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Inhalt und Ablauf

Das eintägige Seminar führt Anwender aus dem Fachbereich (z.B. Business Analysten) in die Vorgehensweise und die Methoden der Data Science ein. Dabei werden wesentliche Schritte der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Ergebnispräsentation in kompakten Einzelabschnitten vorgestellt. Damit werden die Kursteilnehmer qualifiziert

- Analyseprobleme zu formulieren

- Daten aufzubereiten

- Muster in Daten zu identifizieren

- den Dialog mit Data Scientists zu führen

- Ergebnisse aus Data Labs zu interpretieren

Anhand konkreter Daten wird der Ablauf des Data Discovery Prozesses an praktischen Beispielen anschaulich dargestellt und greifbar gemacht. Die überschaubare Teilnehmerzahl erlaubt die Klärung individueller Fragen der Seminarbesucher.

Sebastian Derwisch-2

Short Facts

  • Referent: Dr. Sebastian Derwisch
  • Sprache: Deutsch
  • 16. April 2018
  • 10:00 – 18:15
  • Data Hub, Sapporobogen 6-8, 80637 München

Lernziele

Analytische Fragen formulieren, Daten aufbereiten und visuell analysieren

Analytische Fragen anhand von Machine Learning Methoden zu analysieren

Strategien um Machine Learning Modelle zu optimieren und zu validieren

Referent

Dr. Sebastian Derwisch

ist Data Scientist am Business Application Research Center (BARC). Er berät Unternehmen in den Bereichen Use-Case-Identifikation für Datenanalyse, Werkzeugauswahl für Advanced Analytics sowie die Organisation von Data-Science-Teams und führt Proof of Concepts für Advanced Analytics aber auch Data Science Coachings durch.

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Agenda

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10:00 – 11:15: Allgemeine Einführung & analytische Fragen identifizieren

11:15 – 11:30: Kaffeepause

11:30 – 13:00: Data Preparation & Visual Analytics

13:00 – 14:00: Mittagspause

14:00 – 18:15: Fortgeschrittene Analyse & Ergebnisdarstellungen (mit Pause)

Voraussetzungen

Der Kurs richtet sich an Fachbereichsnutzer, die gewisse Vorkenntnisse der Datenanalyse anhand von Business Intelligence Systemen haben und Kenntnisse im Bereich Machine Learning aufbauen möchten. Ein Überblick der Vorgehensweise in Data Science Projekten ist hilfreich aber nicht erforderlich.

Sind Sie an diesem Workshop interessiert?