Beschreibung
Data Science und Big Data: Grundlagen, Tools und Anwendungen
- Erkenntnisse aus Daten
: Data Science ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse und Muster aus großen Datenmengen zu gewinnen. Durch die Analyse von Kundendaten, Verkaufsdaten, Markttrends und anderen relevanten Informationen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsstrategien verbessern. - Vorhersage und Prognose:
Mit Hilfe von Data Science können Unternehmen Vorhersagemodelle entwickeln, um zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen. Dies ermöglicht eine bessere Planung, Nachfrageprognose, Risikobewertung und strategische Entscheidungsfindung. - Personalisierung und Kundenerfahrung:
Data Science ermöglicht eine personalisierte Ansprache und maßgeschneiderte Angebote für Kunden. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen, deren Bedürfnisse antizipieren und personalisierte Empfehlungen oder Angebote unterbreiten, um die Kundenerfahrung zu verbessern und die Kundenbindung zu stärken. - Effizienzsteigerung und Kostenreduzierung:
Durch den Einsatz von Data Science können Unternehmen ihre betrieblichen Abläufe optimieren und Effizienzsteigerungen erzielen. Durch die Analyse von Daten können ineffiziente Prozesse identifiziert und verbessert werden, was zu Kosteneinsparungen führt. Zum Beispiel kann die vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen Ausfallzeiten minimieren und die Wartungskosten senken. - Betrugserkennung und Sicherheit:
Data Science kann Unternehmen dabei unterstützen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und ihre Sicherheitssysteme zu stärken. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Verhaltensmustern können Anomalien und potenzielle Betrugsfälle identifiziert werden, um finanzielle Verluste zu minimieren und die Sicherheit der Unternehmenstransaktionen zu gewährleisten.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 5 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung in Data Science und Big Data
- Was ist Data Science?
- Was sind Big Data?
- Warum sind sie wichtig?
- Datenbeschaffung und Datenaufbereitung
- Datenquellen identifizieren
- Datenbeschaffungsmethoden (Web Scraping, APIs, Datenbanken)
- Daten bereinigen und transformieren
- Datenexploration und Visualisierung
- Grundlegende Statistik und Datenvisualisierung
- Explorative Datenanalyse
- Data Visualization Tools (z. B. Python mit Matplotlib oder R mit ggplot2)
- Data Mining und maschinelles Lernen
- Grundlagen des Data Mining
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Klassifikation, Regression, Clustering
- Machine Learning Tools (z. B. Scikit-Learn, TensorFlow)
- Big Data-Verarbeitung
- Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen
- Hadoop-Ökosystem (HDFS, MapReduce, Hive, Pig)
- NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra)
- Data Science mit Python
- Python-Grundlagen für Data Science
- Datenanalyse mit Pandas
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- Deep Learning und neuronale Netze
- Einführung in Deep Learning
- Neuronale Netzwerkarchitekturen (z. B. CNN, RNN)
- Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, Keras, PyTorch)
- Skalierung von Data Science-Projekten
- Cloud Computing und Skalierbarkeit
- Big Data-Architekturen (z. B. Lambda-Architektur)
- Echtzeit-Datenverarbeitung (z. B. Apache Kafka)
- Text Mining und Natural Language Processing
- Grundlagen des Text Minings
- Textvorverarbeitung und Feature-Extraktion
- Sentimentanalyse, Textklassifikation
- Anwendungen von Data Science und Big Data
- Predictive Analytics
- Customer Segmentation
- Fraud Detection
- Recommender Systems
- Ethik und Datenschutz in Data Science
- Datenschutzrichtlinien und -gesetze
- Bias und Fairness in Machine Learning
- Ethik im Umgang mit Daten
- Fallstudien und praktische Übungen
- Anwendung von Data Science-Tools und -Techniken auf reale Datensätze
- Entwicklung eines eigenen Data Science-Projekts
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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