Machine Learning für Controller Online - Praxisübungen
Dieses Live Online Training gibt es auch als Präsenz-Seminar. Hier mehr erfahren
Hochqualifizierte Spezialisten wie Data Scientists bringen oft wenig Kenntnisse und Erfahrungen über betriebswirtschaftliche und organisatorische Zusammenhänge sowie damit verbundene Ziele mit. Hier liegt ein entscheidender Vorteil für Controller, die sich auf den Weg in Richtung Data Science machen wollen, denn sie besitzen diese Kenntnisse bereits. Mit den richtigen Tools sind Sie in der Lage, Daten zielgerichtet auszuwählen, zu analysieren und Ergebnisse z.B. von Machine Learning Anwendungen zu interpretieren sowie für Entscheidungen aufzubereiten.
Ihr Nutzen von diesem Online Training
- Sie lernen die Grundbegriffe und die wichtigsten Methoden aus dem Bereich Machine Learning
- Sie erhalten einen Überblick über gängige Tools für den Citizen Data Scientist
- Sie üben die Bearbeitung eines Use-Cases von der Spezifikation bis zur Umsetzung anhand des auf dem Industriestandard CRISP-DM basierenden und in der Praxis optimierten Vorgehensmodells QRISP-DM
- Der Praxisteil wird mit der Analyseumgebung KNIME durchgeführt. Sie werden befähigt, komplexe Analysen mittels einer grafischen Oberfläche ganz ohne Programmierung eigenständig durchzuführen
- Sie lernen praktische Techniken zur explorativen Analyse unbekannter Datensätze nach Extraktion aus unterschiedlichen Quellen
- Sie erkunden die wichtigsten Methoden zur Datenaufbereitung (Pre-Processing)
- Sie trainieren Machine Learning Modelle an Fallbeispielen und lernen, die Ergebnisse zu bewerten und zu kommunizieren
- Unser Live Online Training-Konzept sichert nachhaltigen Lernerfolg durch Interaktion, Diskussion und das Eingehen auf individuelle Fragen
Was ist Online Training?
Im Live Online Training vermitteln Ihnen unsere Trainer*innen den Seminarstoff Face to Face im Live-Vortrag. Die praktische Anwendung und die konkrete Umsetzung Ihrer Lernziele üben und diskutieren Sie im Austausch mit Teilnehmer*innen und Trainern*innen unter Einsatz virtueller Moderations-Tools. Die Trainer*innen unterstützen Sie individuell beim Transfer in die Praxis und gehen auf Ihre Situation ein.
Online Fragen Support
Wir bieten Ihnen zwischen den Live Online Trainingseinheiten fachliche Hilfestellung auf individuelle Fragen zur Umsetzung an, um den Transfer in Ihre Praxis zu unterstützen.
Live Online Training im Zeitraum von 3 Tagen
Das Live Online Training findet jeweils vormittags von 9.00 bis 12.30 Uhr und nachmittags von 13.30 bis 17.00 Uhr statt (insgesamt 12 Einheiten von jeweils 90 Minuten Dauer mit regelmäßigen Pausen). Im steten Wechsel von Trainer-Input, Umsetzungs-Übung und interaktivem Austausch erarbeiten und festigen Sie die Lerninhalte.
Inhalt
- Grundbegriffe aus Advanced Analytics, Big Data und Machine Learning
- Strukturiertes Projektvorgehen mit dem QRISP-DM Vorgehensmodell
- Machine Learning Konzepte und Workflows
- Großer Praxisteil mit KNIME: Datenbeschaffung – Explorative Analysetechnik – Datenaufbereitung – Modell Training – Modell Evaluation – Export der Ergebnisse und Visualisierungen
- Eigenständige Bearbeitung eines Use Cases zum Abschluss
Für die Praxisübungen ist die Verwendung eines zweiten Bildschirms empfehlenswert.
Auf dem Rechner muss die Open Source Software KNIME Analytics Platform installiert werden. Am besten prüfen Sie im Vorfeld mit Ihrer IT die Voraussetzungen hierfür (https://www.knime.com/downloads).
Zielgruppen
Das Seminar richtet sich an alle, die sich für das Rollenbild des Citizen Data Scientist interessieren, handlungssicher in der teilautomatisierten Anwendung fortgeschrittener Methoden zur Analyse und Interpretation von Daten werden wollen und sich das Themengebiet der Data Science im ersten Schritt ohne Programmierkenntnisse erschließen möchten. Als Voraussetzung bringen Sie Grundkenntnisse und Spaß im Umgang mit Daten mit. Als Vertiefungsseminar eignet sich das Seminar Deep Dive Advanced Analytics Online.
Trainer/in
ist Senior Consultant Data Science, BI & Data Management sowie Lead of Unit Data bei der QUNIS GmbH. Begonnen hatte sie dort als Senior Consultant und BI Architekt, nachdem sie zuvor die heute als QUNIS Datawarehouse Framework bekannte Methodik entwickelt und eingebracht hatte. Sie verfügt über gut zwanzig Jahre Erfahrung in der Business Intelligence auf Basis einer mathematischen und kaufmännischen Ausbildung. Darüber hinaus hat sie bei der renommierten Udacity Online Universität zwei Nanodegree Studien in Machine Learning und Artificial Intelligence erfolgreich abgeschlossen.
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.
Dieses Live Online
Training gibt es auch als
Präsenz-Seminar.
Seminar-Nummer: 6.47.1