Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 2-tägigen Seminar „CompTIA DataX“ erwerben Sie umfassende Kenntnisse und praktische Fertigkeiten im Bereich Data Science. Im Modul Mathematik und Statistik lernen Sie, statistische Methoden und Konzepte, Wahrscheinlichkeits- und Modellierungstechniken sowie die Grundlagen der linearen Algebra und Analysis anzuwenden und zu erläutern. Das Modul Modellierung, Analyse und Ergebnisse vermittelt Ihnen Methoden der explorativen Datenanalyse, Techniken zur Datenanreicherung sowie den Prozess der Modellentwicklung und -bewertung. Sie üben, Ergebnisse zu analysieren und wirkungsvoll zu kommunizieren.

Im Bereich Maschinelles Lernen erhalten Sie Einblicke in grundlegende Konzepte wie überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie Deep Learning. Das Modul Abläufe und Prozesse behandelt die Rolle von Data Science in Geschäftsprozessen, Techniken zur Datenaufnahme und -speicherung sowie bewährte Vorgehensweisen im gesamten Data-Science-Zyklus. Außerdem lernen Sie die Bedeutung von DevOps- und MLOps-Prinzipien kennen. Abschließend werden im Modul Spezialisierte Anwendungen der Datenwissenschaft Optimierungsmethoden, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision und weitere spezielle Anwendungsfelder erläutert.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Data Scientist

Kurs - Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

  • 5 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science oder einer ähnlichen Rolle werden empfohlen

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Mathematik und Statistik

Statistical methods

  • Anwendung von t-tests
  • Anwendung von chi-squared tests
  • analysis of variance (ANOVA)
  • hypothesis testing
  • regression metrics
  • gini index
  • entropy
  • p-value
  • receiver operating characteristic / area under the curve (ROC/AUC)
  • akaike information criterion / bayesian information criterion (AIC/BIC)
  • confusion matrix

Probability and modeling

  • distributions
  • skewness
  • kurtosis
  • heteroskedasticity
  • probability density function (PDF)
  • probability mass function (PMF)
  • cumulative distribution function (CDF)
  • missingness
  • oversampling
  • stratification

Linear algebra and calculus

  • rank
  • eigenvalues
  • matrix operations
  • distance metrics
  • partial derivatives
  • chain rule
  • logarithms

Temporal models

  • time series
  • survival analysis
  • causal inference

Modellierung, Analyse und Ergebnisse

EDA methods

  • exploratory data analysis (EDA)
  • univariate analysis
  • multivariate analysis
  • charts
  • graphs
  • feature identification

Data issues

  • Analyse von sparse data
  • non-linearity
  • seasonality
  • granularity
  • outliers

Data enrichment

  • feature engineering
  • scaling
  • geocoding
  • data transformation

Model iteration

  • design
  • evaluation
  • selection
  • validation

Results communication

  • Erstellung von visualizations
  • Auswahl geeigneter data
  • Vermeidung von deceptive charts
  • accessibility

Machine Learning

Foundational concepts

  • loss functions
  • bias-variance tradeoff
  • regularization
  • cross-validation
  • ensemble models
  • hyperparameter tuning
  • data leakage

Supervised learning

  • linear regression
  • logistic regression
  • k-nearest neighbors (KNN)
  • naive bayes
  • association rules

Tree-based learning

  • decision trees
  • random forest
  • boosting
  • bootstrap aggregation (bagging)

Deep learning

  • artificial neural networks (ANN)
  • dropout
  • batch normalization
  • backpropagation
  • deep-learning frameworks

Unsupervised learning

  • clustering
  • dimensionality reduction
  • singular value decomposition (SVD)

Operations und Prozesse

Business functions

  • compliance
  • key performance indicators (KPIs)
  • requirements gathering

Data types

  • generated data
  • synthetic data
  • public data

Data ingestion

  • pipelines
  • streaming
  • batching
  • data lineage

Data wrangling

  • cleaning
  • merging
  • imputation
  • ground truth labeling

Data science life cycle

  • workflow models
  • version control
  • clean code
  • unit tests

DevOps und MLOps

  • continuous integration / continuous deployment (CI/CD)
  • model deployment
  • container orchestration
  • performance monitoring

Deployment environments

  • containerization
  • cloud
  • hybrid
  • edge
  • on-premises deployment

Spezialisierte Anwendungen der Data Science

Optimization

  • constrained optimization
  • unconstrained optimization

NLP concepts

  • natural language processing (NLP)
  • tokenization
  • embeddings
  • term frequency-inverse document frequency (TF-IDF)
  • topic modeling
  • NLP applications

Computer vision

  • optical character recognition (OCR)
  • object detection
  • tracking
  • data augmentation

Other applications

  • graph analysis
  • reinforcement learning
  • fraud detection
  • anomaly detection
  • signal processing

Weitere Schulungen zu Thema CompTIA

CompTIA CySA+

- u.a. in Nürnberg, Berlin, Stuttgart, München, Köln

In diesem 5-tägigen Seminar „CompTIA CySA+“ lernen Sie, wie Sie in der IT-Sicherheitsbranche einen analysebasierten Ansatz verfolgen, da herkömmliche signaturbasierte Methoden allein nicht mehr ausreichen, um Angriffe effektiv abzuwehren. CompTIA CySA+ verwendet ...

CompTIA IT Fundamentals (ITF+)

- u.a. in Nürnberg, Berlin, Stuttgart, München, Köln

In diesem 3-tägigen Seminar „CompTIA IT Fundamentals (ITF+)“ erwerben Sie die grundlegenden IT-Fähigkeiten und Konzepte, die für Datenverarbeitung, IT-Infrastruktur, Softwareentwicklung und den Umgang mit Datenbanken erforderlich sind. Sie lernen, die Hard- und ...

CompTIA Linux+

- u.a. in Bremen, Hannover, Hamburg, Darmstadt, Marburg

In diesem 5-tägigen Seminar „CompTIA Linux+“ erwerben Sie die wesentlichen Fähigkeiten und das Wissen, um professionell mit dem Open-Source-Betriebssystem Linux zu arbeiten. Die CompTIA Linux+ Zertifizierung bestätigt Ihre grundlegenden Kenntnisse und Kompetenzen als ...

CompTIA A+ Core

- u.a. in Berlin, Hamburg, Stuttgart, Nürnberg, Mannheim

In diesem 5-tägigen Seminar „CompTIA A+ Core“ erwerben Sie die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um Fehler zu erkennen und Probleme in verschiedenen IT-Bereichen zu lösen. Sie erhalten ein umfassendes Verständnis von Netzwerken, Betriebssystemen, mobilen Geräten ...