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Data Science Foundation Bootcamp
für Krankenkassen, Krankenhäuser und Praxen
In diesem "Data Science Foundation Bootcamp" lernen Sie an 18 Tagen die Programmiergrundlagen von Python kennen und erfahren, wie Sie Python-Code im produktiven Unternehmensumfeld für Data Science Anwendungen einsetzen. Mit dem Fokus auf die Bereiche Datenmanagement, Machine Learning und Projekte vermittelt dieser Kurs zunächst die Grundlagen in der Programmiersprache Python.
In praxisnahen Beispielen und mit Hilfe von Beispieldaten werden die Inhalte eingeleitet und live am Quellcode vorgeführt. Anschließende Übungen helfen, das Gelernte auszuprobieren und zu vertiefen.
In 18 Tagen zum Data Scientist
Besonderes Augenmerk richtet das Bootcamp im Bereich Datenmanagement auf die populäre Python-Bibliothek Pandas und deren Datentypen Series und DataFrame. Ein weiterer Schwerpunkt bildet das Machine Learning, welches sich thematisch in Klassifikations- und Regressionsprobleme unterteilt. Du lernst, wie Du die unterschiedlichen Problemklassen mit den bedeutendsten Methoden des Machine Learning lösen kannst. Des Weiteren werden theoretische Grundlagen sowie Grundregeln der Datenvisualisierung aufgearbeitet und anschließend praxisbezogen mit dem Visualisierungs-Tool Power BI umgesetzt. Im letzten Themenblock lernst Du, wie Python "State-of-the-Art" in Operativumgebunden eingesetzt wird. Du erfährst, welche Komponenten dabei helfen, Quellcode sicher und übersichtlich zu gestalten und wie diese konkret in Projektstrukturen eingesetzt werden. Dabei wirst Du erste kleinere Projekte in Python umsetzen.
1. Einführung in die Data Science mit Python
(5 Tage)
- Theoretische Einführung Data Science
- Theoretische Grundlagen von Python
- Übersicht Python-Editoren
- Python-Projekte
- Syntaktische Grundlagen: Grunddatentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Funktionen, Schleifen
- Grundlagen objektorientierten Programmierens in Python: Klassen, Methoden, Attribute
2. Daten-management in Python
(2 Tage)
- Einführung in numpy
- Einführung in pandas
- Kurzüberblick os modul
- Einführung in SQL
3. Machine Learning (6 Tage)
- Theoretische Einführung in Machine Learning
- Datenmanagement, Datenmanipulation & Datenaufbereitung
- Klassifikationsalgorithmen
- Regressionsalgorithmen
- Clusteranalyse
- Zeitreihenanalyse
4. Daten-visualisierung
(2 Tage)
- Theoretische Einführung in die Datenvisualisierung
- Grundlagen der Datenvisualisierung
- Einführung in Power BI
- Grundfunktionen in Power BI
- Datenvisualisierung in Power BI
6. Python in der Operativumgebung (3 Tage)
- Theoretische Einführung zu Frontend, Backend, API, OS und Datenbanken
- Python Zugriffe auf Frontend, Backend, API, OS und Datenbanken
- Projektarbeit
5. Daten-visualisierung
(2 Tage)
- Theoretische Einführung in die Datenvisualisierung
- Grundlagen der Datenvisualisierung
- Einführung in Power BI
- Grundfunktionen in Power BI
- Datenvisualisierung in Power BI
Was macht ein Data Scientist?
Ein Data Scientist nutzt fortgeschrittene analytische Techniken und wissenschaftliche Methoden, um aus großen Datenmengen wertvolle Einsichten zu gewinnen. Ihre Arbeit beginnt oft mit der Datenerfassung, gefolgt von der Reinigung und Strukturierung der Daten für Analysen. Sie wenden statistische Modelle, maschinelles Lernen und Predictive Analytics an, um Muster und Trends zu identifizieren, die sonst nicht erkennbar wären. Data Scientists erstellen auch aussagekräftige Visualisierungen, um komplexe Ergebnisse verständlich zu präsentieren. Ihre Erkenntnisse unterstützen Unternehmen bei der strategischen Planung, Optimierung von Betriebsabläufen und der Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen. In der Regel arbeiten sie eng mit Geschäftsführern und IT-Abteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass ihre datengestützten Empfehlungen effektiv umgesetzt werden können.
Sie arbeiten typischerweise in Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Technologie, Einzelhandel und vielen weiteren, wo sie oft in Teams mit anderen Analysten, Marketingspezialisten und Entscheidungsträgern zusammenarbeiten.
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