Data Science Methoden und innovative Strategien Weiterbildung bei neuefische GmbH

Über die Weiterbildung

Die Weiterbildung Data Science Methoden und innovative Strategien bei neuefische GmbH mit Kursort Köln ist im Katalog dem Bereich Data Science zugeordnet. Die AZAV-Zulassung der konkreten Maßnahme ist Voraussetzung für eine mögliche Förderung per Bildungsgutschein.

Dauer: bis 1 Monat (Vollzeit, Combined Learning). Standorte u. a.: Köln, Dortmund, Bielefeld, Magdeburg. Ohne Förderung: über 10.000 € – bei vollständiger Bewilligung können die notwendigen Kurskosten zu 100 % übernommen werden.

Beschreibung des Anbieters

Einführung in die Datenwissenschaft und Python Überblick über Data Science und die Rolle von Clustering bei der Erkennung von Mustern in unstrukturierten Daten Einführung in Python zur Umsetzung zentraler Data Science-Techniken wie Clustering und Zeitreihenanalyse Verständnis der Bedeutung des maschinellen Lernens für die Verarbeitung von Zeitreihendaten in Data Science Projekten Einrichtung von Python-Umgebungen mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pandas und Statsmodels für Data Science Workflows

Clustering-Techniken in der Datenwissenschaft Einführung in Clustering-Algorithmen wie K-Means und DBSCAN zur Gruppierung unstrukturierter Daten Praktische Anwendung von Clustering in Data Science Projekten zur Mustererkennung und Segmentierung Nutzung von Clustering für Kundenanalyse, Anomalieerkennung und Marktsegmentierung im Rahmen von Data Science Strategien Bewertung der Clustering-Leistung mit gängigen Data Science-Metriken wie Silhouetten-Score

Zeitreihenprognose mit Python Einführung in Zeitreihenanalyse als Schlüsselbereich in der Data Science zur Vorhersage von Trends Techniken wie ARIMA und exponentielle Glättung für zeitabhängige Datenmodellierung Verwendung von Statsmodels und Prophet zur Entwicklung prädiktiver Modelle in Data Science Anwendungen Interpretation saisonaler und zyklischer Muster für verbesserte Vorhersagen im Data Science Kontext

Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) Überblick über NLP als Teilbereich der modernen Data Science zur Analyse menschlicher Sprachdaten Textklassifikation, Sentimentanalyse und Themenmodellierung mit Python für Data Science Use Cases Einsatz von NLTK, spaCy und Transformers zur Verarbeitung großer Textdatensätze Praxisprojekt: Anwendung von NLP in realen Data Science-Szenarien wie Kundenfeedback-Analyse Der Kurs verknüpft Data Science Methoden mit Data Science Strategien, indem Clustering, Zeitreihenanalyse und NLP mit Python, Scikit-Learn, Pandas, Statsmodels und Prophet in Dat