Bestimmen Sie die Merkmale eines Datensatzes, analysieren Sie ihn und interpretieren Sie die notwendigen Vorverarbeitungen, die durchgeführt werden müssen" 

Das Ziel dieses Universitätskurses ist es, Fachwissen über die in der Data Science verwendeten Tools zur Extraktion und Analyse von Unternehmensinformationen zu vermitteln. Für die Weiterbildung von Informatikern, die in ihrem Arbeitsumfeld realistische Lösungen für alltägliche Probleme anbieten wollen, ist dies unverzichtbar.

Ebenso werden die Studenten nach Erwerb des Programms in der Lage sein, ein kritisches Denken in Bezug auf die angewandten Strategien zu entwickeln, indem sie in der Lage sind, in jedem Fall die am besten geeignete Lösung zu erkennen und die mit den verschiedenen Metriken erzielten Ergebnisse begründet zu erklären.

Das gesamte Programm besteht aus einer Reihe von Fallstudien, die das Lernen von Computeringenieuren unterstützen, die ihre Karriere vorantreiben und sich selbst herausfordern wollen, um Spitzenleistungen zu erzielen.

Verwandeln Sie Daten in Informationen, schaffen Sie einen Mehrwert und ermöglichen Sie die Generierung von neuem Wissen" 

Dieser Universitätskurs in Tools der Data Science enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die herausragendsten Merkmale der Spezialisierung sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von technischen Experten im Bereich der Datenanalyse vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Stellen Sie Hypothesen auf, um praktische Fälle zu lösen, und validieren Sie diese anhand von Metriken auf kritische und begründete Weise"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf das Training in realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen wird, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Dies wird mit Hilfe eines innovativen Systems interaktiver Videos geschehen, die von renommierten Experten mit umfassender Erfahrung im Bereich Data Science Tools erstellt wurden.

Entwickeln Sie die Fähigkeit, Daten in Informationen umzuwandeln, aus denen Wissen extrahiert werden kann"

Analysieren Sie die für jeden Satz am besten geeigneten Techniken und prüfen Sie die erzielten Ergebnisse"

Der Lehrplan dieses Universitätskurses bietet eine theoretische Perspektive auf die fortschrittlichsten Techniken, die als Grundlage für die Analyse, Visualisierung und Extraktion wichtiger Unternehmensdaten dienen. Ermöglicht wird dies durch die Präsentation einer Reihe von Fallstudien, die den Inhalt des Universitätskurses veranschaulichen. So wird das Ziel des Programms, professionelle, umfassende und hoch angesehene Ingenieure zu qualifizieren, erreicht.

Werten Sie die Resultate auf analytische Weise aus und verstehen Sie die Auswirkungen der gewählten Strategie auf die verschiedenen Kennzahlen"

Modul 1. Tools der Data Science

1.1. Data Science

1.1.1. Data Science
1.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Data Scientist  

1.2. Daten, Informationen und Wissen

1.2.1. Daten, Informationen und Wissen 
1.2.2. Datentypen
1.2.3. Datenquellen

1.3. Von Daten zu Informationen 

1.3.1. Datenanalyse
1.3.2. Arten der Analyse
1.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset 

1.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

1.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
1.4.2. Methoden der Visualisierung 
1.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

1.5. Qualität der Daten

1.5.1. Datenqualität
1.5.2. Datenbereinigung 
1.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

1.6. Dataset

1.6.1. Dataset-Anreicherung
1.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
1.6.3. Ändern unseres Datensatzes

1.7. Ungleichgewicht 

1.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
1.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
1.7.3. Dataset-Abgleich

1.8. Unüberwachte Modelle 

1.8.1. Unüberwachtes Modell
1.8.2. Methoden
1.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

1.9. Überwachte Modelle

1.9.1. Überwachtes Modell
1.9.2. Methoden
1.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

1.10. Tools und bewährte Verfahren

1.10.1. Bewährte Praktiken für einen Data Scientist
1.10.2. Das beste Modell 
1.10.3. Nützliche Tools

Mit diesem Programm werden Sie eine Reihe unverzichtbarer Kompetenzen für Wirtschaftsingenieure in diesem Bereich entwickeln können"