Analysieren Sie die am besten geeigneten Techniken für jeden Datensatz und prüfen Sie die erzielten Ergebnisse”

Dieser Universitätsexperte wurde mit der Absicht entwickelt, Computeringenieuren alle Kenntnisse zu vermitteln, die sie zur Analyse von Unternehmensdaten benötigen. Dies ist von grundlegender Bedeutung für das Profil jeder Fachkraft, die in diesem Bereich tätig ist, da die Menge der Informationen jedes Jahr zunimmt und ihre Analyse und Interpretation schwieriger wird.  

Daher ist es notwendig, Fachwissen zu vermitteln, das die korrekte Verwaltung von Daten ermöglicht, wobei stets die Typologie und der Lebenszyklus der Daten sowie der praktische Ansatz mit Hilfe der verfügbaren Ressourcen berücksichtigt werden müssen. In der Data Science sind statistische Kenntnisse unverzichtbar, daher ist dieses Modul ein wichtiger Bestandteil des Studiums. 

Am Ende des Programms wird der Informatiker eine kritische Haltung gegenüber den angewandten Strategien entwickeln und in der Lage sein, in jedem Fall die am besten geeignete Lösung zu erkennen und die mit den verschiedenen Metriken erzielten Ergebnisse begründet zu erklären. 

All dies wird durch ein 100%iges Online-Programm ergänzt, das es dem Studenten ermöglicht, bequem zu studieren, wo und wann er will. Alles, was er braucht, ist ein Gerät mit Internetzugang, um seine Karriere einen Schritt weiterzubringen. Eine zeitgemäße Modalität mit allen Garantien, um den Ingenieur in einem sehr gefragten Sektor zu positionieren. 

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

Dieser Universitätsexperte in Explorative Datenanalyse enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale 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 

Analysieren Sie die verschiedenen Software-Tools für die grafische und Explorative Datenanalysese mit einem Programm, das zu 100% online entwickelt wird” 

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. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt werden, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Erzeugen Sie relevante, effektive Informationen für die Entscheidungsfindung und entwickeln Sie kritisches Denken"

Entwickeln Sie die Fähigkeit, praktische Fälle mit Hilfe von Data Science-Techniken zu lösen"

Um die enorme Menge an Informationen zu verstehen, die täglich in einem Unternehmen generiert wird, sind Fachleute erforderlich, die in den verschiedenen Softwaretools für die grafische Darstellung und Explorative Datenanalyse qualifiziert sind. Daher wird das Programm dieses Universitätsexperten das Lernen der Studenten in diesem und anderen damit zusammenhängenden Punkten leiten, was es ihnen ermöglichen wird, ihr kritisches Denken zu wecken, um Entscheidungen in Übereinstimmung mit der Situation zu treffen, die sich in ihrem Arbeitsumfeld ergibt.

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

Modul 1. Datenverwaltung, Datenbearbeitung und Informationen für Data Science 

1.1. Statistik Variablen, Indizes und Kennziffern 

1.1.1. Statistik 
1.1.2. Statistische Dimensionen 
1.1.3. Variablen, Indizes und Kennziffern 

1.2. Daten-Typologie 

1.2.1. Qualitative 
1.2.2. Quantitative 
1.2.3. Charakterisierung und Kategorien 

1.3. Wissen über Daten aus Messungen 

1.3.1. Maßnahmen der Zentralisierung 
1.3.2. Maße der Streuung
1.3.3. Korrelation 

1.4. Wissen über Daten aus Diagrammen

1.4.1. Visualisierung nach Datentyp 
1.4.2. Interpretation von grafischen Informationen 
1.4.3. Anpassung von Grafiken mit R 

