Python + Machine Learning + Big Data + Datenanalyse
Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse in der Programmierung mit Python, der Anwendung von Machine Learning und der Analyse großer Datenmengen. Die Teilnehmenden lernen, Daten effizient zu verarbeiten und zu visualisieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Modul 1: Einführung in Python
Modul 2: Analysemodelle mit Machine Learning und Python
Modul 3: Big Data in Analyse und Entscheidungsfindung
Modul 4: Einführung in die Datenanalyse
Modul 5: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
Einführung in Python- Grundlagen der Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und erste Schritte mit der Python Programmiersprache.
- Datenanalyse mit Python: Daten einlesen, aufbereiten und analysieren mit Pandas, NumPy und Anwendung statistischer Methoden.
- Visualisierung mit Python: Darstellung von Daten mit Matplotlib & Seaborn, Einsatz von Boxplot, Histogramm und weiteren Diagrammtypen.
- Automatisierung & Webscraping: Python-Skripte zur Datenextraktion, REST API-Anbindung und Webscraping für datengestützte Projekte.
Analysemodelle mit Machine Learning und Python- Grundlagen des Machine Learning: Anwendung datenbasierter Lernmodelle mit Python Programmierung und Pandas.
- Modellentwicklung mit Scikit-learn: Erstellung, Training und Validierung datengetriebener Modelle für Big Data Sets.
- Visualisierung und Interpretation: Nutzung von Data Visualization Tools und Visualisierung Big Data für analytische Auswertung.
- Einsatz in Power BI: Integration von ML-Skripten über Python Power BI und REST API zur Datenverarbeitung im Analysekontext.
Big Data in Analyse und Entscheidungsfindung- Grundlagen von Big Data: Einsatz großer Datenmengen zur Untersuchung betrieblicher Fragestellungen und digitaler Geschäftsprozesse.
- Analyseverfahren im Überblick: Anwendung von Statistik, Datenanalysemethoden und Big-Data-Analysen im Unternehmenskontext.
- Strukturen und Datenquellen: Nutzung von Big-Data-Sets, Datenaufbereitung und Anbindung an Systeme wie Microsoft Power BI.
- Berichts- und Visualisierungsprozesse: Darstellung von Analyseergebnissen mit Power-BI-Reports und Visualisierung großer Datenmengen.
Einführung in die Datenanalyse- Grundlagen der Datenanalyse: Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
- Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
- Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
- Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.
Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics- Aufbereitung betrieblicher Daten: Einsatz von Analysemethoden zur strukturierten Datenbearbeitung mit Power BI Grundlagen.
- Reporting mit Power BI Bericht: Integration aufbereiteter Daten in Dashboards zur Nutzung durch Datenanalysten und Business Analysten.
- Pivotanalyse und Statistik: Nutzung statistischer Methoden zur Verdichtung und Visualisierung von Datenquellen im Analyseprozess.
- Big Data Methoden: Strukturierung großer Datenbestände zur Anwendung in digitalen Analyseumgebungen und Power BI Schulung.
Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Python für Datenanalysen einzusetzen, Machine Learning-Modelle zu entwickeln und Big Data im Unternehmenskontext zu analysieren.
