Data Science Schulungen in Stuttgart

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training in Stuttgart (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger aus der Praxis, die das Konzept vortrainierter Modelle verstehen und lernen möchten, sie zur Lösung realer Probleme zu nutzen – ohne dabei eigene Modelle entwickeln zu müssen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Das Konzept sowie die Vorteile vortrainierter Modelle zu verstehen.
• Verschiedene Architekturen solcher Modelle sowie deren Einsatzgebiete kennenzulernen.
• Ein vortrainiertes Modell an spezifische Aufgaben anzupassen (Feinabstimmung).
• Vortrainierte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Stuttgart (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Analysten mittleren Know-hows, die AWS Cloud9 zur Optimierung ihrer Arbeitsabläufe nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Eine Datenwissenschaftsumgebung in AWS Cloud9 einzurichten.
• Dateneinblicke mithilfe von Python, R und Jupyter Notebook innerhalb von Cloud9 zu gewinnen.
• AWS Cloud9 mit AWS-Diensten wie S3, RDS sowie Redshift zu verbinden.
• AWS Cloud9 zur Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen Lernalgorithmen einzusetzen.
• Cloud-basierte Arbeitsabläufe im Hinblick auf Effizienz bei der Datenanalyse zu optimieren.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Stuttgart (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisstands, die Machine-Learning-Workflows automatisieren und verwalten möchten – einschließlich des Trainierens, Validierens sowie Veröffentlichens von Modellen mithilfe von Apache Airflow.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows einzurichten.
• Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierung zu automatisieren.
• Airflow mit gängigen Machine-Learning-Frameworks sowie Werkzeugen zu integrieren.
• Machine-Learning-Modelle mithilfe automatisierter Pipelines bereitzustellen.
• Produktionsumgebungen mit Machine-Learning-Workflows zu überwachen und zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Stuttgart (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Datenwissenschaftlern sowie IT-Fachkräften, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Hilfe von Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab einzurichten und zu bedienen.
• Grundlegenden Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und zu verarbeiten.
• Mittels Python-Bibliotheken grafische Darstellungen zu erstellen.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzindustrie zunehmend an Beliebtheit gewinnt. Sie wird von großen Investmentbanken und Hedgefonds eingesetzt, um diverse Finanzanwendungen zu entwickeln – von Kernhandelssystemen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem praxisorientierten Workshop unter Anleitung eines erfahrenen Instruktors lernen die Teilnehmer, wie sie Python nutzen können, um konkrete Probleme der Finanzwelt zu bewältigen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Python-Programmierung verstehen
• Die besten Entwicklungstools für Finanzanwendungen herunterladen, installieren und pflegen
• Passende Python-Bibliotheken sowie Programmiermethoden auswählen, um Finanzdaten aus unterschiedlichen Quellen (CSV-Dateien, Excel, Datenbanken, das Web etc.) zu organisieren, darzustellen und zu analysieren
• Anwendungen entwickeln, die sich mit Themen wie Vermögensallokation, Risikoanalyse sowie der Bewertung von Investitionen befassen
• Eine Python-Anwendung fehlerbeheben, integrieren, einsetzen und optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quant-Experten

Aufbau des Kurses

• Eine Mischung aus Vorlesungen, Diskussionen, Übungen sowie intensiven praktischen Arbeitseinheiten

Hinweis

• Dieser Kurs zielt darauf ab, Lösungen für typische Herausforderungen im Finanzbereich anzubieten. Sollten Sie jedoch ein spezielles Thema, ein Werkzeug oder eine Technik haben, das bzw. die Sie vertieft behandelt wissen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um entsprechende Arrangements zu treffen.

Dieser Kurs vertieft praktische Ansätze der Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz unter Verwendung von Python – er vermittelt Fachkräften die Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln sowie KI-gestützte Anwendungen im Geschäftsbereich einzusetzen. Im Vordergrund stehen CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Auswertung, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mittels TensorFlow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Big Data mit Spark sowie das Erzählen von Geschichten anhand von Daten. Ideal geeignet für Einsteiger, die eine Zertifizierung in der Python-basierten Datenwissenschaft anstreben und eine berufsvorbereitende Ausbildung im Bereich Analytik erhalten möchten.

Die KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengestützte Innovationen. Sie hilft Ihnen dabei, das Potenzial in Ihren Daten zu erkennen, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit über 1000 Modulen, zahlreichen sofort einsetzbaren Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Werkzeuge sowie der größten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen stellt die KNIME Analytics Platform das ideale Werkzeugset für alle Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten dar.

Dieser Kurs zur KNIME Analytics Platform bietet Anfängern, fortgeschrittenen Nutzern sowie erfahrenen KNIME-Experten eine hervorragende Gelegenheit, sich mit der Plattform vertraut zu machen, deren effektive Nutzung zu erlernen sowie klare und umfassende Berichte auf Basis von KNIME-Arbeitsabläufen zu erstellen.

Diese praxisorientierte Schulung unter Anleitung eines Trainers – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Datenfachkräfte, die mittels KNIME komplexe geschäftliche Herausforderungen bewältigen möchten.

Sie ist insbesondere für Personen gedacht, die keine Programmierkenntnisse besitzen und dennoch modernste Werkzeuge nutzen wollen, um Analyseszenarien zu realisieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KNIME zu installieren und einzurichten.
• Datenwissenschaftliche Szenarien zu entwickeln.
• Modelle zu trainieren, zu testen und zu validieren.
• Die gesamte Wertschöpfungskette von Datenwissenschaftsmodellen umzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung.
• Hands-on-Implementierungen in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Schulungsprogramm wünschen oder weitere Informationen erhalten möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Stuttgart – online oder vor Ort – richtet sich an Datenanalysten sowie Entwickler auf mittlerem Niveau oder an angehende Data Scientists, die Maschinell Lernen in Python einsetzen möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengesteuerte Entscheidungen automatisch durchzuführen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die wichtigsten Paradigmen des Maschinellen Lernens verstehen und voneinander unterscheiden können.
• Datenaufbereitungstechniken sowie Metriken zur Modellbewertung kennenlernen.
• Maschinelle Lernalgorithmen zur Lösung realer Datenprobleme anwenden können.
• Python-Bibliotheken sowie Jupyter-Notebooks zur praktischen Entwicklung nutzen können.
• Modelle für Vorhersage, Klassifikation, Empfehlungen und Clustering erstellen können.