- Steigen Sie ein in die Welt der Data Analytics
- Sie lernen die wichtigsten Basisverfahren im Beruf selbst einzusetzen
- Sie kennen die aktuellen Trends zu Data Analytics und können diese einordnen
- Durch abwechslungsreiche Übungen alles hautnah selbst erleben
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Ziele
Sie verstehen Data Analytics und die zugrundeliegenden Konzepte. Sie sind in der Lage, die wichtigsten Grundmethoden praktisch anzuwenden. Sie können Ihre Analyseergebnisse professionell und souverän präsentieren.
Zielgruppe
Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Risk Analyst, Financial Analyst, Big Data Analyst, Data Analyst BI, Data Engineer, Data Steward, Data Architect.
Teilnahmevorraussetzungen
Für diesen Kurs benötigen Sie sehr gute allgemeine Kenntnisse im Umgang mit einem Computer. Es wird kein Spezialwissen vorausgesetzt. Falls Sie bereits selbst etwas programmiert haben ist dies von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
Kursinhalte
Überblick Data Analytics, Business Intelligence und Co.
- Begriffe und Konzepte einordnen wie Descriptive Analytics, Prescriptive Analytics, Data Science, Business Analytics
- Das richtige Vorgehensmodell für die eigene Praxis
- Zusammenhänge zwischen Geschäftsprozessen und Daten verstehen
Modul 1: Auswertungen mit Datenbanken
- Datenbankabfragen mit SQL und NoSQL
- Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Daten (Data Cleansing)
- Daten miteinander verknüpfen (Joins)
- Sortieren und Gruppieren von Abfrageergebnissen (Grouping)
- Kennzahlen aus Daten ableiten
- Abfrageergebnisse aufbereiten
Modul 2: Entscheidungsbäume und Random Forests
- Geschäftslogik aus Daten ableiten (Decision Trees)
- Den Machine-Learning-Algorithmus verstehen
- Lernziele festlegen (Labeling)
- Vor- und Nachteile der Entscheidungsbäume in der Praxis
- Zuverlässigkeit der Entscheidung verbessern (Random Forests)
Modul 3: Textklassifikation
- Analyse unstrukturierter Textdaten
- Klassifikation anhand von Schlüsselwörtern
- Vorbereitung von Daten für die Klassifikation (Pre-Processing, Word Embeddings)
- Automatische Klassifizierung von Texten mit Machine Learning
Modul 4: Data Mining
- Zusammengehörige Daten finden (Clusteranalyse)
- Beziehungen in Datensätzen erkennen (Assoziationsanalyse)
- Auffälligkeiten in Daten (Ausreißer erkennen)
- Auswertungen mithilfe von Tools
Modul 5: Predictive Analytics
- Die Zukunft vorhersagen: Zeitreihen-Prognose
- Qualität von Prognosen messen (Accuracy und Loss)
- Regressionsanalyse (Anwendungsbeispiel: Betrugsfallerkennung)
- Umgang mit sehr kleinen Datenmengen (Imbalanced Dataset)
- Fortgeschrittene Methoden wie neuronale Netze
Modul 6: Analyseergebnisse präsentieren
- Analyseergebnisse verständlich aufbereiten und darstellen
- Reports erstellen und designen
- Gelungene und adressatengerechte Kommunikation
- Data Storytelling
- Visual Analytics, Datenvisualisierung
Übungen, Praxisfälle und Anwendungen zu jedem Thema
- Fallbeispiele
- Praxisübungen am Rechner
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Seminartermine und Anmeldung
Seminargebühr: 1.980 € netto (inkl. MwSt. 2.356,20 €)
Seminardauer: 3 Tage
Veranstaltungsort: Nürnberg
Diese Schulung wird als offenes Online-Seminar angeboten. Eine Training bei Ihnen vor Ort im Unternehmen ist ebenfalls möglich. Bitte melden Sie sich über unseren Partner ibo an.