Prüfung des Zertifikatskurses Data Science und Business Analytics
- Dozent/in: Stefan Wind
- Methodische und technische Ansätze von Business Intelligence
- Strategische und organisatorische Aspekte z. B. Self Service BI
- Extraktion, Integration und Analyse von verteilten Daten
- Fallstudien zu Business Intelligence und Analytics
- Dozent/in: Stefan Wind
- Grundlagen von Big Data und Datenbanken
- Datenmodellierung und Datenbankabfrage SQL
- Einführung in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB
- Big-Data-Anwendungen und -Szenarien
- Dozent/in: Stefan Wind
- Die Herausforderung bei der Zusammenstellung und Verknüfnung von Unternehmensdaten mit Hilfe des ETL-Prozesses liegt vor allem darin, deren Qualität herzustellen und aufrechtzuerhalten. Es gilt den tückischen Weg von Daten in einem BI-Stack zu erfahren und ihn programmiertechnisch zu meistern.
- Anhand von überschaubaren Übungen – entlehnt aus
typischen Anwendungsfällen des Big Data, Social Media und IoT (Internet
of Things) – wird etappenweise ein BI-Stack erschlossen und die
Programmierung eingeübt. Verwendung findet dabei der BI-Stack von Pentaho.
- Dozent/in: Michael Lenke
- Definition, Aufgaben und Methoden des Data Mining
- Grundlagen einer professionellen Data Mining-Software
- Fallstudien zu Undirected und Directed Data Mining
- Dozent/in: Johannes B. Kraus
- Einführung in Python
- Import und Export von Daten mit Pandas, Datenstrukturen in Pandas
- Datenvorverarbeitung und Datenanalyse mit Pandas
- Visualisierung von Daten mit Python und Matplotlib
- Regressionsanalysen mit scikit-learn
- Dozent/in: Jürgen Brauer
- Grundlagen des Machine Learning
- Praktischer Einsatz ausgewählter Machine Learning-Algorithmen
- Evaluierung von Systemen
- Dozent/in: Stefan Rieck
- Überblick zu Deep Learning, Gründe für den Boom
- Funktionsweise Technischer Neuronaler Netze und Lernalgorithmen
- Verkaufspreise mit einem Multi-Layer-Perceptron (MLP) vorhersagen
- Realisierung der Modelle mittels TensorFlow und Keras
- Dozent/in: Jürgen Brauer