Kompaktkurs Data Scientist

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Kompaktkurs Data Scientist

Kompaktkurs Data Scientist

02.12.2019 - 05.12.2019

Kompaktkurs Data Scientist

Die Schlüsselfigur der Informationstechnologie

  • Der Data Scientist: Rolle, Kompetenzen, Aufgaben
  • Die Werkzeuge für eine effiziente Einführung von Data Science in Ihrem Unternehmen
  • 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 4 Tagen zum Datenexperten

Referenten
Dr. Alexander Adrowitzer
Dr. Alexander Adrowitzer
FH-Dozent, Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH
Mag. Dr. Elena Ginina
Mag. Dr. Elena Ginina
Head of Data Science, VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualizierung Forschungs-GmbH
Dipl.-Ing. Peter Kieseberg
Dipl.-Ing. Peter Kieseberg
Institutsleiter & FH-Dozent, Institut für IT Sicherheitsforschung Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH
Dr. Georg Ogris
Dr. Georg Ogris
Senior Data Scientist, Segment Emerging Technologies, Catalysts GmbH
Dr. Denis Parganlija
Dr. Denis Parganlija
Main Data Scientist, Verbund AG
Dr. Patrick Sagmeister
Dr. Patrick Sagmeister
Co-Founder, Abacus Accounting Technologies
Lukas Schuster
Lukas Schuster
Data Science Koordinator, mySugr GmbH
FH-Prof. Dipl.-Ing. Mag. Marlies Temper, Bakk.
FH-Prof. Dipl.-Ing. Mag. Marlies Temper, Bakk.
Studiengangsleiterin Data Science and Business Analytics, Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH
Programm

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

TAG 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
  • Erkennen der Problemstellung und Zielformulierung
  • Explorative Datenanalyse
  • Use Cases aus Domänen (z.B. Predictive Maintenance)
  • Datenarten, Datenquellen und Data Sourcing

FH-Prof. Dipl.-Ing. Mag. Marlies Temper, Bakk., Studiengangsleiterin Data Science and Business Analytics, Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH

Abschließendes Kamingespräch am 1. Tag:

Tauschen Sie sich mit Data Scientists aus der Praxis aus

Mag. Dr. Elena Ginina, Main Data Scientist, VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualizierung Forschungs-GmbH
Dr. Georg Ogris, M.Sc.,
Deputy Head of Emerging Technologies, Catalysts GmbH
Dr. Denis Parganlija,
Main Data Scientist, Verbund AG
Dr. Patrick Sagmeister,
Co-Founder, Abacus Accounting Technologies
Lukas Schuster,
Data Science Coordinator, mySugr

Moderation:
Dr. Alexander Adrowitzer, FH-Dozent, Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH


TAG 2

Data Engineering

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

Dr. Alexander Adrowitzer FH-Dozent, Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH


TAG 3

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

Dr. Alexander Adrowitzer FH-Dozent, Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH

TAG 4

Privacy

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

Dipl.-Ing. Peter Kieseberg, Institutsleiter & FH-Dozent, Institut für IT Sicherheitsforschung Department Informatik und Security, Fachhochschule St. Pölten GmbH

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 einem Überblick über unterschiedliche Frameworks bekommen sie einen vertieften Einblick in das Data Science-Ökosystem R und R-Studio.

Methode

Im Rahmen des Kompaktkurses 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. Im Rahmen von Workshops werden Werkzeuge und Methoden des Data Engineerings und maschinellen Lernens für die Anwendung in der Praxis erlernt. Das Zusammenspiel aller Methoden verbessert die Fähigkeit der Teilnehmer, Daten effizient und privacy-konform aufzubereiten, analysieren und weiter zu verarbeiten.

Zielgruppe

Der Kompaktkurs 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 Kompaktkurs vermittelt den Teilnehmern notwendige Kenntnisse, um komplexe Datensätze für Vorhersagemodelle zu nutzen und diese für eigene Anwendungszwecke einsetzen zu können.

Veranstaltungsort

The Harmonie Vienna

Harmoniegasse 5-7, 1090 Wien
Hotelzimmer-Sonderpreis für imh Kunden: Beziehen Sie sich bei Ihrer Buchung auf die Veranstaltung.
Tel: +43 1 317 66 04
www.harmonie-vienna.at
Anfahrtsplan
Teilnahmegebühr für "Kompaktkurs Data Scientist "
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Ihr Ansprechpartner
Aynur Yildirim
Aynur Yildirim
Customer Service
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Fax: +43 1 891 59-200
E-Mail: anmeldung@imh.at
Haben Sie Fragen?
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