Deep Dive Advanced Analytics - Seminar / Kurs von CA Akademie privates Institut für Controlling und Unternehmensführung AG

Inhalte

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 wissen um die theoretischen Grundlagen von Machine-Learning-Modellen und die entsprechenden Anwendungsbereiche; Sie kennen Begrifflichkeiten wie Decision-Trees, Neuronale Netze und Ensemble-Methoden; Und/oder Sie haben am Seminar Predictive und Advanced Analytics teilgenommen; Vorteilhaft aber nicht Bedingung ist Praxiserfahrung mit R.

Für den Praxisteil benötigen Sie ein 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.

Einführung in Jupyter Notebooks / JupyterLab und Python Basis Syntax, Einführung in den SciPy Stack: Die moderne Toollandschaft für Datenaufbereitung und Analytics, Datenaufbereitung mit pandas, inte ...

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Lernziele

Sie vertiefen Ihr Theoriewissen zu fortgeschrittenen Analysemethoden rund ums Machine-Learning mittels konkreter Umsetzungen analytischer Use-Cases in der mathematischen Programmiersprache Python. Zudem erhalten Sie eine Einführung in die relevanten Python Pakete und deren Syntax und lernen, mit der Entwicklungsumgebung Python Studio umzugehen. Sie üben auch, wie Sie Analyseergebnisse mit interaktiven Plots visualisieren und werden mit Best-Practices in Sachen Quellcode-Dokumentation und Wiederholbarkeit konfrontiert. Im Seminar findet Einzel- und Gruppenarbeit an Ihrem eigenen Laptop statt. Eine cloudbasierte Python Entwicklungsumgebung stellen wir Ihnen bereit.
Sie vertiefen Ihr Theoriewissen zu fortgeschrittenen Analysemethoden rund ums Machine-Learning mittels konkreter Umsetzungen analytischer Use-Cases in der mathematischen Programmiersprache Python. Zud ... Mehr Informationen >>

Zielgruppen

Ambitionierte Controller, BI und Big Data-Experten, Analysten, IT-Mitarbeiter, die sich an die Rolle des Data Scientist herantasten und handlungssicher erweiterte Analysenmethoden anwenden wollen.

SG-Seminar-Nr.: 5166078

Anbieter-Seminar-Nr.: 6.92.1

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