Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)

Dauer

2 Tage

Preise

€

Auf Anfrage € (zzgl. gesetzl. MwSt.) 2 Tage

Dieser Kurs soll den Teilnehmenden die zentrale Frage beantworten, welcher Mehrwert durch die Verwendung von Data Science in einem Unternehmen geschaffen werden kann.

Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung

- Begriffsklärung – Was versteht man unter Data Science, Machine Learning, Big Data, Machine Learning, Deep Learning? Wo liegen Gemeinsamkeiten und Unterschiede?
- Machine Learning als End-to-End-Prozess: der Machine Learning Life Cycle - Behandlung verschiedener Use Cases
- Data Strategy – Wie lässt sich Machine Learning möglichst gezielt und gewinnbringend einsetzen?
- Vom Business Problem zum Data Problem – Entwicklung eigener Use Cases und Hypothesen

Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.

keine

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Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash

Service

Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen.

Service

Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt.

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IBM Cognos Analytics 11

IBM Cognos Analytics ist eine zentrale Plattform zur Bereitstellung dispositiver Informationen im Unternehmen. Mit den Reporting- und Analysefunktionen von IBM Cognos können die relevanten Informationen unternehmensweit aufbereitet und genutzt werden.

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IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

Technologie

IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

Technologie

IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.

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IBM Planning Analytics mit Watson

IBM Planning Analytics mit Watsons ermöglicht die Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Vorhersage- und Analyseprozessen mithilfe von IBM TM1.

Technologie

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Advanced 2: Deep Learning with Keras

Basic 3: Introduction to Machine Learning

Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning

Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning

Advanced 4: Computer Vision Open CV

Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing

Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing