Data Science für Dataframes und Datenreinigung mit Zusatzqualifikation: Microsoft Power BI, Tableau, AI-Development, Machine Learning und Deep Learning

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Datenanalyse und Datenreinigung mit Dataframes. Sie nutzen Microsoft Power BI und Tableau zur Datenvisualisierung. Sie entwickeln Anwendungen im Bereich AI-Development und setzen Machine Learning sowie Deep Learning ein. Diese Fähigkeiten ermöglichen Ihnen Tätigkeiten in der Datenanalyse, im Business Intelligence und in der Entwicklung von KI-Anwendungen. Sie sind in der Lage, komplexe Daten zu verarbeiten und in verschiedenen Branchen analytische Lösungen zu entwickeln.

Datenaufbereitung und -Reinigung

• Datenreinigung
• Einführung in Pandas und Dataframes
• Grundlegende statistische Kenngrößen
• Datenvorbereitung für Machine Learning
• Arbeiten mit Power Query
• Datenquellen verbinden und importieren

Datenvisualisierung

• Datenvisualisierung
• Einführung in Tableau und Verstehen von Datenmodellierung
• Darstellen von Veränderungen durch Ranglisten und Bump-Diagramme
• Aggregationen, Berechnungen und Parameter
• Erstellen von interaktiven Dashboards
• Erstellen von Umsatzkarten und Visualisierung von Verkaufsdaten
• Geografische Analyse

Power BI-Entwicklung

• Datenvorbereitung für Power BI
• Benutzeroberfläche von Power BI
• Interaktive Dashboards gestalten
• Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
• Freigabe von Analysen und Dashboards

Grundlagen des Machine Learning

• Einführung in Machine Learning
• K-nearest-neighbor-Klassifizierung
• K-Means Clustering
• Arten des Machine Learning
• Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
• Bewertung von Modellen
• Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen

Deep Learning und KI

• Aufgaben und Funktion von Deep Learning
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
• Neuronale Netze
• Keras
• Verbindungen zu TensorFlow

AI-Development und Chatbots

• Einführung in AI-Development
• Aufbau eines einfachen Chatbots
• Trainieren von Chatbot-Modellen
• NLP-Grundlagen für Chatbots
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken
• Optimierung und Evaluation von Chatbots
• AI-Ethik und Datenschutz in Chatbots