Machine-Learning-Algorithmen verstehen und anwenden - Fokus Python
Ziele / Nutzen
Data Science ist ein Berufs- und Themenfeld mit großem Potenzial, das auch in den nächsten Jahren weiter stark wachsen wird. Die Fähigkeiten von Data Scientists sind im Zeitalter der Digitalisierung so einmalig wie begehrt: Fachkompetenzen in der Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python sowie die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning.
Auch in Versicherungsunternehmen kommen Data Scientists in verschiedenen Bereichen zum Tragen. Durch die Entwicklung und Anwendung komplexer statistischer Modelle, maschinellem Lernen und Datenanalysetechniken tragen sie zu einer optimierten Risikobewertung, Tarifgestaltung, Schadenprognose und Reservierungsberechnung bei und ermöglichen Einblicke in Kundenverhalten. Darüber hinaus nutzen sie ihre Fähigkeiten in Datenanalyse und maschinellem Lernen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren. Sie identifizieren Engpässe, verbessern Effizienz und Produktivität und unterstützen die Digitalisierung von Arbeitsabläufen.
Die Weiterbildung zum Data Scientist – Fokus Python befähigt Teilnehmende dazu, Prognosemodelle aus Daten abzuleiten, zu verifizieren und zu interpretieren, um die Modellergebnisse effizient zu kommunizieren. Der zusätzliche Aufbau von Fähigkeiten im Bereich des Machine Learnings qualifiziert Teilnehmende nach erfolgreichem Abschluss des Trainings für die Rolle des Data Scientist oder einer anderen analytischen Rolle.
In diesem Training lernen Sie
Datenbasierte (automatisierte) Entscheidungen zu ermöglichen
Mithilfe des Wissens aus der Fachdomäne relevante Data-Science-Projekte umzusetzen
Datenbasierte Vorhersagen im Fachbereich zu treffen
Performance-Metriken und Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn anzuwenden
die Grundlagen des Data Storytellings kennen
Best Practices der Interpretation von Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Random Forests
Die detaillierten Themengebiete des Trainings erfahren Sie im Reiter "Inhalte".
Auszeichnungen und Zertifizierungen Der Online-Lehrgang ist zugelassen bei der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU).
Inhalte
1. Machine Learning Basics
Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn anwenden
Datenpipelines aufbauen und Performance-Metriken analysieren, um die genutzten Modelle zu optimieren
2. Supervised Learning
Algorithmen des überwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Random Forests und Support Vector Machines vertiefend anwenden
Einblicke in Deep Learning und Anwenden künstlicher neuronaler Netze mit Keras
Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) anwenden, um Textdaten zu analysieren
3. Advanced Topics in Data Science
Modellagnostische Methoden zur Interpretation von Modellen kennenlernen
Big-Data-Verfahren mit PySpark kennenlernen
Eigenständige Data-Science-Projekte mit realen Datensets umsetzen
Teilnahmeinformationen
Zielgruppe: Das Training richtet sich an Mitarbeitende, die sich im Bereich Data Science spezialisieren oder vorhandene Kenntnisse mit Daten und Vorhersagen erweitern möchten. Das Data Science Training ist für Abteilungen von Bedeutung, welche verstärkt datengetriebene Entscheidungen und Vorhersagen automatisieren wollen.
Voraussetzungen: Für dieses Training sollten Sie bereits gute Kenntnisse in Python und in gängigen Modulen (pandas, matplotlib) und Interesse an maschinellem Lernen mitbringen.
Anmeldefrist: Ihre Buchung muss spätestens drei Werktage vor dem gewünschten Starttermin bei uns eingehen, um berücksichtigt zu werden.
Format: Berufsbegleitendes Online-Training
Dauer: 18 Wochen (108 Std.)
Sprache: Deutsch oder Englisch
Die Durchführung des Trainings wird durch unseren Partner StackFuel GmbH gewährleistet. Notwendige Teilnahmedaten (Name, E-Mail-Adresse) werden nach der Buchung ausschließlich zu organisatorischen Zwecken weitergeleitet.
