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Data Science Grundlagen Seminar


Daten-Grundlagen-Seminar für Data Science

Über diesen Kurs:

Dieses Seminar vermittelt Ihnen die Grundlagen für Data Science, einschließlich der Konzepte, Methoden und Werkzeuge, die für die Verarbeitung und Analyse von Daten unerlässlich sind. Sie lernen, wie Sie Daten sammeln, bereinigen, analysieren und visualisieren, um nützliche Erkenntnisse und Erkenntnisse zu gewinnen.

In diesem Kurs werden Sie auch die grundlegenden Programmierkenntnisse erwerben, die für die Arbeit mit Daten erforderlich sind, einschließlich der Verwendung von Python und R. Sie werden auch lernen, wie Sie Machine Learning-Algorithmen anwenden und Big Data-Technologien wie Hadoop und Spark nutzen können.

Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten effektiv zu analysieren und zu interpretieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Technologie und Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung sind.

Warum Menschen diesen Kurs kaufen sollten:

  • Sie möchten die Grundlagen von Data Science lernen und verstehen, wie Daten analysiert und interpretiert werden können.
  • Sie möchten Ihre Programmierkenntnisse erweitern und lernen, wie Sie Daten mit Python und R verarbeiten können.
  • Sie möchten lernen, wie Sie Machine Learning-Algorithmen anwenden und Big Data-Technologien nutzen können.
  • Sie möchten in der Lage sein, Daten effektiv zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die in verschiedenen Bereichen von Bedeutung sind.
  • Sie möchten Ihre Karrierechancen verbessern, indem Sie sich Kenntnisse in einem der am schnellsten wachsenden Bereiche der Technologie aneignen.

Mit diesem Kurs werden Sie die Grundlagen von Data Science erlernen und in der Lage sein, Daten effektiv zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die in verschiedenen Bereichen von Bedeutung sind. Melden Sie sich jetzt an und beginnen Sie Ihre Reise in die Welt der Datenanalyse!

Course outline
  • Einführung in Data Science
  • Data Wrangling und Bereinigung von Daten
  • Explorative Datenanalyse
  • Datenvisualisierungstechniken
  • Statistische Analysemethoden
  • Machine Learning Grundlagen
  • Überwachtes Lernen
  • Unüberwachtes Lernen
  • Modellbewertung und -auswahl
  • Feature Engineering
  • Zeitreihenanalyse
  • Big Data und Data Science
  • Natural Language Processing
  • Deep Learning
  • Data Science in der Praxis
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