1.5. Wahrscheinlichkeit 

1.5.1. Wahrscheinlichkeit 
1.5.2. Wahrscheinlichkeitsfunktion 
1.5.3. Verteilungen 

1.6. Datenerhebung 

1.6.1. Methodik der Erhebung 
1.6.2. Erhebungsinstrumente 
1.6.3. Kanäle für die Erhebung 

1.7. Datenbereinigung 

1.7.1. Phasen der Datenbereinigung 
1.7.2. Qualität der Daten 
1.7.3. Datenmanipulation (mit R) 

1.8. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse 

1.8.1. Statistische Maßnahmen 
1.8.2. Beziehungsindizes 
1.8.3. Data Mining 

1.9. Datenlager (Data Warehouse) 

1.9.1. Elemente
1.9.2. Entwurf 

1.10. Verfügbarkeit von Daten 

1.10.1. Zugang 
1.10.2. Nützlichkeit 
1.10.3. Sicherheit

Modul 2. Grafische Darstellung für die Datenanalyse 

2.1. Explorative Analyse 

2.1.1. Repräsentation für die Informationsanalyse
2.1.2. Der Wert der grafischen Darstellung
2.1.3. Neue Paradigmen der grafischen Darstellung

2.2. Optimierung für Data Science 

2.2.1. Farbpalette und Design
2.2.2. Gestalt in der grafischen Darstellung
2.2.3. Zu vermeidende Fehler und Tipps 

2.3. Grundlegende Datenquellen

2.3.1. Für die Qualitätsdarstellung
2.3.2. Für die Mengendarstellung
2.3.3. Für die Zeitdarstellung

2.4. Komplexe Datenquellen

2.4.1. Dateien, Listen und DB 
2.4.2. Offene Daten
2.4.3. Kontinuierlich generierte Daten

2.5. Arten von Grafiken 

2.5.1. Grundlegende Darstellungen
2.5.2. Blockdarstellung 
2.5.3. Darstellung für die Ausbreitungsanalyse
2.5.4. Zirkuläre Darstellungen
2.5.5. Blasen-Darstellungen
2.5.6. Geografische Darstellung 

2.6. Arten der Visualisierung

2.6.1. Vergleichend und relational
2.6.2. Verteilung
2.6.3. Hierarchisch

2.7. Berichtsentwurf mit grafischer Darstellung 

2.7.1. Anwendung von Diagrammen in Marketingberichten
2.7.2. Anwendung von Diagrammen in Dashboards und KPIs
2.7.3. Anwendung von Grafiken in strategischen Plänen
2.7.4. Andere Verwendungen: Wissenschaft, Gesundheit, Wirtschaft 

2.8. Grafisches Geschichtenerzählen

2.8.1. Die Grafische Geschichtenerzählung
2.8.2. Entwicklung 
2.8.3. Nützlichkeit

2.9. Visualisierungsorientierte Tools 

2.9.1. Erweiterte Tools
2.9.2. Online-Software
2.9.3. Open Source

2.10. Neue Technologien zur Datenvisualisierung 

2.10.1. Systeme zur Virtualisierung der Realität
2.10.2. Systeme für Realitätserweiterung und -verbesserung
2.10.3. Intelligente Systeme

Modul 3. Tools der Data Science 

3.1. Data Science

3.1.1. Data Science
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Data Scientist 

3.2. Daten, Informationen und Wissen

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen 
3.2.2. Datentypen
3.2.3. Datenquellen

3.3. Von Daten zu Informationen 

3.3.1. Datenanalyse
3.3.2. Arten der Analyse
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset 

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
3.4.2. Methoden der Visualisierung 
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

3.5. Qualität der Daten

3.5.1. Datenqualität
3.5.2. Datenbereinigung 
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

3.6. Dataset

3.6.1. Dataset-Anreicherung
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes

3.7. Ungleichgewicht 

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
3.7.3. Dataset-Abgleich

3.8. Unüberwachte Modelle 

3.8.1. Unüberwachtes Modell
3.8.2. Methoden
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

3.9. Überwachte Modelle

3.9.1. Überwachtes Modell
3.9.2. Methoden
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

3.10. Tools und bewährte Verfahren

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Data Scientist
3.10.2. Das beste Modell 
3.10.3. Nützliche Tools

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