ABCPlatform.de | Entwicklung | Datenwissenschaft | Angewandte Data Science mit Python & R

What Knowledge Can You Gain From This Educational Course?

Data Science
R Programming
Data Visualization
Statistical Modeling
Data Cleaning / Preprocessing
ggplot2 / matplotlib / seaborn
Clustering & Dimensionality Reduction
Jupyter Notebook / RStudio

Python
Data Analysis
Machine Learning
Predictive Analytics
Pandas / NumPy / SciPy
Regression & Classification
Big Data Analytics

Angewandte Datenwissenschaft mit Python & R

In der heutigen datengestützten Welt ist die Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu analysieren, zu interpretieren und zu nutzen, zu einer der gefragtesten Fähigkeiten in verschiedenen Branchen geworden. Der Kurs Angewandte Datenwissenschaft mit Python & R wurde entwickelt, um den Studierenden ein umfassendes Verständnis der modernen Datenwissenschaft zu vermitteln, indem sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Erfahrungen kombiniert werden. Mit Python und R, zwei der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in der Analyse und im maschinellen Lernen, lernen die Studierenden, wie sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und Lösungen für die reale Welt umwandeln können.

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Dieser Kurs betont angewandtes Lernen und führt die Studierenden durch den gesamten Workflow der Datenwissenschaft – von der Datensammlung und -bereinigung über Analyse, Visualisierung, prädiktive Modellierung bis hin zur Kommunikation der Ergebnisse. Die Teilnehmer werden mit realen Datensätzen arbeiten und lernen, wie sie bedeutungsvolle Muster extrahieren, prädiktive Modelle entwickeln und ihre Ergebnisse klar und effektiv präsentieren können. Der Lehrplan balanciert statistische Theorie, Programmierfähigkeiten und praktisches Problemlösen und stellt sicher, dass die Studierenden sowohl konzeptionelles Wissen als auch technische Kompetenz erwerben.

Wichtige Lernziele:

• Grundlagen der Datenwissenschaft: Verstehen Sie die Prinzipien, Workflows und Methoden, die der modernen Datenwissenschaft zugrunde liegen.

• Datenerfassung & Vorverarbeitung: Lernen Sie, Rohdaten aus mehreren Quellen zu sammeln, zu bereinigen und zu transformieren, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

• Explorative Datenanalyse (EDA): Wenden Sie statistische Methoden und Visualisierungstechniken an, um Muster, Trends und Erkenntnisse in komplexen Datensätzen zu entdecken.

• Statistische Modellierung & Inferenz: Verwenden Sie Hypothesentests, Regressionsanalysen und andere statistische Ansätze, um Daten zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen.

• Maschinelles Lernen & Prädiktive Analytik: Erstellen und bewerten Sie Modelle mit überwachten und unüberwachten Lerntechniken, einschließlich Regression, Klassifikation, Clustering und Empfehlungssystemen.

• Datenvisualisierung & Kommunikation: Erstellen Sie wirkungsvolle Visualisierungen, interaktive Dashboards und Berichte mit Python (matplotlib, seaborn, Plotly) und R (ggplot2, Shiny), um Erkenntnisse effektiv zu vermitteln.

• Python & R Programmierfähigkeiten: Erwerben Sie praktische Erfahrungen mit wichtigen Bibliotheken und Frameworks und meistern Sie die Werkzeuge, die für reale Datenwissenschaftsprojekte erforderlich sind.

• Angewandte Projekte & Fallstudien: Arbeiten Sie mit realen Datensätzen aus verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und Sozialwissenschaften, um Problemlösungsfähigkeiten und umsetzbare Erkenntnisse zu entwickeln.

• Datengetriebenes Entscheiden: Lernen Sie, Ergebnisse zu interpretieren und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren, um strategische Entscheidungen in Organisationen zu unterstützen.

• Ethik, Datenschutz & Beste Praktiken: Verstehen Sie die ethischen Überlegungen in der Datenwissenschaft, Datenschutz, Reproduzierbarkeit und verantwortungsbewusste Nutzung von Informationen.

• Fortgeschrittene Themen & Neue Trends: Erforschen Sie aktuelle Trends in KI, Deep Learning und Big Data-Analytik und bereiten Sie die Studierenden auf sich entwickelnde Herausforderungen in diesem Bereich vor.

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Am Ende des Kurses werden die Studierenden sicher im Umgang mit realen Datensätzen sein, fortgeschrittene Analysen durchführen, prädiktive Modelle erstellen und datengestützte Erkenntnisse kommunizieren können. Der Kurs bereitet Lernende auf Karrieren als Datenwissenschaftler, Analysten, Fachleute für Business Intelligence oder jeden, der Datenwissenschaft Techniken anwenden möchte, um komplexe Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen. Über technische Fähigkeiten hinaus fördert das Programm kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und eine praktische Denkweise zur Bewältigung von Datenherausforderungen in professionellen Umgebungen.

Angewandte Datenwissenschaft mit Python & R ist ideal für Studierende, Fachleute und angehende Datenwissenschaftler, die technische Expertise mit praktischer Erfahrung kombinieren möchten, um Daten in bedeutungsvolle Erkenntnisse zu verwandeln, die Innovation, Effizienz und strategisches Wachstum vorantreiben.

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