer: 3 Tage
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    *) Mittagessen, Pausensnacks und Getränke sind im Seminarpreis enthalten.
    Preise zzgl. gesetzlicher Umsatzsteuer.

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