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Data Scientist Masterprogramm

1.250,00 EUR

Blended Learning
Live-Virtuelles Klassenzimmer
eLearning

Dieses Data Scientist Master-Programm, in Zusammenarbeit mit IBM, beschleunigt Ihre Karriere im Bereich Data Science und bietet Ihnen eine erstklassige Ausbildung und die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um in diesem Feld erfolgreich zu sein. Das Programm bietet umfangreiche Schulungen zu den am meisten gefragten Fähigkeiten in Data Science und maschinellem Lernen mit praktischer Erfahrung mit wichtigen Werkzeugen und Technologien, einschließlich Python, R, Tableau und Konzepten des maschinellen Lernens. Werden Sie ein Experte im Bereich Data Science, indem Sie tief in die Feinheiten der Dateninterpretation eintauchen, Technologien wie maschinelles Lernen beherrschen und leistungsstarke Programmierfähigkeiten erlernen, um Ihre Karriere im Bereich Data Science auf die nächste Stufe zu heben. Diese gemeinsame Zusammenarbeit zwischen AVC und IBM führt die Teilnehmer in einen integrierten Blended-Learning-Ansatz ein, der sie zu Experten in der Informatik macht. Dieser Informatikkurs, der in Zusammenarbeit mit IBM durchgeführt wird, hilft den Teilnehmern, sich auf Spitzenpositionen als Informatiker vorzubereiten.

Hauptmerkmale

11 Monate langes Live-Online-Bootcamp und eLearning (zum Selbststudium)

365 Tage Zugang zu eLearning-Inhalten zum Selbststudium

Kurs und Material sind in Englisch

Exklusive Hackathons und Fragerunden (Ask-Me-Anything) von IBM

25+ industrierelevante Projekte von Unternehmen wie Amazon, Walmart und Mercedez Benz

Erstklassiger Lehrplan mit integrierten Laboren

Erhalten Sie branchenanerkannte IBM-Zertifikate für IBM-Kurse

Live-Online-Masterclasses, gehalten von IBM Experten.

8x höhere Live-Interaktion in Online-Livekursen von Branchenexperten.

Sie erhalten individuelle Zertifikate für jeden Kurs.

Lernergebnisse

Am Ende dieses Data Scientist Masterstudiengangs eLearning-Kurses werden Sie in der Lage sein:

Datenstruktur und -manipulation

Erhalten Sie ein tiefgehendes Verständnis von Datenstruktur und Datenmanipulation.

Regressionsmodelle

Verstehen und verwenden Sie lineare und nicht-lineare Regressionsmodelle sowie Klassifizierungstechniken für die Datenanalyse.

Lernmodelle

Erwerben Sie ein tiefgehendes Verständnis für überwachte und unüberwachte Lernmodelle wie lineare Regression, logistische Regression, Clusterbildung, Dimensionsreduktion, K-NN und Pipelines.

Wissenschaftliches und technisches Rechnen durchführen

Führen Sie wissenschaftliche und technische Berechnungen mit dem SciPy-Paket und seinen Unterpaketen durch, wie zum Beispiel Integrate, Optimize, Statistics, IO und Weave.

Mathematische Berechnung

Erlangen Sie Expertise im mathematischen Rechnen mit den Paketen NumPy und sci-kit-learn.

Praktisch & Prinzipien

Beherrschen Sie die Konzepte von Empfehlungssystemen und Zeitreihenmodellierung und erlangen Sie praktische Meisterschaft über Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen des maschinellen Lernens.

Daten analysieren

Lernen Sie, Daten mit Tableau zu analysieren und interaktive Dashboards zu erstellen.

Lernpfad

  1. Python für Data Science

    1

  2. Datenwissenschaft mit Python

    2

  3. Maschinelles Lernen

    3

  4. Tableau-Schulung

    4

  5. Data-Science-Abschlussprojekt

    5

  6. SQL-Schulung

    Wahlfach

  7. Datenwissenschaft mit R

    Wahlfach

  8. Tiefes Lernen mit Keras und TensorFlow

    Wahlfach

  9. Projekt 1: Erstellung eines benutzerbasierten Empfehlungsmodells für Amazon

    Programmprojekte

  10. Projekt 2: Kundenbeschwerden bei Comcast Telecom

    Programmprojekte

  11. Projekt 3: Mercedes-Benz umweltfreundlichere Produktion

    Programmprojekte

  12. Projekt 4: Vergleichende Länderstudie

    Programmprojekte

  13. Projekt 5: Einzelhandelsanalyse mit Walmart

    Programmprojekte

  14. Projekt 6: Fallstudie Movie Lens

    Programmprojekte

  15. Projekt 7: Analyse von Kundenanfragen

    Programmprojekte

  16. Projekt 8: Identifizierung und Empfehlung der besten Restaurants

    Programm Projekte

  17. Projekt 9: Verkaufsleistungsanalyse

    Programm Projekte

  18. Projekt 10: Vorhersage der Kreditnachfrage auf Basis der Region

    Programm Projekte

  19. Projekt 11: Erstellung eines Modells zur Vorhersage von Diabetikern

    Programm Projekte

  20. Projekt 12: Kundensegmentierung bei Privatkunden

    Programm Projekt

Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?

Die Rolle der Data Science erfordert eine Mischung aus Erfahrung, Data Science-Kenntnissen und dem Einsatz der richtigen Tools und Technologien. Es ist eine solide Berufswahl sowohl für neue als auch für erfahrene Fachleute. Angehende Fachleute mit beliebigem Bildungshintergrund und einer analytischen Denkweise eignen sich am besten für den Masterstudiengang Data Scientist.

IT Professionals

Analytics Managers

Business Analysts, Banking and Finance Professionals

Marketing Managers

Supply Chain Network Managers

Beginners or Recent Graduates

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Häufig gestellte Fragen

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