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1. Der Python-Guide für Einsteiger Arbeiten mit dem Data Lab, Grundlagen und Konzepte in Python, Zahlen und Texte als Variablen speichern, Variablen als Gruppen in Listen bündeln, Fehlermeldungen richtig lesen und verstehen 2. Grundlagen der Programm...

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Das Live-Online-Seminar vermittelt die Grundlagen der Statistik und Datenanalyse mit R, einer der führenden Programmiersprachen für Data Science. Dabei wirst du Schritt für Schritt durch die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse geführt und du lern...

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Über Python, Installation und Editoren, Coding Style, Variablen und Ausdrücke, Datentypen und eingebaute Funktionen Integers, Floats, komplexe und boolesche Zahlen, Listen, Tupel und Sets, Dictionaries, Strings, Dateien, None , Kontrollflüsse Boolesc...

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Datenanalytisches Denken, Geschäftliche Aufgaben und Data-Science-LösungenVon geschäftlichen Aufgaben zum Data-Mining Verfahren, Der Data-Mining-Prozess, Analyseverfahren und -Technologien , Einführung in die Vorhersagemodellbildung: Von der Korrelat...

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Python hat sich zu einer der wichtigsten Programmiersprachen im Bereich Data Science entwickelt. Die universelle Programmiersprache bietet eine klare Syntax, die auch für Anfänger leicht zu erlernen ist. Mit Paketen wie pandas lässt sich in Python ef...

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Überblick über Data Science und seine Rolle im Business Definition und Merkmale von Data Science, Anwendungsbereiche von Data Science im Unternehmenskontext, Bedeutung von Data Science für Wettbewerbsvorteile und Innovation , Bedeutung von Daten für...

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IOMIDS Institute of Machine Intelligence & Data Science

Der weltweite Datenbestand zum Ende 2020 auf CDs gebrannt würde für 200 Stapel bis zum Mond reichen – und das ohne Hüllen. Die intelligente Nutzung von Datenpotenzialen wird für Unternehmen zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor: datenbasiert lassen si...

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Basisfunktionen von Jupyter Notebook Unterstützung von Julia, Python, R aber auch Scala und Ruby, Hinzufügen von mathematischen Gleichungen, Rich-Text und Medien, Unterstützt die Datenerfassung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung, Erstellen u...

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Einführung in die Datenstrukturen von pandas, Python-Datenstrukturen in pandas überführen, Transformieren und Löschen von Daten, Indizieren, auswählen und filtern, Arithmetik und deskriptive Statistik, Sortieren und Rangfolgen, Kombinieren und Zusamm...

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Einführung in Machine Learning, Data Science und GPT-4 Einführung in Data Science und Machine Learning: Definition, Ziele und Anwendungsbereiche, Einführung in GPT-4: Funktionen, Architektur und Leistungsfähigkeit , Daten einlesen, vorbereiten und ve...

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Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext, Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data Science Projekte, Relevante Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Explorative Datenanalyse u...

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Einführung Kerngebiete der Mathematik, Weitere Gebiete der Mathematik, Stochastik, Vorbereitung der Anwendung "Microsoft Excel" , Grundbegriffe der Statistik Grundstruktur statistischer ErhebungenGrundgesamtheit vs. Stichprobe, Statistische Einheit,...

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Grundlagen des Data Science und des maschinellen Lernens Wir beginnen mit einer Einführung in den Data-Science-Prozess und die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen. Gewinnen Sie ein klares Verständn...

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Einführung Kurzer Hintergrund zu Python und Anaconda, Installieren von neuen Paketen, Arbeiten mit Jupyter Lab , Einführung in das Data Science Paket pandas Elemente eines pandas data.frame, Eine Zeile/Spalte ansprechen, hinzufügen, löschen und verän...

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Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-2. Tag) des Kurses Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen, Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data-Science-Projekte, Data-Science-Methoden (insbesondere Machin...

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Einführung in datengetriebene Technologien Digitale Transformation., Rolle des:der Controller:in., Grundbegriffe „Data Science“, „Machine Learning“, „KI“, „Big Data“, “ChatGPT”., Bedeutung von KI und Analytics für das Controlling., Vorstellung gängig...

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Reproduzierbare Umgebungen, spack, Pipenv, Code verwalten mit Git und GitLab, Daten verwalten mit DVC

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Einstieg mit Azure Machine Learning Einführung in Azure Machine Learning, Mit Azure Machine Learning arbeiten , Visual Tools für Machine Learning Automatisiertes Machine Learning, Azure-Machine Learning-Designer , Durchführen von Experimenten und Mod...

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Einführung und Datenimport Einführung in Data Science und RapidMiner, Überblick über die Benutzeroberfläche und Arbeitsumgebung von RapidMiner, Datenimport aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken usw.), Dateninspektion und erste Schritte i...

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Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-3. Tag) des Kurses Einführung und Kontext Überblick Data Science, Data Analytics und Co., Chancen und Risiken der Data Science, Tools für das interaktive Reporting, Ergebniskommunikation und Reporting, Tools zur...

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