Zertifikatslehrgang Data Scientist

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Zertifikatslehrgang Data Scientist

Zertifikatslehrgang Data Scientist

25.02.2019 - 28.02.2019

Zertifikatslehrgang Data Scientist

Die Schlüsselfigur der Informationstechnologie

  • Der Data Scientist: Rolle, Kompetenzen, Aufgaben
  • Die Werkzeuge für eine effiziente Einführung von Data Science in Ihrem Unternehmen
  • Small and Big Data: Schaffen Sie Intelligence aus unstrukturierten Daten
  • Data Engineering: Die Prozessschritte zur Lösung von Fragestellungen
  • Smart-Data: Entwicklung und Durchführung von Big Data Projekten
  • Deep Learning/maschinelles Lernen: Finden Sie heute Antworten für die Probleme von morgen
  • Data Governance & Compliance: Erstellen eines firmenweiten Datenqualitätsmanagement

+ UPGRADE YOURSELF:
In 5 Modulen zum Datenexperten

Referenten
FH-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Lars Mehnen
FH-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Lars Mehnen
Biomedizinische Informatik
FH-Prof. Priv.-Doz. Mag. Dr. David Meyer
FH-Prof. Priv.-Doz. Mag. Dr. David Meyer
Studiengangsleiter Bachelor Wirtschaftsinformatik, Fachhochschule Technikum Wien
Dipl.-Ing. Dr. Felix Mödritscher
Dipl.-Ing. Dr. Felix Mödritscher
Kompetenzfeldleiter für Artificial Intelligence & Big Data, Fachhochschule Technikum Wien
Dr. Georg Ogris
Dr. Georg Ogris
Senior Data Scientist, Segment Emerging Technologies, Catalysts GmbH
Vivien Roussez
Vivien Roussez
Senior Data scientist, A1 Telekom Austria Group
Dr. Stefan Stricker
Dr. Stefan Stricker
Data Scientist, IBM Client Innovation Center
Programm

Ihre Inhalte | jeweils 09:00 – 17:00 Uhr

+ Einstiegsworkshop: Bring your own problems

Bringen Sie ein datenbezogenes Problem* in ihrem Bereich des Unternehmens mit und erarbeiten Sie Lösungsansätze vor Ort!

*Z.B.Prognosemodell für eine Kennzahl oder ein Ereignis, Automatisierung von Tätigkeiten durch Machine Learning Verfahren, Klassifikationsprobleme, Erkennung von Mustern in Datensätzen, Analysieren und Vorhersagen von Zeitserien wie etwa der Umsatzentwicklung, u.s.w.

 

Modul 1

Der Data Scientist – Schlüsselfigur im Business- und Data-Understanding

  • Die Expertenrolle zwischen Theorie und Praxis
  • Aufgaben und Funktionen
  • Data Science Vorgehensmodelle und Fallstudien aus der Praxis
  • Workshop: Erkennen der Problemstellung und Zielformulierung


Modul 2

Data Engineering – von relationalen Datenbanken zu Big Data

  • Warm-up mit R und R-Studio
  • Datenarten, Datenquellen und Data Sourcing
  • Schnittstellen zu Datenbanken
  • Analyse und Aufbereitung der Rohdaten und Schaffung einer konsistenten Datenqualität
  • Ansätze zur Verarbeitung großer Datenmengen


Modul 3

Data Governance und Compliance

  • Data Governance und Data Stewardship
  • Datenvorverarbeitung und Datenqualität für Machine Learning Verfahren
  • Privatsphäre und Datenschutz: Anonymisieren von Datensätzen


Modul 4

Maschinelles Lernen und Deep Learning

  • Verfahren und Frameworks für überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Fokus auf Entscheidungsbäume und Neuronale Netze
  • Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Standardbibliotheken
  • Tuning und Performance Assessment
  • Anwendung am Beispiel Deep Learning


Modul 5

Integrierendes Fallbeispiel – Predictive Maintenance

  • Explorative Datenanalyse inkl. Visualisierung
  • Feature Extraction und Feature Engineering
  • Bedeutung der Modellierung – Klassifikation, Regression – und deren Einsatz
  • Evaluierung der Algorithmen
  • Deployment und Integration in bestehende IT-Infrastruktur

 

+ Kamingespräch am 1. Tag

Diskussion mit Data Scientists aus der Praxis

Mit Dr. Georg Ogris, Catalysts GmbH
Vivien Roussez,
A1 Telekom Austria AG
Dr. Stefan Stricker, IBM Client Innovation Center


Ziele

Sie lernen den Nutzen und die Anwendungsfelder eines Data Scientist kennen und wenden diese zum Erfolg Ihres Unternehmens an. Mit Abschluss des Lehrgangs ist es Ihnen möglich, komplexe Datenmengen zu verstehen und aufzubereiten als auch für Vorhersagemodelle im eigenen Unternehmenskontext einzusetzen. Neben einen Überblick über unterschiedliche Frameworks bekommen sie einen vertieften Einblick in das Data Science-Ökosystem R und R-Studio.

Methode

Im Rahmen des Lehrganges werden sowohl theoretisches Know-how, als auch praktische, direkt anwendbare Data Science-Lösungen vermittelt. Zunächst werden Problemstellungen im eigenen Unternehmen hinsichtlich der Data Science Aspekte diskutiert. Sodann werden im Rahmen von Workshops Werkzeuge und Methoden des Data Engineerings und maschinellen Lernens am Computer erlernt. Das Zusammenspiel aller Methoden wird anhand eines abschließenden Fallbeispiels demonstriert.

Zielgruppe

Der Lehrgang konzentriert sich auf Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen mit Grundkenntnissen der Programmierung und Datenanalyse, die mit einer Vielfalt von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen konfrontiert sind und sich aktuelles Wissen im Bereich Data Science (Data Engineering, maschinelles Lernen) aneignen und erweitern wollen. Dieser Lehrgang vermittelt den Teilnehmern notwendige Kenntnisse, um komplexe Datensätze für Vorhersagemodelle zu nutzen und diese für eigene Anwendungszwecke einsetzen zu können.

Veranstaltungsort

FH Technikum Wien

Höchstädtplatz 6
1200 Wien
Tel: +43 1 333 40 77-0
https://www.technikum-wien.at/
info@technikum-wien.at
Anfahrtsplan
Teilnahmegebühr für "Zertifikatslehrgang Data Scientist "
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Ihr Ansprechpartner
Stephanie Heinisch
Stephanie Heinisch
Customer Service
Tel: +43 1 891 59-0
Fax: +43 1 891 59-200
E-Mail: anmeldung@imh.at
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