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July 9, 2024, 11:32 pm

Data Analysts müssen auch kommunikationsfähig sein, um die Ergebnisse ihrer Analysen teilen zu können. Obwohl maschinelles Lernen oft den Aufgaben von Data Scientists entspricht, ist es eine unter Data Analysts sehr gefragte Fähigkeit. Ein Tag im Leben von Data Analysts Der typische Arbeitstag von Data Analysts hängt von der Organisation ab, für die sie arbeiten, sowie von den Tools, die verwendet werden. Einige verwenden Programmiersprachen, während andere statistische Software in Verbindung mit Excel bevorzugen. Data analyst weiterbildung. Je nach Aufgaben wird auch die verwendete Methode nicht dieselbe sein. Die erfahrenen Data Analysts können als "Senior Data Scientists" bezeichnet werden. Am selben Tag müssen sie dann Abfragen schreiben sowie maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, relationale Datenbanken erkunden sowie mit Hadoop und NoSQL umgehen. Oft werden Data Analysts Daten sammeln, organisieren und analysieren, um wertvolle Informationen zu entdecken, die vom Unternehmen verwendet werden können. Dazu müssen sie Systeme entwickeln, um Daten zu sammeln und Erkenntnisse in Form von Berichten zusammenzustellen.

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2 Tage) Kreuzvalidierung Gittersuche Evaluationsmetriken Klassifikation Projektarbeit (ca. 3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse

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Dieses Seminar können Sie auch als Wahlpflichtmodul innerhalb des Zertifikatslehrgangs "Fachingenieur Sensorik VDI" buchen. Top-Themen Zusammenhänge in Datenbeständen erkennen und verstehen Verfahren zur Datenanalyse kennen und anwenden Optimierung bestehender Prozesse mithilfe der Ergebnisse Ablauf des Seminars "Grundlagen Data Analytics" Folgende Inhalte werden in dieser Weiterbildung vermittelt: 1. Tag 09:00 bis ca. 17:00 Uhr 2. Tag 08:30 bis ca. Data Analyst (IHK) - IHK Köln. 16:30 Uhr Grundlagen von Data Analytics Von Daten zu Informationen Terminologie und gebräuchliche Konzepte Möglichkeiten und Limitationen von Vorhersagemodellen Behandlung ausgewählter Verfahren im Detail Regressionsverfahren Clustering Klassifikationsverfahren Assoziationsverfahren Praktische Anwendungen Begründete Datenselektion Bestimmung der Datengüte Datentransformation Standardisierung (z-score und Min/Max) Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdatensätze (Dos and Donts) Modellauswahl (supervized vs. un-supervized Learning) Vorhersage anhand von Testdaten Interpretation der Modellgüte mittels Accuracy Deployment und Interpretation von Konfidenzwerten Anpassung von Konfidenzwerten und Justierung der Ergebnisse Interpretation der Ergebnisse Eigene Analyse mit Hilfe moderner Data Analytics-Tools (RapidMiner und/oder Orange) unter Zuhilfenahme aller oben genannter Konzepte, Methoden und Verfahren Fach- und Führungskräfte (strategisch und operativ) aus der Industrie, die mit großen Datenmengen konfrontiert sind, z.

Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren. Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinellesLernen und seine Potenziale verstehen, Datenmo-delle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden. Datenprojekte –bewerten, planen, umsetzen Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz. Praxistraining Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen. Abschlusstest Technik-Check, Kurzpräsentation des eigenen Data Analytics-Projekts, Diskussion und Abschlussgespräch. Data analyst weiterbildung degree. Bitte planen Sie zusätzlich ca. 17 Stunden zum begleitenden Selbststudium ein.

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