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Wer wird Fußball-Weltmeister? Predictive Modelling und Data Analytics in 2 Stunden!

Inhalt

Worum geht es?

In einer zunehmend digitalisierten Welt werden immer mehr Daten produziert, die sich besonders für Unternehmen als wahre Schatzgrube entpuppen. Doch wie verwendet man Informationen, die täglich von vielen Millionen Nutzern produziert werden? Wie kann man diese für die eigenen wirtschaftlichen Zwecke nutzbar machen? Wie lassen sich Entwicklungen erkennen und Handlungsempfehlungen ableiten? 

 

Was bedeutet das Trendwort “Data Science”, das uns so häufig in den Medien begegnet eigentlich und was genau macht ein Data Scientist? Im zweistündigen Crashkurs widmen wir uns ganz diesen grundlegenden Fragestellungen rund um die Datenalayse und greifen angrenzende Themengebiete auf. 

 

Anhand eines Themenbeispiels werden wir uns der praktischen Datenanalyse nähern und gemeinsam ein Python-Skript zu Analyse bauen, sowie eine Datenbereinigung und Visualisierung vornehmen. Wir schauen uns nützliche statistische Modelle an, die in der realen Welt Anwendung finden und arbeiten an einem umfassenden Überblick über das Thema Data Analysis und Analytics. 

Du benötigst kein Hintergrundwissen im Bereich Programmierung, Business Intelligence o.ä.. Wir nutzen einfache Beispiele, um das Thema schnell greifbar zu machen.

 

Für wen ist der Kurs gedacht?

Möglicherweise befindest du dich im Studium oder hast im Beruf regelmäßig mit großen Datenmengen zu tun, über die du Herr werden möchtest. Beispielsweise im Einkauf, im Sales, im CRM oder Controlling - Daten finden sich überall. Der Kurs für jeden relevant, der inhaltlich das Thema Big Data überblicken möchte oder einen Einstieg in spezifische Themen wie Machine Learning oder Deep Learning sucht. Für Jeden, für den das Stichwort Data Analytics Gestalt annehmen soll.

 

Alle Inhalte auf einen Blick:

  • Einführung in die wichtigsten Begrifflichkeiten

  • Durchführung eines Data Analytics-Projektes (Voraussage eines Fußball-Weltmeisters)

    1. Daten einlesen

    2. Daten aufbereiten

    3. Daten visualisieren und bereinigen

    4. Feature Design

    5. Modellentwicklung

    6. Messung der Güte

  • Kennenlernen einiger nützlicher Python-Bibliotheken

  • Ausblick auf nützliche Prognoseverfahren und verstehen, welche Modelle sich in welchen Situationen eignen 

  • Typische "Fuckups" 

Über den Referenten

 

Torsten Dannenberg

Leiter neue Geschäftsfelder/ Produkte

Torsten hat Wirtschaftsinformatik studiert und unterstützt als Leiter Neue Geschäftsfelder / Produkte seit vielen Jahren seine Kunden bei der digitalen Transformation. Seine aktuellen Schwerpunkte sind die Themen Big Data, Data Analytics und Digitalisierung.

Info

Eine kostenlose Stornierung ist bis zu 5 Tage vor Workshop-Beginn möglich, bei Stornierung danach fällt die volle Teilnahmegebühr zzgl. Mehrwertsteuer an.

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